Ridurre gli sprechi energetici, ottimizzare l’utilizzo della potenza di calcolo, allocando le risorse dove e quando servono, in maniera automatica, secondo modelli predittivi definiti da algoritmi. Nel nome della sostenibilità e dei vantaggi economici. Temi che Aruba ha chiesto di sperimentare all’Università di Pisa, attraverso un accordo della durata di due anni che prevede diversi filoni di ricerca dei quali uno, in particolare, orientato all’ottimizzazione nella gestione delle infrastrutture e, soprattutto, dei loro consumi.
“Aruba è un service provider che mette a disposizione le proprie infrastrutture ai clienti che necessitano di potenza computazionale – spiega Daniele Migliorini, Head of engineering department di Aruba -. Che sia l’utilizzo di un servizio IaaS, che sia per un servizio di hosting, o di altro, sempre di potenza di calcolo si tratta. Abbiamo però constatato che le richieste di tali risorse sono altalenanti nel corso della giornata, durante gli orari lavorativi, nel fine settimana, la sera, seguendo degli schemi che possono essere predetti”.
Conoscere l’uso di potenza di calcolo evitando sprechi
L’utilizzo delle risorse di calcolo durante la notte è certamente inferiore rispetto al giorno, almeno per un mercato italiano come quello di Aruba, che non copre a livello internazionale e che nelle ore serali osserva un abbassamento dei carichi sulle proprie infrastrutture.
O andamenti non costanti possono anche essere notati nei fine settimana o in certi altri momenti al di fuori degli orari lavorativi, dove si può verificare un abbassamento dei carichi su determinati servizi, mentre su altri ancora aumentano.
Ma analizzando l’utilizzo da parte del singolo cliente, Aruba ha notato una certa periodicità, definita dal business del cliente e di ciò che il cliente stesso fa con queste risorse. Da qui la domanda se fosse possibile prevedere quando il cliente avrebbe avuto bisogno delle risorse di calcolo e spostarle quindi all’interno delle infrastrutture nel momento di reale bisogno, organizzandole per ottimizzarne le performance e nel frattempo non avere spreco di risorse.
Aruba prevede benefici per i costi e per l’ambiente
La disponibilità di risorse senza che ve ne sia realmente bisogno comporta infatti un inutile spreco di elettricità, che da un lato si riflette per i clienti in un costo maggiorato del servizio rispetto al suo reale utilizzo, e dall’altro in un consumo ingiustificato di corrente in contrasto con gli aspetti di sostenibilità ambientale.
“Abbiamo quindi chiesto all’Università di Pisa di lavorare su due diversi algoritmi – riprende Migliorini -. Il primo, orientato al machine learning che, in base allo storico dell’utilizzo dei sistemi da parte dei clienti, cercasse di predire la richiesta di consumo nell’immediato futuro, ore o giorni. L’output di questo algoritmo sarà quindi passato all’altro algoritmo, al quale chiediamo di gestire l’allocamento delle risorse. Quest’ultimo, attraverso la propria “intelligenza” valuterà i vincoli, ossia la disponibilità dei server, l’utilizzo delle licenze dei sistemi operativi, l’energia da consumare, e cercherà di incastrare le esigenze previste sulle disponibilità effettive o più efficienti di risorse infrastrutturali, portando a ottenere i migliori risultati in termini di performance e di utilizzo dell’energia, e nel contempo mettere in stand by i server che non vengono utilizzati, riattivabili solamente nel momento del bisogno”.
Bisogni e disponibilità a incastro
Un caso evidente in cui la componente green ha dei diretti vantaggi economici e che andrebbero a diretto beneficio di clienti di ambiti trasversali, che vanno dalle piccole startup con progetti digitali innovativi ma voraci di potenza al grande cliente con numerose macchine virtuali legacy che deve utilizzare in maniera flessibile e ottimizzata.
“In questo modo non si avrà mai una riduzione delle performance per il cliente, ma andremo a trovare un incastro perfetto fra i suoi effettivi bisogni di potenza con l’erogazione di tale risorsa solo quando effettivamente serve” ribadisce Migliorini.
Il progetto è ancora nella fase di studio e della creazione dell’algoritmo, ma l’obiettivo finale della ricerca sarà anche di riuscire stimare l’entità del risparmio ottenibile attraverso questa gestione flessibile della potenza.
Il processo è piuttosto lungo e ha come fase iniziale la creazione degli algoritmi di cui sopra, dopodiché saranno fatte delle simulazioni, in modo da avere delle situazioni simili alla realtà ma con la libertà di poter tarare gli algoritmi in maniera più veloce attraverso software che emulano il comportamento reale dei sistemi.
La ricerca continua, con buone prospettive
“Siamo particolarmente fiduciosi dei risultati, avendo già fatto in precedenza dei lavori di test su questo argomento con l’università di Pisa, che anche senza l’utilizzo del machine learning, ma con sistemi più semplici, dimostravano come attraverso una gestione flessibile della potenza dei sistemi si riuscisse a ottenere un’ottimizzazione del 20% circa dell’energia. E ovviamente con l’impiego degli algoritmi ci attendiamo di avere risultati ancora maggiori” auspica Migliorini.
L’università di Pisa non è l’unico ente di ricerca con cui Aruba collabora. Il Politecnico di Torino è infatti attivato, sempre sul tema dell’intelligenza artificiale, per il riconoscimento facciale da utilizzare nei servizi di validazione delle identità, da sfruttare per i servizi di Spid, fatturazione, firma digitale, e altro ancora che sono parte dell’offerta di Aruba.
