L’Autonomic Computing è diventata un’importante area di ricerca sia per il mondo accademico che per l’industria ed è stata fatta molta ricerca e sviluppo in questo settore: negli ultimi anni, l’AC ha guadagnato popolarità come modo per gestire sistemi distribuiti e ambienti di cloud computing.
Molte università propongono corsi sull’argomento e ogni anno vi sono varie conferenze dedicate all’AC. Numerose aziende hanno anche iniziato a sviluppare prodotti che incorporano funzionalità autonome, come software in grado di rilevare e correggere automaticamente gli errori. Vediamo in dettaglio come funziona.
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Autonomic Computing: definizione e storia
La storia dell’Autonomic Computing (AC) risale al primo periodo dell’informatica, quando fu proposto per la prima volta come un modo teorico per gestire la crescente complessità dei sistemi.
Il termine “Autonomic Computing” è stato coniato per la prima volta nel 2001 da John E. Kelly III e dai suoi colleghi dell’IBM che osservarono come l’infrastruttura di calcolo non fosse in grado di tenere il passo con la crescente complessità delle applicazioni moderne.
L’obiettivo dell’Autonomic Computing è quello di costruire sistemi in grado di gestirsi da soli, in modo che possano scalare e adattarsi più facilmente a condizioni mutevoli. In un sistema di questo tipo, le funzioni di gestione sono integrate nel sistema stesso, in modo che il sistema possa gestirsi autonomamente.
In altre parole, un sistema autonomo è quello che è in grado di configurare, ottimizzare e risolvere suoi eventuali problemi senza l’intervento umano.
L’ispirazione per l’Autonomic Computing proviene da vari ambiti, tra cui sistemi biologici come il sistema nervoso autonomo umano (ANS e si ispira al modo in cui il corpo umano si regola.
Infatti, come l’ANS controlla i muscoli involontari coinvolti nella digestione e nella respirazione, gli Autonomic System (AS) sono progettati per funzionare senza un controllo diretto. Gli AS cercano di regolarsi in modo simile a come i nostri corpi regolano automaticamente il battito cardiaco, la pressione sanguigna e la respirazione.
Altra caratteristica degli AS è quella di essere distribuiti, cioè composti da molti singoli componenti che lavorano insieme per raggiungere un obiettivo comune. E infine, sono adattivi, il che significa che possono adattarsi automaticamente alle mutevoli condizioni.
L’AC rientra nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale (IA) e i ricercatori utilizzano le sue tecniche, come algoritmi di apprendimento e reti neurali.
L’Autonomic Computing è un approccio che diverge da quelli tradizionali dell’informatica, dove tutto è configurato e gestito manualmente dagli esseri umani. Invece, i sistemi autonomici sono progettati per essere in gran parte autosufficienti, richiedendo solo una guida di alto livello da parte degli esseri umani piuttosto che una supervisione costante. Gli Autonomic System hanno il potenziale per rivoluzionare l’informatica rendendo più facile per gli esseri umani interagire con sistemi complessi.
I vantaggi dell’Autonomic Computing
I vantaggi dell’Autonomic Computing sono diversi. Automatizzando la gestione delle risorse informatiche, le aziende possono ottenere maggiore efficienza, agilità e risparmi sui costi. Inoltre, i sistemi autonomici sono più resilienti al cambiamento e possono auto-correggersi in caso di guasto del sistema.
I principali vantaggi dell’Autonomic Computing includono:
- Maggiore efficienza: gli AS sono in grado di effettuare automaticamente il provisioning e configurare le risorse in base alle esigenze aziendali. Ciò elimina la necessità di interventi manuali, che possono richiedere molto tempo e comportare errori. Di conseguenza, le aziende possono ottenere una maggiore efficienza operativa.
- Maggiore agilità: i sistemi autonomici sono altamente adattabili e possono rispondere rapidamente ai cambiamenti dei requisiti aziendali. Ciò consente alle aziende di essere più agili nelle loro operazioni e di competere meglio nel mercato competitivo di oggi.
- Risparmio sui costi: automatizzando la gestione delle risorse IT, le aziende possono realizzare significativi risparmi sui costi. L’automazione elimina la necessità di eccessiva manodopera umana costosa ed ottimizza l’utilizzo delle risorse, portando a ulteriori risparmi.
