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1 L'ECONOMIA DELLA CLOUD NOVEMBRE 2010 Il passaggio dall'ambiente client/server alla cloud sta determinando un cambiamento epocale nel mondo dell'informatica, simile per importanza e impatto alla transizione dal mainframe all'ambiente client/server. Esistono varie opinioni sulla possibile evoluzione di questa nuova situazione nei prossimi anni e i leader IT necessitano di una visione chiara della direzione che sta prendendo il settore. Crediamo che, per avere un quadro completo, sia necessario comprendere gli aspetti economici alla base delle tendenze a lungo termine. In questo white paper valuteremo gli aspetti economici dell'ambiente cloud tramite un modello approfondito. Utilizzeremo quindi il framework creato per comprendere meglio il panorama IT a lungo termine. Per commenti o domande relativi al contenuto di questo white paper, contattare Rolf Harms o Michael Yamartino Microsoft

2 Pagina 1 1. INTRODUZIONE Le prime automobili apparse all'inizio del ventesimo secolo vennero chiamate inizialmente carrozze senza cavalli. È comprensibile che in un primo momento prevalesse lo scetticismo e che questa invenzione venisse valutata sulla base del paradigma che era stato dominante per secoli, ovvero la carrozza trainata da cavalli. Le prime automobili avevano in effetti un aspetto simile a quello di una carrozza senza cavallo, perché i progettisti inizialmente non compresero il potenziale del nuovo paradigma, ad esempio la possibilità di creare soluzioni per aumentare la velocità o la sicurezza. Sembra incredibile, ma nei primi modelli venne addirittura inserito il portafrusta, finché non ci si rese conto che non serviva più. FIG. 1: SINDROME DELLA CARROZZA SENZA CAVALLI Inizialmente, in moltissimi casi il nuovo paradigma non fu compreso completamente. Le banche affermarono I cavalli rimangono, mentre l'automobile è solo una moda passeggera. Neanche i primi pionieri dell'auto ne capirono appieno il possibile impatto a livello mondiale. Quando Daimler, da molti considerato l'inventore dell'automobile, tentò di stimare le opportunità del mercato automobilistico a lungo termine, concluse che non si sarebbe mai venduto più di 1 milione di auto, a causa del costo elevato e della scarsità di autisti preparati. 1 Negli anni '20 le automobili in circolazione erano già 8 milioni e oggi ce ne sono oltre 600 milioni. Centinaia di volte il numero stimato da Daimler. I pionieri del settore non capirono che una riduzione significativa del costo e della complessità dei veicoli e un sostanziale aumento della loro importanza nella vita quotidiana avrebbero annientato i precedenti vincoli e incrementato enormemente la diffusione dell'automobile. Oggi il mondo dell'informatica è sottoposto a un cambiamento per certi versi simile con il passaggio dagli ambienti client/server alla cloud. L'ambiente cloud offre soluzioni non solo più economiche, ma anche più veloci, semplici, flessibili ed efficienti. Come accadde agli albori dell'industria automobilistica, al momento è difficile prevedere dove ci porterà questo nuovo paradigma. Questo white paper si propone di contribuire alla creazione di un framework che supporti i responsabili IT nel passaggio alla cloud 2. La nostra analisi è a lungo termine, poiché questo è un prerequisito per valutare decisioni e investimenti che possano durare decenni. Di conseguenza, analizzeremo principalmente gli aspetti economici dell'ambiente cloud anziché tecnologie specifiche o altri fattori importanti come i cambiamenti organizzativi, in quanto gli aspetti economici spesso offrono un quadro più chiaro delle trasformazioni di questa natura. Nella sezione 2 indicheremo i fattori economici alla base dell'ambiente cloud, concentrandoci sugli aspetti che lo rendono completamente diverso dall'ambiente client/server. Nella sezione 3 valuteremo le implicazioni di tali aspetti economici per il futuro dell'informatica. Descriveremo l'impatto positivo che la cloud avrà, ma anche gli ostacoli ancora presenti. Infine, nella sezione 4, illustreremo quali sono i fattori importanti presi in considerazione dai leader IT nel passaggio all'ambiente cloud. 1 Fonte: Horseless Carriage Thinking, William Horton Consulting. 2 Ambiente cloud indica in questo contesto l'architettura di cloud computing e comprende le cloud pubbliche e private.

