Cosa sono e differenza tra On-Premise e Cloud Computing in informatica

Lo scopo di questo secondo articolo informatico è quello di introdurre le principali infrastrutture esistenti in ambito Big Data, l’On-Premise e il Cloud, per poi evidenziarne similitudini e differenze, nonchè i principali vantaggi e svantaggi.

On-Premise

La prima tipologia di architettura che viene analizzata in questo paragrafo è anche quella maggiormente utilizzata fino alla prima metà degli anni 2000. Il termine “On-Premise”, letteralmente “nello stabile” o “in sede”, indica un tipo di infrastruttura in cui l’hardware e/o il software sono gestiti internamente dall’azienda che li utilizza. Chi sceglie questa soluzione deve quindi avere il proprio server, ospitato in una sede aziendale, o in un data center, in cui è possibile affittare macchine per i propri scopi.

Caratteristiche principali

Per valutare le due soluzioni contrapposte, tipicamente si prendono in considerazione quattro fattori, cioè costi, sicurezza dei dati, gestione e manutenzione dei sistemi e scalabilità. Analizziamo dunque il comportamento dell’On-Premise in base ad essi:

1. Costi: in ambito aziendale è uno dei fattori più importanti. La gestione dei Big Data su cluster On-Premise richiede alle aziende l’installazione di una costosa infrastruttura, in grado di ricevere, immagazzinare e analizzare i dati. Trattandosi di una piattaforma fisica che richiede un numero importante di server, è richiesto di conseguenza innanzitutto spazio per farli funzionare, ma anche una grande quantità di elettricità. è per questa ragione che in passato molte piccole aziende non erano in grado di implementare soluzioni Big Data, proprio per gli eccessivi costi iniziali.
2. Sicurezza dei dati: costituisce uno dei maggiori vantaggi di una soluzione On-Premise. Avere dati immagazzinati localmente permette un accesso più immediato e un monitoraggio diretto.
3. Gestione e manutenzione dei sistemi: si tratta del punto debole più evidente dell’On-Premise. Adottare una soluzione del genere significa dover affrontare direttamente il tema, sempre molto delicato, della manutenzione. è necessario dunque, per le aziende, avere un team dedicato che assicuri costantemente il corretto funzionamento dei sistemi.
4. Scalabilità: è uno dei nodi cruciali in ambito Big Data. Si tratta sostanzialmente della flessibilità nell’aumentare o diminuire la capacità di raccolta di dati in base alle necessità. In ambito OnPremise, non è banale scalare ed è piuttosto comune trovarsi di fronte a situazioni di underprovisioning, cioè casi in cui si avrebbe bisogno di installare infrastrutture maggiormente performanti per gestire grosse quantità di dati, e di over-provisioning, cioè situazioni in cui non vi sono grosse moli di dati da gestire e di conseguenza l’infrastruttura viene sottoutilizzata.

Infine è evidente come in ambito On-Premise i costi maggiori siano dovuti ai punti appena elencati.

Cloud Computing

Per Cloud Computing si intende la distribuzione di servizi di calcolo, come server, risorse di archiviazione, database, rete, software, analisi e molto altro tramite Internet (“il cloud”). Si parla cioè di una serie di tecnologie che permettono di elaborare i dati sfruttando risorse distribuite sulla rete. I fornitori di tali servizi sono detti provider di servizi cloud, tipicamente addebitano all’utente un costo proporzionale all’utilizzo dei servizi stessi e gestiscono in maniera trasparente all’utente, che non deve così preoccuparsi di installare fisicamente qualcosa, tutte le infrastrutture offerte. In ambito aziendale la scelta di servizi Cloud è sempre più popolare e adottata: un sondaggio del 2017 mostra come le aziende interrogate abbiano scelto di gestire il 79% del loro carico di lavoro proprio sul cloud.

Caratteristiche Principali

Scendiamo ora maggiormente nel dettaglio, analizzando le principali motivazioni che spingono le aziende ad adottare soluzioni basate sul Cloud:

Costi: si tratta di uno dei maggiori benefici portati da questo tipo di soluzione. I costi, infatti, sono in continuo abbattimento, grazie al fenomeno dell’ economies of scale. Il cloud offre risparmi sulle infrastrutture (server, apparati, energia,…) e sulla modalità di gestione e aggregazione della domanda, in quanto, aumentando la percentuale di utilizzo dei server si attenua la variabilità globale dovuta a picchi di lavoro. Inoltre porta ad una maggiore efficienza del multi-tenancy, poichè riduce i costi di gestione di applicazione e server per ogni tentant. Il risultato è che più aziende adotteranno soluzioni cloud, meno esso costerà, mentre il costo dell’On-Premise rimarrà pressocchè invariato.