- Resilienza migliorata: gli Autonomic System sono progettati per essere altamente resilienti ai cambiamenti e ai guasti. In caso di guasto del sistema, l’AS può auto-ripararsi riconfigurandosi per continuare a funzionare correttamente. Ciò riduce i tempi di inattività e garantisce che le operazioni aziendali critiche possano continuare anche di fronte alle avversità.
- Maggiore scalabilità: gli AS sono in grado di scalare dinamicamente in risposta alle mutevoli esigenze aziendali. Ciò consente alle aziende di espandere le proprie operazioni senza incorrere nei costi e nella complessità dell’infrastruttura IT tradizionale.
- Migliore sicurezza: l’Autonomic Computing può contribuire ad aumentare la sicurezza automatizzando l’applicazione delle relative policy e fornendo rilevamento e risposta alle minacce in tempo reale.
I vantaggi dell’Autonomic Computing sono numerosi e possono fornire vantaggi significativi per le aziende in una vasta gamma di settori.
Perché usare l’Autonomic Computing
La necessità dell’Autonomic Computing deriva dalle difficoltà nella gestione dei sistemi sempre più grandi e complessi. Gli attuali strumenti e tecniche di gestione non sono infatti adeguati a gestire questi sistemi in modo efficace.
In particolare, ecco i fattori che spingono l’adozione dell’AC:
- Crescente complessità dei sistemi: I sistemi moderni stanno diventando sempre più complessi a causa dell’uso di nuove tecnologie e dell’integrazione di diversi componenti del sistema. Ciò rende difficile gestire questi sistemi utilizzando metodi tradizionali.
- Rapida crescita dei dati: con l’aumento della digitalizzazione, c’è una rapida crescita dei dati che aumenta ulteriormente la complessità dei sistemi.
- Risorse limitate: le risorse disponibili per gestire efficacemente questi sistemi complessi sono limitate. Questo riguarda sia le risorse umane che finanziarie.
- Necessità di decisioni in tempo reale: in molti casi, le decisioni devono essere prese in tempo reale, il che aumenta ulteriormente la complessità del sistema. Ad esempio, quando un’auto a guida autonoma deve prendere delle decisioni immediate per evitare un’incidente.
- Necessità di disponibilità elevata: le applicazioni moderne devono essere ad alta disponibilità e questo può essere ottenuto solo se lo è anche l’infrastruttura sottostante.
L’Autonomic Computing è un concetto relativamente nuovo ed è ancora nelle sue prime fasi di sviluppo. Tuttavia, ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui gestiamo sistemi complessi.
Le quattro leggi dell’Autonomic Computing
L’obiettivo dell’Autonomic Computing è quello di creare sistemi autogestiti, il che significa che possono configurarsi, ottimizzare le proprie prestazioni, intervenire su sé stessi se danneggiati e proteggersi dalle minacce. Anche se questo può sembrare un compito difficile, è in realtà realizzabile attraverso l’uso di tecniche di Intelligenza Artificiale come il Machine Learning.
Gli algoritmi di Machine Learning possono essere utilizzati per rilevare automaticamente i problemi e intraprendere azioni correttive prima ancora che gli esseri umani siano consapevoli dell’esistenza stessa del problema. Affinché gli AS funzionino in modo efficace, devono essere in grado di monitorare costantemente il loro ambiente e prendere decisioni basate sui dati raccolti dai sensori.
Devono anche essere in grado di eseguire azioni al fine di garantire prestazioni ottimali o modifiche senza l’intervento umano. Ciò richiede che gli AS abbiano un certo grado di intelligenza artificiale. Questo lo si ottiene mediante algoritmi che forniscono al Sistema Autonomo varie funzionalità:
- autoconfigurazione
- diagnostica e correzione di problemi di prestazioni
- analisi predittiva per anticipare i problemi futuri e adottare misure proattive per evitarli
- configurare, ottimizzare e correggere dinamicamente il sistema monitorandolo costantemente e reagendo a modifiche o guasti
- proteggere il sistema da attacchi o altri rischi rilevandoli e rispondendo di conseguenza
- aiutare a prevedere gli stati futuri del sistema
Gli Autonomic System sono progettati utilizzando un insieme di principi noti come le quattro leggi degli AS. L’idea è che un AS abbia quattro componenti principali:
- Un sistema di monitoraggio che controlla costantemente lo stato di tutti i componenti del sistema. Ciò richiede dei sensori posizionati in tutto il sistema in modo che questi possa rilevare i cambiamenti nel suo stato e possa essere in grado di identificare i problemi e determinarne la causa.