3 Pagina 2 2. ECONOMIA DELLA CLOUD L'economia ha un ruolo importante nel plasmare le trasformazioni di settore. Le attuali discussioni sulla cloud si basano principalmente sulla complessità tecnica e sui problemi relativi all'adozione di questo ambiente. Sebbene l'esistenza e l'importanza di tali preoccupazioni siano innegabili, in genere gli aspetti economici di base hanno un impatto molto più forte sulla direzione e sulla velocità del cambiamento, in quanto le sfide tecnologiche vengono risolte o superate attraverso il rapido processo di innovazione a cui ci siamo abituati (fig. 2). Nell'epoca del mainframe, l'ambiente client/server fu considerato inizialmente una sorta di tecnologia giocattolo, non adatta a sostituire l'ambiente mainframe. Tuttavia, con passare del tempo, la tecnologia client/server si è diffusa sempre di più nelle aziende (fig. 3). In modo analogo, quando è stata proposta per la prima volta la tecnologia di virtualizzazione, la sua adozione è stata ostacolata da perplessità riguardo alla compatibilità tra le applicazioni e a un possibile monopolio dei fornitori. Tuttavia le previsioni economiche di un risparmio del 20%-30% 3 hanno presto convinto i CIO ad adottare rapidamente questa nuova tecnologia. FIG. 2: OPPORTUNITÀ DELL'AMBIENTE CLOUD Fonte: Microsoft. FIG. 3: INIZIO DELLA TRANSIZIONE VERSO LA TECNOLOGIA CLIENT/SERVER L'arrivo dei servizi cloud cambia ancora una volta l'economia del settore informatico. La Fonte: sondaggio longitudinale "How convention shapes our market", tecnologia cloud standardizza e raggruppa le Shana Greenstein, risorse IT e automatizza molte delle attività di manutenzione attualmente eseguite manualmente. Le architetture cloud favoriscono scenari di utilizzo flessibile, self-service e forme di pagamento a consumo. L'ambiente cloud consente inoltre di estendere l'infrastruttura IT di base ai data center di grandi dimensioni che si avvalgono di significative economie di scala in tre aree: Risparmi da parte dei fornitori. I data center su larga scala consentono di ridurre le spese sostenute per i server. Aggregazione della domanda. L'aggregazione della domanda di servizi informatici attenua la variabilità globale, consentendo un aumento delle percentuali di utilizzo dei server. Efficienza del multi-tenancy. Quando si passa a un modello di applicazione multi-tenant, l'aumento del numero di tenant, ad esempio clienti o utenti, riduce i costi di gestione delle applicazioni e dei server per ogni tenant. 3 Fonte: "Dataquest Insight: Many Midsize Businesses Looking Toward 100% Server Virtualization". Gartner, 8 maggio Microsoft Novembre 2010

4 Pagina Economie di scala per i fornitori Il cloud computing combina le migliori proprietà economiche degli ambienti mainframe e client/server. L'era del mainframe è stata caratterizzata da economie di scala significative a causa degli elevati costi iniziali dei mainframe e della necessità di assumere personale specializzato per la gestione dei sistemi. Con l'aumentare della richiesta di capacità di elaborazione, misurata in MIPS (milioni di istruzioni al secondo), all'inizio i costi sono scesi rapidamente (fig. 4), ma solo le organizzazioni IT centralizzate di grandi dimensioni hanno potuto contare sulle risorse e sulla domanda aggregata indispensabili per giustificare un investimento di questo tipo. A causa dei Fonte: Microsoft. costi elevati, l'uso delle risorse aveva la precedenza sull'agilità dell'utente finale. Le richieste degli utenti sono state messe in coda ed elaborate solo quando le risorse necessarie sono state rese disponibili. FIG. 4: ECONOMIE DI SCALA (DATI ESEMPLIFICATIVI) Con l'avvento dei minicomputer e, più tardi, della tecnologia client/server, l'unità di acquisto minima è stata ridotta significativamente e le risorse sono diventate più semplici da utilizzare e gestire. Questa modularizzazione ha sensibilmente abbassato le barriere di accesso alla fornitura dei servizi IT, migliorando radicalmente l'agilità dell'utente finale. Ciò ebbe però un effetto negativo sull'utilizzo, che diede come risultato la situazione attuale, ovvero data center pieni di server acquistati per varie esigenze, ma funzionanti solo al 5%-10% delle loro possibilità. 