Lo storage a servizio dell’AI, l’AI a servizio dello storage. C’è un punto su cui oggi convergono tutte le strategie di innovazione e anche buona parte dei numeri, degli studi e dei report dei più accreditati analisti di mercato: l’Intelligenza Artificiale non è più una promessa, ma una leva concreta di trasformazione. E’ nei dati ma anche, e soprattutto, nella quotidianità di tutti noi sia a livello professionale sia a livello personale.
Eppure, come spesso accade, al centro di questa accelerazione senza precedenti per impatto e velocità di crociera, ci sono ancora una serie di zone d’ombra che rischiano di compromettere il disegno complessivo se non valutare, affrontate, gestire… come serve e con i compagni di viaggio adatti.
emerge chiaramente dal confronto tra gli esperti coinvolti, il vero collo di bottiglia non è il modello, ma il dato. O meglio: la capacità di gestirlo, renderlo disponibile e governarlo in modo efficiente.
Da questa consapevolezza, esattamente al centro di un simile scenario, nasce il dialogo prezioso, concreto, diretto tra IBM e Italware, parte del Gruppo Digital Value, attraverso le voci di due professionisti di grande esperienza e profonda conoscenza del mercato come Stefano Tirasso, Senior Storage Technical Specialist di IBM, e Massimo Rosati, Storage Architect di Italware.
Il vero limite dell’AI? I dati, non i modelli
«Tutte le aziende stanno investendo nell’AI, ma spesso trascurano un aspetto fondamentale», osserva Stefano Tirasso. «L’Intelligenza Artificiale funziona solo se i dati sono accessibili, scalabili e pronti all’uso continuo».
Massimo Rosati annuisce: «Nella nostra esperienza sul campo vediamo chiaramente che il problema non è tanto sviluppare modelli sofisticati, quanto garantire una data pipeline efficace end-to-end. Il dato deve essere disponibile dal core fino all’edge, senza interruzioni».
La sfida si gioca quindi su quattro dimensioni chiave: throughput, capacità, latenza e pipeline dei dati. Senza queste fondamenta, qualsiasi progetto AI rischia di rimanere confinato alla fase sperimentale.
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L’approccio IBM: un ecosistema integrato per l’AI
Secondo Tirasso, la risposta a questa complessità non può essere un singolo prodotto, ma un ecosistema. «L’offerta IBM è costruita proprio per coprire l’intero ciclo di vita del dato, dal data lake fino all’inferenza».
È qui che entrano in gioco soluzioni come IBM Storage FlashSystem, progettata per garantire latenze bassissime e performance elevate grazie all’utilizzo di tecnologie NVMe, fondamentali per le fasi di inferenza AI.
«FlashSystem è ideale quando serve velocità», spiega Rosati, «ma quando si parla di training AI su larga scala e workload ad alta intensità computazionale, entra in gioco IBM Storage Scale». La piattaforma IBM è infatti progettata per gestire ambienti AI e HPC estremamente esigenti, garantendo throughput elevatissimo e accesso parallelo ai dati, elementi fondamentali per alimentare infrastrutture basate su GPU NVIDIA e AMD.
Non a caso, IBM Storage Scale è sempre più utilizzata nei contesti in cui l’AI richiede pipeline dati continue e performance scalabili, eliminando i colli di bottiglia tra storage e acceleratori GPU. «Nel mondo dell’AI», continua Tirasso, «la velocità del modello dipende anche dalla capacità dello storage di alimentare in modo costante le GPU senza latenze o rallentamenti».
Lo stesso approccio si ritrova in IBM Storage Fusion, piattaforma pensata per ambienti containerizzati e Kubernetes-native, che abilita deployment AI moderni integrando orchestrazione, data management e gestione semplificata delle risorse infrastrutturali. Fusion nasce proprio per supportare workload AI cloud-native e ambienti Red Hat OpenShift, consentendo alle aziende di gestire in modo più efficiente applicazioni che utilizzano GPU NVIDIA e AMD per training, inferenza e analytics avanzati.
In questo scenario, Storage Scale e Storage Fusion rappresentano due tasselli strategici dell’approccio IBM all’AI infrastructure: il primo focalizzato sulle performance estreme e sulla gestione dei dati non strutturati su larga scala, il secondo sull’agilità operativa e sulla modernizzazione delle pipeline AI/ML in ambienti containerizzati.
Quando l’AI migliora lo storage
Ma il rapporto tra AI e storage non è unidirezionale. Come sottolinea Rosati, «oggi è lo storage stesso a diventare intelligente».
Un esempio concreto è l’evoluzione di FlashSystem, che integra funzionalità di anomaly detection direttamente a livello hardware. «Grazie a componenti dedicati come FPGA e ASIC», spiega Tirasso, «il sistema è in grado di analizzare in tempo reale le operazioni di scrittura e individuare pattern sospetti».
Questo approccio consente di rilevare comportamenti anomali tipici dei ransomware, uno dei principali rischi per le infrastrutture IT moderne. Le tecnologie AI analizzano le variazioni nei pattern di I/O, identificando attacchi anche sofisticati che sfuggirebbero ai sistemi tradizionali.
Le fonti autorevoli nel campo della cybersecurity, come ENISA e NIST, evidenziano proprio come i ransomware evoluti utilizzino tecniche sempre più stealth, rendendo necessario un approccio proattivo e basato su analisi comportamentali.
Sicurezza e resilienza: il ruolo di IBM Storage Defender
In questo scenario si inserisce IBM Storage Defender, una piattaforma progettata per offrire un controllo centralizzato e una protezione avanzata dei dati.
«Non si tratta solo di backup», chiarisce Tirasso, «ma di una vera piattaforma di resilienza». Storage Defender integra funzionalità di rilevamento delle minacce basate su AI, analizzando dati, snapshot e backup per identificare anomalie e attacchi ransomware.
Rosati aggiunge un elemento operativo: «La forza della piattaforma sta nell’integrazione. Possiamo correlare informazioni provenienti da sistemi diversi, inclusi SIEM e strumenti di backup, ottenendo una visione completa».
Un altro aspetto cruciale è la capacità di ripristino rapido. «Non basta sapere di essere stati attaccati», continua Tirasso, «bisogna poter ripartire velocemente». La piattaforma consente di identificare copie “pulite” dei dati e orchestrare il recovery in tempi ridotti, passando da giorni a poche ore.
Il valore della partnership tra IBM e Italware
Alla base di tutto c’è una collaborazione strategica che unisce innovazione tecnologica e competenze progettuali. Un ecosistema di eccellenza che, oggi, si sta facendo carico di portare, dove serve e come serve, questa nuova idea di governance dei dati a misura di artificial intelligence.
«IBM porta una visione globale e un portafoglio tecnologico completo», osserva Rosati, «mentre Italware, parte del Gruppo Digital Value, contribuisce con la capacità di calare queste soluzioni nei contesti reali dei clienti».
Tirasso conclude sottolineando l’importanza di questo approccio congiunto: «L’AI non è solo tecnologia, è trasformazione. E per realizzarla serve un ecosistema, non solo prodotti».
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Uno sguardo al futuro
Il messaggio che emerge è chiaro: senza uno storage adeguato, l’AI non può esprimere il suo potenziale. Ma allo stesso tempo, grazie all’AI, lo storage diventa più intelligente, sicuro e autonomo.
In questa relazione bidirezionale si gioca il futuro delle infrastrutture digitali. E, come dimostra il dialogo tra IBM e Italware, parte del Gruppo Digital Value, la chiave del successo sarà sempre più nella capacità di integrare competenze, tecnologie e visione strategica.