- Un motore di autoconfigurazione in grado di riconfigurare automaticamente parti del sistema in base alle esigenze e adattarsi alle mutevoli condizioni. Ad esempio, un sistema può aggiungere automaticamente più risorse per soddisfare l’aumento della domanda o può riparare o sostituire componenti guasti senza l’intervento umano.
- Un motore di auto-ottimizzazione in grado di identificare e risolvere i problemi quando si presentavano. Il sistema può ottimizzare le sue prestazioni apportando modifiche alla sua configurazione o aggiungendo nuove funzionalità senza l’intervento umano. Ad esempio, il sistema potrebbe regolare il modo in cui le risorse vengono utilizzate per ridurre al minimo i tempi di risposta o massimizzare la velocità effettiva. Se su un server sta iniziando a scarseggiare lo spazio su disco, il software autonomo può aggiungere automaticamente più spazio di archiviazione prima che il server esaurisca lo spazio e si arresti in modo anomalo. Allo stesso modo, se una connessione di rete sta iniziando a sperimentare una maggiore latenza, il software autonomo può reindirizzare il traffico prima che si manifestino gravi interruzioni.
- Un componente di autoprotezione per proteggere il sistema da attacchi o altre minacce. Ad esempio, utilizzando sistemi di rilevamento e prevenzione delle intrusioni per bloccare il traffico dannoso il sistema può rilevare un tentativo di attacco Denial of Service e adottare misure per bloccarlo.
Mentre alcune di queste proprietà possono sembrare fantascienza, già oggi ci sono esempi di sistemi autonomici.
Le applicazioni principali
L’Autonomic Computing può essere utilizzato per gestire un’ampia gamma di attività, tra cui aggiornamenti di sistema, patch di sicurezza, monitoraggio delle prestazioni, pianificazione della capacità e disaster recovery. Inoltre, l’AC può aiutare a migliorare i livelli di servizio rilevando e risolvendo automaticamente i problemi prima che causino interruzioni.
Di seguito i campi principali in cui viene applicato l’Autonomic Computing:
- Network Management: Gli AS sono utilizzati per gestire e monitorare reti di grandi dimensioni.
- Network Security: Gli AC possono essere utilizzati per rilevare e rispondere automaticamente agli attacchi. Ciò può contribuire a migliorare la sicurezza di una rete riducendo le possibilità di attacchi riusciti.
- Storage Management: Un’altra area in cui l’Autonomic Computing può essere utile è la gestione dello storage. Poiché i volumi di dati continuano a crescere in modo esponenziale, l’amministrazione manuale degli array di storage sta diventando sempre più impraticabile. L’AC può automatizzare molte attività comuni come la pianificazione della capacità, l’ottimizzazione delle prestazioni e la protezione dei dati.
- Cloud Computing: L’AC può essere utilizzato per gestire le risorse cloud in modo più efficace, consentendo di fornire livelli di servizio migliori, migliorare l’utilizzo delle risorse e scalare e gestire automaticamente le risorse in risposta ai cambiamenti della domanda.
- Virtualization: L’AC può allocare automaticamente le risorse alle macchine virtuali in base alle mutevoli esigenze. Ad esempio, se una macchina virtuale sta riscontrando un carico maggiore, è possibile allocare automaticamente più risorse di CPU o memoria senza l’intervento umano. Questo tipo di allocazione dinamica delle risorse può aiutare a ottimizzare le prestazioni e l’utilizzo, riducendo al contempo il sovraccarico amministrativo.
- Intelligent Agents: L’AC può essere utilizzato per creare agenti intelligenti che gestiscono in modo proattivo informazioni e servizi per conto degli utenti. Questi agenti possono monitorare l’attività dell’utente e fornire informazioni o servizi pertinenti al momento giusto, senza bisogno di richieste esplicite da parte dell’utente.
Le sfide da affrontare
Le sfide che devono essere superate per implementare o utilizzare l’Autonomic Computing sono:
- Comprensione limitata: la più grande sfida che deve essere superata è la mancanza di piena comprensione di ciò che l’Autonomic Computing sia in realtà. Questo è infatti un concetto relativamente nuovo nel mondo IT e, come tale, non ci sono molti esperti che lo conoscono. Di conseguenza, può essere difficile ottenere il consenso dal top management o anche dagli stesi professionisti dell’IT.
- Difficoltà di implementazione: anche se si ha una buona conoscenza dell’Autonomic Computing, può comunque risultare difficile da implementare. Questo perché l’AC richiede molto coordinamento tra le diverse parti del sistema e spesso queste parti non sono sotto il controllo di un singolo individuo o organizzazione. Pertanto, può essere difficile convincere tutte le parti necessarie a concordare un piano di implementazione.