4 Il cloud computing non è un ritorno all'era del mainframe come a volte si afferma. In realtà garantisce agli utenti economie di scala e un'efficienza superiori a quelle dei mainframe, abbinate a una modularità e un'agilità migliori di quelle offerte dalla tecnologia client/server, eliminando gli effetti negativi. Le economie di scala derivano dalle seguenti aree: Costo dell'energia. Il costo dell'energia elettrica sta aumentando rapidamente e sta diventando l'elemento più importante del costo totale di proprietà (TCO), 5 rappresentandone attualmente il 15%-20%. L'efficienza nell'uso dell'energia 6 tende a essere decisamente inferiore nelle strutture più grandi rispetto a quelle di dimensioni ridotte. Mentre gli operatori dei piccoli data center devono pagare le normali tariffe locali per l'elettricità, i provider di grandi dimensioni possono pagare meno di un quarto della tariffa media nazionale grazie alla possibilità di collocare i propri data center in luoghi in cui l'energia elettrica costa meno e ottenendo vantaggiosi contratti a volume. 7 Inoltre, la ricerca ha dimostrato che gli operatori di più data center possono sfruttare la variabilità geografica delle tariffe dell'energia elettrica, che consente di ridurre ulteriormente i costi. 4 Fonte: The Economics of Virtualization: Moving Toward an Application-Based Cost Model, IDC, novembre Escluso il lavoro per le applicazioni. Gli studi suggeriscono che per i data center a bassa efficienza le spese di tre anni di energia elettrica e raffreddamento, inclusa l'infrastruttura, superano già le spese di tre anni in hardware per server. 6 L'efficienza nell'uso dell'energia è uguale all'energia totale fornita a un data center diviso l'energia critica, ovvero l'energia necessaria per il funzionamento dei server. Misura pertanto l'efficienza del data center nel trasformare l'energia in elaborazione. Il valore teorico migliore è 1,0. I numeri più elevati indicano prestazioni peggiori. 7 Fonte: U.S. Energy Information Administration (luglio 2010) e Microsoft. La tariffa commerciale media negli USA è 10,15 centesimi/kilowattora, ma in alcuni luoghi si può arrivare a una spesa di 2,2 centesimi/kilowattora

5 Pagina 4 Costi del lavoro per l'infrastruttura. Il cloud computing consente di ridurre decisamente i costi del lavoro a qualsiasi livello automatizzando molte attività di gestione ripetitive, tuttavia le strutture più grandi possono registrare riduzioni maggiori rispetto a quelle di dimensioni ridotte. Un solo amministratore di sistema può seguire circa 140 server in un'azienda tradizionale, 8 mentre in un data center della cloud lo stesso amministratore è in grado di occuparsi di migliaia di server. Ciò consente al personale IT di dedicarsi ad attività più importanti come sviluppare nuove competenze e smaltire le lunghe code di richieste degli utenti. Sicurezza e affidabilità. Sebbene sia spesso considerata come un possibile problema per l'adozione dell'ambiente cloud, la crescente esigenza di sicurezza e affidabilità favorisce le economie di scala a causa del livello di investimento prevalentemente fisso necessario per ottenere sicurezza e affidabilità operative. I grandi provider commerciali di servizi cloud sono spesso più adatti a garantire la competenza necessaria a risolvere questo problema rispetto al tipico reparto IT di un'azienda e ciò rende i sistemi cloud più sicuri e affidabili. Potere di acquisto. Gli operatori di data center di grandi dimensioni possono ottenere sconti fino al 30% sull'hardware