Nel corso degli anni, aziende di tutte le dimensioni e in tutti i settori sono migrate al cloud con l’obiettivo di ridurre la gestione dell’infrastruttura e concentrarsi sulle attività core business. Con il tempo, tutti i processi di sistema, inclusi sviluppo, test e integrazione, hanno avuto un modulo pronto per l’uso nel cloud.

Il modello Integration Platform as a Service (iPaaS) standardizza e velocizza le capacità di integrazione dei dati di un sistema, consente alle aziende di creare un’unica piattaforma che connette e gestisce diverse origini dati localizzate in locale o sul cloud. Questa piattaforma riunisce e integra tutti i dispositivi e li sincronizza in modo ottimizzato e unificato.

La dimensione del mercato per iPaaS è una testimonianza della crescente domanda di servizi di integrazione on-demand. Secondo Grand View Research, il mercato dovrebbe infatti raggiungere i 2,7 miliardi di dollari entro il 2025. Di conseguenza, le aziende possono aspettarsi di più dalle soluzioni iPaaS sul mercato. Idealmente, la piattaforma dovrebbe consentire alle organizzazioni di aggiungere più funzionalità al proprio panorama aziendale. Queste soluzioni iPaaS personalizzate spesso includono sicurezza, scalabilità, supporto e disponibilità a livello enterprise. Le soluzioni iPaaS dovrebbero anche supportare qualsiasi tipo di requisito di integrazione dei dati per i team correlati e lavorare in sincronia con altre tecnologie.

Tuttavia, iPaaS, come capita sempre quando si parla di dati, si porta dietro sfide più o meno ardue da superare. Queste soluzioni devono infatti funzionare per più scenari, come l’integrazione B2B (business-to-business), A2A (application-to-application), CSI (integrazione di servizi cloud), MAI (integrazione di applicazioni mobili) e, naturalmente, l’Internet delle cose (IoT).

Aumento continuo del volume di dati

Le informazioni dettagliate sui dati e l’aumento del volume dei dati vanno di pari passo. Se gestite quest’ultimo aspetto, la combinazione diventa un vantaggio. Altrimenti, preparatevi a rimanere bloccati con problemi di tutti i tipi. Poiché un aumento dei dati è inevitabile, le aziende devono creare e gestire una piattaforma in grado di adattarsi al business fornendo al contempo insight qualitativi sui dati.

Garantire la disponibilità interfunzionale

Numerosi ruoli e dipartimenti all’interno di un’azienda si affidano ai dati per le loro attività quotidiane. Ciò sottolinea l’importanza di una soluzione di integrazione dei dati che sia accessibile, funzionale e di facile utilizzo. Sebbene la formazione e l’assunzione di professionisti qualificati possano creare un onere per un’azienda, è necessario predisporre autorizzazioni adeguate ai dati per garantire che questi siano accessibili solo a coloro che sono autorizzati a utilizzarli.

Sistemi connessi in scenari diversi

Quando diversi reparti scelgono diversi sistemi di integrazione dei dati, possono verificarsi errori di sincronizzazione. Ciò è principalmente dovuto al fatto che vari strumenti potrebbero non essere in grado di integrarsi tra loro o potrebbero persino parlare una lingua diversa. Pertanto, una piattaforma iPaaS deve supportare l’alfabetizzazione dei dati e promuovere la transizione al cloud.

Diverse aziende scelgono di sviluppare il proprio sistema connesso da zero. Questo processo è noioso, dispendioso in termini di tempo e più costoso rispetto all’utilizzo di un fornitore di servizi di terze parti, ma le aziende continuano a farlo nella speranza di creare un sistema di integrazione dei dati che funzioni perfettamente con tutte le reti e gli utenti.

reparto it

Un passo avanti: Fabric-as-a-Service

Il cosiddetto Enterprise iPaaS richiede un approccio completamente diverso. Gartner lo ha coniato come EiPaaS, modello con regole prestabilite che mira a spostare la gestione dell’integrazione direttamente sui consumatori di dati, piuttosto che sull’IT. Essendo presenti sul cloud pubblico insieme a opzioni on-premise o ibride, i fornitori hanno adottato un approccio moderno all’EiPaaS basato su un modello Data Fabric-as-a-Service (FaaS). Con l’obiettivo di facilitare l’uso e la distribuzione, FaaS lavora sul principio dell’identificazione degli asset di dati come prodotti di dati. Nel modello di data fabric, ogni prodotto è unificato nel proprio micro-database ed è sempre sincronizzato con tutti i sistemi sorgente disponibili, rendendo i dati accessibili a tutti gli utenti.

Un esempio è il data fabric di K2View, che definisce e gestisce tutti i prodotti, clienti, ordini, fornitori e qualsiasi altra entità come unità logiche. Con FaaS si ottiene un prodotto collaudato che è pronto per essere distribuito in poche settimane, si ridimensiona in modo lineare, fornisce una vista in tempo reale su qualsiasi prodotto di dati e vi aiuta ad adattarvi ai cambiamenti in un batter d’occhio. Supporta sia MDM multidominio (in ambienti cloud, on-premise o ibridi), sia moderne architetture di dati come data hub, data mesh e data fabric.

Mantenimento di disponibilità e prestazioni elevate

Per ogni scenario in integrazione sia l’app consumer che quella producer devono essere collegate direttamente in modo che siano consapevoli della presenza, della posizione e/o dell’indirizzo reciproci. A causa di questa relazione, qualsiasi modifica, interruzione o bug può influire sulla disponibilità e sulle prestazioni di consumatori e produttori.

Garantire agilità architettonica

Ogni volta che viene installato un nuovo punto di integrazione, i flussi iPaaS devono essere nuovamente cablati per accogliere il nuovo punto all’interno del sistema. Quando ciò accade, tutte le caratteristiche prestazionali del nuovo punto si dirigono verso il flusso esistente. Ciò può creare tempi di inattività, rallentamenti e persino latenza. Di conseguenza, questo tipo di integrazione ad alto impatto può influire sulle strategie di marketing, poiché l’uscita di nuovi servizi e funzionalità generalmente ha un impatto sul sistema e lo rende meno robusto e reattivo.

Queste sfide possono essere superate adottando una soluzione iPaaS che offra la segmentazione automatizzata dei dati e la gestione dei dati di test attraverso un’architettura scalabile che può essere on-premise, nel cloud o ibrida. Questo approccio garantisce l’agilità dell’architettura nonostante le modifiche all’impostazione dell’integrazione.

Conclusione

Le aziende hanno l’opportunità di fare un significativo passo in avanti con le piattaforme iPaaS avanzate. Per accogliere il crescente afflusso di dati, dovrebbero venire incontro al cambiamento e prepararsi per il Web 3.0. In netto contrasto con le tradizionali soluzioni di integrazione pronte all’uso, le piattaforme iPaaS possono aiutare a garantire che l’intero stack di applicazioni funzioni in sincronia, annullando completamente la necessità di tutti gli interventi manuali. Questo approccio può rendere un’organizzazione meno incline agli errori, aumentando al contempo l’agilità e la trasparenza in ambienti aziendali in continua evoluzione.