- Complessità: un rischio consiste nell’affrontare la maggiore complessità che deriva dall’avere più sistemi autogestiti. Questo può complicare la comprensione e la risoluzione dei problemi quando si verificano.
- Problemi imprevisti: i sistemi di calcolo autonomo potrebbero causare problemi imprevisti, da piccoli inconvenienti a gravi interruzioni del servizio. Pertanto, è importante disporre di un buon piano per affrontare questo tipo di problemi nel caso in cui si dovessero presentare. Per affrontare questo rischio i ricercatori hanno sviluppato varie tecniche come sistemi auto-organizzati e approcci basati su agenti e metodi di apprendimento automatico.
- Progettazione: progettare un’architettura per l’Autonomic Computing, che possa essere implementata in un ambiente aziendale, deve tenere conto dell’infrastruttura IT esistente ed essere in grado di interagire con essa.
- Gestione e monitoraggio: la gestione di questi componenti autonomi, in modo che lavorino insieme in modo efficiente ed efficace verso obiettivi comuni, richiede nuovi metodi e strumenti per il monitoraggio, il controllo e il coordinamento.
- Algoritmi: una sfida chiave è la creazione di algoritmi in grado di configurare e ottimizzare automaticamente le impostazioni di sistema.
Mentre l’Autonomic Computing può aiutare a migliorare l’efficienza e ridurre l’errore umano, introduce anche nuovi rischi che devono essere gestiti. Questi rischi includono:
- Precisione: l’uso di sensori e attuatori nei sistemi di calcolo autonomo significa che esiste un potenziale di errori nel processo decisionale.
- Sicurezza: l’aumento dell’uso di sensori e attuatori nei sistemi autonomici di calcolo potrebbe rendere questi sistemi più vulnerabili agli attacchi alla sicurezza.
- Potenziali errori: come con qualsiasi sistema automatizzato, esiste la possibilità di errore. Se non gestiti correttamente, questi errori potrebbero portare a violazioni della sicurezza o altri problemi.
- Dipendenza dalla tecnologia: man mano che i sistemi diventano più autonomi diventano anche più dipendenti dalla tecnologia. Questa dipendenza può renderli vulnerabili a interruzioni o attacchi se la tecnologia fallisce o viene compromessa.
Mitigazione dei rischi e considerazioni etiche
Per mitigare questi rischi, le organizzazioni devono avere una buona comprensione dei loro sistemi e del loro funzionamento. Devono inoltre mettere in atto controlli e meccanismi di monitoraggio appropriati per identificare e affrontare eventuali problemi di sicurezza.
Per alcune applicazioni ci sono inoltre alcune considerazioni etiche nell’uso dell’Autonomic Computing che vanno considerate attentamente:
- Responsabilità: l’uso di sistemi di calcolo autonomo potrebbe portare a uno spostamento di responsabilità dagli individui al sistema.
- Privacy: l’aumento dell’uso di sensori e attuatori, nei sistemi di calcolo autonomo, potrebbe portare a una perdita di privacy per gli individui.
- Diritti di proprietà: potrebbero esserci problemi etici relativi alla proprietà dei dati raccolti dai sistemi autonomi di calcolo.
Conclusioni
Nel complesso, l’Autonomic Computing rappresenta uno scenario particolarmente promettente per il futuro dell’informatica. Sebbene ci siano alcune sfide che devono essere affrontate, i vantaggi di questo approccio sono significativi e potrebbero portare a importanti miglioramenti nel modo in cui gestiamo e utilizziamo i computer.
Il futuro dell’informatica nell’ottica dell’Autonomic Computing è promettente. Con i progressi nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico, sta diventando possibile, per le macchine, gestire compiti più complessi con un intervento umano minimo o nullo.
Dato che le organizzazioni cercano in tutti i modi di ridurre i costi e migliorare l’efficienza, l’Autonomic Computing diventerà un’opzione sempre più interessante. Inoltre, dato che le minacce alla sicurezza diventano sempre più sofisticate, la capacità degli Autonomic System di difendersi dagli attacchi le renderà ancora più attraenti.
È probabile quindi che l’Autonomic Computing diventerà sempre più diffuso con il progredire delle Tecnologie e che il futuro dell’informatica sarà sempre più dipendente dagli Autonomic System.