acquistato rispetto agli acquirenti normali. È possibile sfruttare questa possibilità con la standardizzazione su un numero limitato di architetture hardware e software. Ricordiamo che per gran parte dell'era del mainframe sono state presenti 10 architetture diverse. Anche gli ambienti client/server includevano una decina di varianti UNIX e del sistema operativo Windows Server, nonché x86 e un certo numero di architetture RISC. Tale ambiente eterogeneo non permetteva di sfruttare il potere di acquisto su vasta scala. Con la tecnologia cloud, l'omogeneità dell'infrastruttura consente economie di scala. Con il tempo, è probabile che si ottengano molte altre economie di scala che non è ancora possibile prevedere. Il settore si trova in una fase iniziale della creazione di data center di dimensioni senza precedenti (fig. 5). L'enorme portata aggregata di tali data center produrrà un impegno considerevole e continuo in termini di ricerca e sviluppo per supportarne un'esecuzione sempre più efficace e garantire maggiore efficienza per i clienti. I provider di data center su vasta scala, per i quali il funzionamento di tali data center è il principale obiettivo aziendale, probabilmente otterranno maggiori vantaggi rispetto alle aziende che utilizzano data center interni più piccoli. 2.2 Economie di scala legate alla domanda FIG. 5: PROGETTO RECENTE DI DATA CENTER DI GRANDI DIMENSIONI Fonte: comunicati stampa. Il costo globale dell'it è determinato non solo dal costo della capacità, ma anche dal grado di efficienza nell'utilizzo di tale capacità. Dobbiamo valutare l'impatto che l'aggregazione della domanda avrà sui costi delle risorse effettivamente utilizzate (CPU, rete e archiviazione). 9 In un data center non virtualizzato, ogni applicazione o carico di lavoro viene in genere eseguita in un server fisico dedicato. 10 Ciò significa che il numero dei server è direttamente proporzionale al numero dei carichi di lavoro server. In questo modello, 8 Fonte: James Hamilton, Microsoft Research, In questo white paper si parla in modo generico di utilizzo di risorse. Esistono però differenze importanti tra le risorse.ad esempio, poiché l'archiviazione produce meno picchi di attività rispetto alla CPU e alle risorse I/O, alcuni punti discussi in questo documento hanno un impatto minore sull'archiviazione. 10 Fonte: The Economics of Virtualization: Moving Toward an Application-Based Cost Model, IDC, novembre 2009.

6 Pagina 5 l'utilizzo dei server è sempre stato estremamente basso, intorno al 5% - 10%. 11 La virtualizzazione consente l'esecuzione di più applicazioni in un unico server fisico all'interno della relativa istanza del sistema operativo ottimizzata, pertanto il vantaggio principale della virtualizzazione sta nel fatto che è necessario un numero minore di server per gestire lo stesso numero di carichi di lavoro. 12 Ma quali effetti ha questa situazione sulle economie di scala? Se tutti i carichi di lavoro avessero un'attività costante, ciò implicherebbe una semplice compressione delle unità senza influenzare le economie di scala. In realtà, tuttavia, i carichi di lavoro variano significativamente con il tempo e spesso richiedono grandi quantità di risorse in una determinata situazione e quasi nessuna a distanza di poco tempo. Si aprono quindi opportunità per miglioramenti in termini di utilizzo tramite l'aggregazione e la diversificazione della domanda. Abbiamo analizzato le diverse fonti di variabilità del livello di utilizzo e quindi abbiamo considerato le possibilità di diversificazione della cloud per una conseguente riduzione dei costi. Abbiamo individuato cinque fonti di variabilità e abbiamo valutato come possono essere ridotte. 