Oltre a beneficiare dell’economies of scale, chi sceglie il cloud lo fa anche perchè non ci sono solitamente pagamenti in anticipo, ma si paga solamente ciò che si usa. Questo concetto è radicalmente diverso da ciò che accade On-Premise, in cui si investe inizialmente nella creazione del cluster e sono necessari costi successivi per il suo mantenimento e/o potenziamento, anche se poi non viene sfruttato completamente.

1. Scalabilità: sotto questo aspetto, il cloud riduce in maniera sostanziale il problema del dimensionamento dell’ambiente Big Data. Sfruttando l’elasticità del cloud, non è più necessario l’overprovisioning per poter far fronte a picchi di carico sulle macchine. La possibilità di scalare le risorse permette di avere componenti su misura, in base ai task da eseguire, senza rischiare di non averne a sufficienza, oppure di non sfruttarle pienamente. è l’ambiente che dunque si adatta al task, e non più il task che si adatta all’ambiente.
2. Velocità: un altro aspetto cruciale da considerare è la proprio la rapidità con cui è possibile creare un’infrastruttura Big Data. Se On-Premise le macchine vanno configurate, i servizi installati, in Cloud è possibile rilasciare un nuovo ambiente in pochi minuti. Il pattern Infrastructure As Code viene incontro a questa esigenza: la creazione di un’infrastruttura viene definita come se fosse un codice software.
3. Produttività: gli aspetti sopra elencati si tramutano in un risparmio per le aziende, che non hanno più bisogno di caricarsi di spese di creazione e mantenimento, potenziamento e ottimizzazione di datacenter privati. Ciò consente loro di poter reinvestire il budget risparmiato in nuove attività Big Data, che possono così generare guadagni.
4. Affidabilità: il Cloud riduce i costi di backup dei dati e aumenta la facilità di ripristino in caso di emergenza o guasto, grazie alla possibilità di replicare i dati all’interno della rete del provider.

Tipologie di servizi Cloud

Il Cloud Computing è un settore in grossa espansione e, per comprenderlo meglio, è utile distinguere le tipologie principali di servizi:

1. IaaS (Infrastructure as a Service): è la tipologia basilare dei servizi cloud. Essa prevede che venga affittata l’infrastruttura IT, cioè server, macchine virtuali, risorse di archiviazioni, reti e sistemi da un provider, con la logica del pagamento in base al consumo.
2. PaaS (Platform as a Service) : si tratta di una vera e propria piattaforma che costituisce un ambiente on demand per sviluppare, testare, distribuire e gestire software. L’utente, in questo caso, dovrà solo preoccuparsi di sviluppare le applicazioni, in quanto i problemi legati alla creazione della piattaforma sono demandati al provider.
3. SaaS (Software as a Service): è il servizio più ad alto livello offerto all’utente, grazie al quale i provider ospitano e gestiscono l’applicativo software e l’infrastruttura, occupandosi del rilascio di patch e aggiornamenti. All’utente finale basta connettersi all’applicazione tramite Internet per usufruire del servizio.

L’immagine seguente riassume le diverse responsabilità che l’utente deve assumersi nel caso in cui scelga una soluzione On-Premise o una delle soluzioni Cloud fin qui analizzate.

Oltre alla distinzione fra IaaS, PaaS e SaaS, occorre menzionare anche le differenti modalità con cui le risorse cloud possono essere fornite:

1. Cloud Pubblico: in questo caso le risorse fanno parte di un’infrastruttura condivisa e appartengono al provider che le distribuisce tramite Internet. Questo modello permette quindi la possibilità di scalare le risorse e di pagare soltanto quelle effettivamente consumate. Inoltre risulta particolarmente semplice eseguire la fase di deploy.
2. Cloud Privato: con questo termine ci si riferisce invece alle risorse possedute ed utilizzate esclusivamente da un privato, azienda o organizzazione. Queste possono scegliere se ospitare fisicamente il data center, o affittarne uno presso un provider. Il vantaggio principale è che è possibile avere un maggiore controllo sui dati, ma, d’altro canto, scalare diventa più complicato e i costi sono più alti.
3. Cloud Ibrido: questa soluzione cerca di sfruttare i vantaggi di entrambe le soluzioni, prendendo dal cloud privato la possibilità di controllare i dati più critici, ma offrendo al contempo la possibilità di scalare in modo più flessibile.