Scalabilità e ottimizzazione dei costi sono le qualità della soluzione SAS secondo un’analisi indipendente di Futurum Group
Quando si parla di tecnologie innovative, come IA e machine learning, non sempre si considera l’impatto che queste hanno su aziende di ogni settore e dimensione. Come accade agli albori di una nuova soluzione, il suo utilizzo è quasi sempre appannaggio di chi se lo può permettere, in termini di costi. Il cloud ha cambiato tutto questo, semplificando l’adozione di nuove tecniche grazie a scalabilità e flessibilità. Ne è un esempio lo stesso fenomeno dell’IA generativa che, dopo anni di sviluppo da parte di una manciata di sviluppatori, all’improvviso è divenuta una tipologia di applicazione alla portata persino dell’utente medio. Come è possibile? Da un lato tramite gli investimenti delle grandi aziende che hanno velocizzato la finalizzazione dei progetti, dall’altro per lo sfruttamento di servizi cloud, capaci di indirizzare le richieste, ottimizzando le risorse.
Un esempio pratico di come il cloud si pone da abilitatore di innovazione arriva da Futurum Group. La società di ricerca, consulenza e media, focalizzata sull’analisi delle tecnologie emergenti e disruptive, ha scelto SAS Viya alla fine di una serie di test comparativi con il fine di identificare quale soluzione fosse la migliore in compiti specifici, ad esempio l’esecuzione di vari modelli di intelligenza artificiale e machine learning, senza degradazione dei risultati, regressioni lineari e logistiche, random forest, tutto su dataset di dimensioni e complessità crescenti. Come ha spiegato di recente Pietro Ferraro, Customer Advisory – Head of Platform Solutions, Architecture and Cloud di SAS: “Nell’elaborazione di dataset grandi o complessi, ovvero con un numero elevato di caratteristiche (colonne), il divario in termini di efficienza e prestazioni tra SAS Viya e le altre piattaforme è aumentato, fino ad essere mediamente 30 volte più veloce rispetto alle altre opzioni”.
Il valore dei risultati mostrati da Futurum Group è rilevante sia in termini di velocità, che di scalabilità e convenienza del cloud. SAS Viya ha utilizzato in media l’87% in meno di CPU per elaborare la maggior parte dei 20 diversi dataset del test. In 49 su 50 delle configurazioni utilizzate per testare l’esecuzione di regressioni lineari e regressioni logistiche, SAS Viya ha prodotto i risultati più rapidamente. Complessivamente, SAS Viya ha portato a termine senza problematiche e con prestazioni elevate, in ben 99 delle 100 configurazioni previste dai test, laddove le altre piattaforme hanno avuto risultati più variegati.
Piattaforma dinamica
Uno dei vantaggi di SAS Viya è sicuramente la natura cloud-native, con la possibilità di lavorare su molteplici piattaforme per container, da soluzioni on-premise come Kubernetes generici oppure RedHat Openshift. Ma anche cloud pubblici come Azure Kubernetes Services, Amazon’s Elastic Kubernetes Services, Google Kubernetes Engine e altri. Questa flessibilità consente alle aziende di scegliere dove e come gestire dati e modelli, in funzione dei costi, policy o normative. Inoltre, le prestazioni di SAS Viya evidenziate dai test indipendenti tra cui quello di Futurum Group, forniscono spunti concreti nel quotidiano. Ad esempio, consumare mediamente poca CPU per un processo di IA consente a data scientist esperti o novizi di eseguire più tentativi nei loro progetti di intelligenza artificiale, studiando scenari differenti e variegati, così da avvicinare il modello sempre più a tipologie di utilizzo che rispondono a specifiche esigenze. Non per ultimo, la complessità delle variabili che modelli di machine learning considerano, pongono la questione dell’opportunità di seguire strade diverse per risolvere un problema, con la necessità di eseguire carichi computazionali maggiori, che SAS Viya può governare con un alto livello di ottimizzazione. In definitiva, visto lo scenario IT globale, in cui l’infrastruttura diventa un servizio e il suo costo è immediatamente trasparente, implementare analytics di valore è un’opportunità vera senza dover fronteggiare implicazioni inattese sui costi operativi, preservando il budget senza lesinare sull’evoluzione del business.
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