1. Casualità. I modelli di accesso degli utenti finali contengono un certo grado di casualità. Ad esempio, gli utenti controllano la posta elettronica in momenti diversi (fig. 6). Per rispettare i contratti di servizio, i buffer di capacità devono essere progettati tenendo conto di una certa probabilità che molte persone eseguano attività specifiche contemporaneamente. Se i server sono raggruppati in pool, la variabilità può essere ridotta. FIG. 6: VARIABILITÀ CASUALE (EXCHANGE SERVER) Fonte: Microsoft. 2. Modelli orari. Nel comportamento FIG. 7: MODELLI ORARI PER LE RICERCHE degli utenti sono presenti cicli ricorrenti quotidiani: i servizi per i consumatori tendono a raggiungere i picchi alla sera, mentre i servizi per i luoghi di lavoro registrano picchi durante la giornat a lavorativa. La capacità deve essere progettata tenendo conto di tali picchi giornalieri e dei momenti in cui il servizio registrerà uno scarso utilizzo. Questa variabilità può essere bilanciata eseguendo lo stesso carico di lavoro per più fusi orari sugli stessi server (fig. 7) Fonte: volume di Bing Search su un periodo di 24 ore. oppure eseguendo carichi di lavoro con modelli orari complementari (ad esempio i servizi per i consumatori e i servizi per le aziende) sugli stessi server. 11 Più applicazioni possono essere eseguite su un unico server, naturalmente, ma non si tratta di una pratica comune. È molto complicato spostare un'applicazione in esecuzione da un server a un altro senza spostare anche il sistema operativo, pertanto l'esecuzione di più applicazioni su un unico sistema operativo può creare colli di bottiglia difficili da rimediare garantendo il servizio e limitando di conseguenza l'agilità. La virtualizzazione consente di spostare l'applicazione e il sistema operativo in base alle esigenze. 12 Fonte: The Economics of Virtualization: Moving Toward an Application-Based Cost Model, IDC, novembre 2009.

7 Pagina 6 3. Variabilità specifiche del settore. Alcune variabilità dipendono dalle dinamiche di settore. I rivenditori registrano picchi durante le stagioni di acquisti, mentre le società contabili statunitensi registreranno un picco prima del 15 aprile (fig. 8). Esistono diversi tipi di variabilità di settore: alcune sono ricorrenti e prevedibili (ad esempio il periodo della dichiarazione dei redditi o i Giochi Olimpici), mentre altre sono imprevedibili (ad esempio le notizie del giorno). Il risultato comune è che è necessario garantire la capacità per il periodo di picco previsto, più un margine di errore. Gran parte di questa capacità non servirà per il resto del tempo. La diversificazione offre importanti vantaggi per ridurre le variabilità di settore. 4. Variabilità di utilizzo delle risorse. Le risorse di elaborazione, archiviazione e di input/output (I/O) vengono in genere acquistate insieme: un server contiene una certa quantità di potenza di elaborazione (CPU), archiviazione e I/O (ad esempio i servizi di rete o l'accesso al disco). Alcuni carichi di lavoro come quelli delle ricerche utilizzano molta CPU ma relativamente poco spazio di archiviazione o I/O, mentre altri come la posta elettronica tendono a utilizzare molto spazio di archiviazione ma poca CPU (fig. 9). Sebbene sia possibile controllare la capacità acquistando server ottimizzati per fornire CPU o spazio di archiviazione, in questo modo si risolve solo in parte il problema, in quanto la flessibilità risulta ridotta e la soluzione potrebbe non essere FIG. 8: VARIABILITÀ SPECIFICHE DEL SETTORE Fonte: Alexa Internet economica dal punto di vista della capacità. Questa variabilità comporterà la presenza di risorse inutilizzate, a meno che non si applichi la diversificazione dei carichi di lavoro eseguendo carichi di lavoro con profili di risorse complementari. 5. Modelli di crescita incerti. La difficoltà nel prevedere quali risorse informatiche saranno necessarie in futuro e l'elevato lead time necessario per portare la capacità online sono altri motivi di scarso utilizzo (fig. 10). Nelle fasi iniziali, questa situazione viene a volte definita effetto TechCrunch. Tutti i tipi di azienda devono FIG. 9: VARIABILITÀ DI UTILIZZO DELLE RISORSE (DATI ESEMPLIFICATIVI) Fonte: Microsoft FIG. 10: MODELLI DI CRESCITA INCERTI Fonte: Microsoft

8 Pagina 7 ottenere l'approvazione per gli investimenti IT con largo anticipo rispetto alla conoscenza diretta della richiesta di infrastrutture. Anche le grandi aziende private devono affrontare questo problema, pianificando i propri acquisti con sei o dodici mesi di anticipo (fig. 10). Diversificando l'attività con carichi di lavoro di vari clienti, i provider di servizi cloud possono ridurre queste incertezze, in quanto la richiesta superiore alle aspettative di alcuni carichi di lavoro verrà annullata da una domanda inferiore al previsto per altri. Un vantaggio economico importante della cloud è la possibilità di risolvere i problemi legati alla variabilità nell'utilizzo delle risorse che dipende da tali fattori. Raggruppando le risorse, la variabilità viene diversificata e vengono creati modelli di utilizzo uniformi. Più ampio è il pool di risorse, più semplice sarà il profilo della domanda aggregata, maggiore sarà la percentuale generale di utilizzo e più economico ed efficiente sarà per l'organizzazione IT soddisfare le richieste degli utenti finali. FIG. 11: DIVERSIFICAZIONE DELLA VARIABILITÀ CASUALE Abbiamo modellato l'impatto teorico della variabilità casuale della domanda sulle percentuali di utilizzo dei server man mano che aumenta il numero dei server. 13 La figura 11 indica che un pool teorico di server può essere eseguito a circa il 90% di utilizzo senza violare il contratto di servizio. Ciò vale solo nella situazione ipotetica in cui la Fonte: Microsoft variabilità casuale è l'unica fonte di variabilità e i carichi di lavoro possono essere sottoposti a migrazione tra server fisici immediatamente senza interruzioni. Si noti che i livelli superiori di tempo di attività (definiti nel contratto di servizio o SLA) diventano molto più semplici da garantire con l'aumentare della scala. Gli ambienti cloud saranno in grado di ridurre la variabilità oraria, a condizione che vengano diversificati con luoghi geografici e tipi di carico di lavoro diversi. In un'organizzazione media, l'uso delle risorse IT in una situazione di picco può arrivare al doppio della media giornaliera. Anche in organizzazioni di grandi dimensioni distribuite in aree geografiche diverse la maggior parte dei dipendenti e degli utenti vive in aree simili e pertanto i loro cicli quotidiani saranno quasi sincroni. Inoltre, molte organizzazioni non hanno solitamente modelli di carico di lavoro opposti: ad esempio le attività di elaborazione della posta elettronica, del traffico di rete e delle transazioni che vengono eseguite durante gli orari di ufficio non corrispondono a un flusso di lavoro ugualmente attivo durante la notte. Raggruppando organizzazioni e carichi di lavoro di tipo diverso è possibile compensare gli alti e i bassi dell'attività. La variabilità di settore provoca picchi altamente correlati e momenti di inattività in ogni azienda. Ciò significa che la maggior parte dei sistemi di un rivenditore raggiungerà la capacità massima durante i periodi di vacanza (ad esempio i server Web, i sistemi di elaborazione delle transazioni e di gestione dei pagamenti, i database). 14 Nella figura 12 è illustrata la variabilità di settore per vari settori diversi, con picchi che vanno da 1,5 a 10 volte l'uso medio. 13 Per calcolare le economie di scala derivanti dalla diversificazione della variabilità casuale, abbiamo creato un modello Monte Carlo per simulare data center di dimensioni diverse al servizio di carichi di lavoro diversi. Per ogni data center simulato sono stati aggiunti carichi di lavoro (creati in modo da assomigliare a modelli di utilizzo del Web ipotetici) fino a quando la disponibilità stimata delle risorse del server non è scesa al di sotto o ha eguagliato un tempo di attività dato del 99,9%. Il numero massimo di carichi di lavoro determina la percentuale di utilizzo massima a cui possono funzionare i server del data center senza compromettere le prestazioni. 14 In teoria, dovremmo usare la cronologia di utilizzo del server di un numero elevato di clienti per ottenere dati più precisi su tali modelli. Tuttavia,questi dati sono difficili da ottenere e spesso sono di scarsa qualità. Abbiamo pertanto utilizzato il traffico Web come parametro per la variabilità di settore. Microsoft Novembre 2010

9 Pagina 8 I servizi Microsoft quali Windows Live Hotmail e Bing sfruttano la diversificazione dell'utilizzo delle risorse stratificando sottoservizi diversi per ottimizzare i carichi di lavoro con profili di risorse diversi, ad esempio l'uso della CPU o dello spazio di archiviazione. È difficile quantificare questi vantaggi, pertanto non abbiamo incluso la diversificazione dell'utilizzo delle risorse nel nostro modello. FIG. 12: VARIABILI SPECIFICHE DEL SETTORE Parte della variabilità legata a modelli di crescita incerti può essere ridotta con la standardizzazione dell'hardware e la fornitura just-in-time, anche se non del tutto. In base al nostro modello, l'impatto dell'incertezza nella crescita per le aziende con un massimo di Fonte: Microsoft, Alexa Internet, Inc. server è del 30% - 40% superiore per i server relativi a un servizio pubblico cloud. Per le aziende più piccole (ad esempio le nuove aziende su Internet), l'impatto è maggiore. Per il momento abbiamo presupposto implicitamente che il grado di variabilità rimanga invariato con il passaggio alla cloud. In realtà, è probabile che la variabilità aumenti in modo significativo, il che comporta un ulteriore aumento delle economie di scala. Questo può accadere per due motivi. Aspettativa di prestazioni superiori. Gli utenti si sono ormai abituati ai vincoli delle risorse e hanno imparato a conviverci, ad esempio pianificando l'esecuzione di calcoli complessi durante la notte, evitando più iterazioni dei modelli o decidendo di rinunciare a costose ottimizzazioni della catena di distribuzione in termini di tempo e denaro. Il modello aziendale della cloud consente all'utente di pagare la stessa cifra per 1 computer in esecuzione per ore o per computer in esecuzione per 1 ora. Al momento l'utente attende ore o abbandona il progetto. In un ambiente cloud, non ci sono praticamente costi aggiuntivi se si scelgono computer per accelerare tali processi. Ciò avrà un importante impatto sulla variabilità. Pixar Animation Studios, ad esempio, esegue il proprio processo di rendering delle animazioni su computer sulla piattaforma Windows Azure, in quanto ogni fotogramma dei suoi film richiede otto ore per il rendering su un processore singolo, ovvero un totale di 272 anni per il rendering di un intero film. "Non siamo così pazienti", affermano alla Pixar. Con Azure, invece, è possibile eseguire questa operazione con la velocità desiderata. Ne risultano picchi di utilizzo elevati di Azure da parte di Pixar durante le operazioni di rendering on-demand. I processi batch verranno eseguiti in tempo reale. Molti processi, ad esempio la disponibilità di magazzino precisa per i rivenditori online, precedentemente eseguiti in batch, passeranno all'esecuzione in tempo reale. I processi a più fasi in precedenza eseguiti in modo sequenziale verranno ora eseguiti simultaneamente, ad esempio un produttore potrà calcolare l'inventario, verificare gli ordini inevasi e ordinare nuove scorte contemporaneamente. Questa possibilità amplificherà la variabilità di utilizzo. Notiamo che anche le cloud pubbliche più grandi non saranno in grado di diversificare tutte le variabilità. Probabilmente rimarrà la variabilità a livello di mercato. Per semplificare ulteriormente la domanda, è possibile impiegare un sistema di definizione dei prezzi complesso. Ad esempio, in modo analogo al mercato dell'energia elettrica (fig. 13), i clienti possono essere incentivati a spostare la domanda da periodi di utilizzo intenso a periodi di utilizzo ridotto. Inoltre, prezzi più bassi incoraggiano un aumento dell'utilizzo da parte dei clienti grazie all'elasticità dei prezzi. La gestione della domanda aumenterà ulteriormente i vantaggi economici dell'ambiente cloud. FIG. 13: PREZZI VARIABILI PER L'ELETTRICITÀ Fonte: Ameren, servizi pubblici Illinois. Microsoft Novembre 2010

10 Pagina Economie di scala del multi-tenancy Le economie di scala relative ai fornitori e alla domanda descritte in precedenza possono essere ottenute indipendentemente dall'architettura della applicazioni, sia essa un adattamento tradizionale, una soluzione single-tenant o multi-tenant. Esiste un'altra importante fonte di economie di scala che può essere sfruttata solo se le applicazioni sono scritte come applicazioni multi-tenant. Infatti, anziché eseguire un'istanza di un'applicazione per ogni cliente, come accade per le applicazioni locali e per la maggior parte delle applicazioni ospitate come le istanze dedicate di Microsoft Office 365, in un'applicazione multi-tenant più clienti utilizzano simultaneamente un'unica istanza dell'applicazione, come nel caso di Office 365 condiviso. Ne derivano due importanti vantaggi economici: I costi fissi di manutenzione delle applicazioni sono ammortizzati FIG. 14: PERCENTUALE DI UTILIZZO su un numero elevato di clienti. In un'istanza single-tenant, ogni cliente deve pagare la gestione della propria applicazione, ovvero il lavoro associato alla gestione degli aggiornamenti e alla risoluzione dei problemi. Abbiamo esaminato i dati dei clienti, nonché Office 365-D e Office 365-S per valutare l'impatto. Nelle istanze dedicate, le stesse attività, come l'applicazione di patch software, vengono eseguite più volte: una volta per ogni istanza. In un'istanza multi-tenant come Office Fonte: Microsoft. 365-S, tale costo viene condiviso da un numero elevato di clienti, pertanto il costo di manutenzione delle applicazioni per ogni cliente è prossimo a zero. Questo può portare a una riduzione significativa del costo complessivo, in particolare per applicazioni complesse. L'utilizzo fisso di componenti server è ammortizzato su un numero elevato di clienti. Per ogni istanza di un'applicazione, esiste una certa quantità di utilizzo del server. Nella figura 14 è illustrato un esempio relativo al reparto IT di Microsoft in cui la variabilità giornaliera appare limitata (solo un aumento del 16% tra i momenti di picco e quelli di attività ridotta) rispetto alla variabilità effettiva dell'accesso degli utenti. Questo dipende dal sovraccarico delle applicazioni e del runtime, che rimane costante per tutto il giorno. Passando a un modello multi-tenant con una sola istanza, questo sovraccarico delle risorse può essere ammortizzato tra più clienti. Abbiamo esaminato i dati di Office 365-D, Office 365-S e Microsoft per stimare tale sovraccarico, ma al momento si è dimostrato tecnicamente complicato isolare questo effetto dalle altre variabilità nei dati, ad esempio il numero di utenti e la percentuale di utilizzo del server, e dalle differenze di architettura delle applicazioni. Possiamo pertanto presupporre al momento che questo effetto non apporti vantaggi al nostro modello. Le applicazioni possono essere completamente multi-tenant se vengono scritte per avvalersi di tali vantaggi oppure possono offrire funzionalità di multi-tenancy parziale utilizzando i servizi condivisi forniti dalla piattaforma cloud. Maggiore è l'utilizzo di tali servizi condivisi, maggiore saranno i vantaggi che l'applicazione otterrà da tali economie di scala del multi-tenancy.

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