I trend tecnologici del 2018: Big Data, IoT e Container

Di | 28 febbraio 2018

La tecnologia fa ogni giorno passi da gigante: l’analisi elaborata da Integrata sulle prossime tendenze tecnologiche ci aiuta a farci un’idea della direzione che stiamo intraprendendo.

I risultati che si ottengono dall’analisi di enormi quantità di dati – provenienti da un numero sempre maggiore di fonti – sono da tempo alla base delle decisioni prese in ambito economico e privato.

Questi compiti vengono affidati a sistemi sempre più potenti, sia nei grandi e piccoli data center che nel Cloud. Per trarre un reale vantaggio dai Big Data, l’intelligenza artificiale gioca un ruolo di crescente rilevanza – che in futuro si combinerà anche con l’impiego di veri e propri oggetti intelligenti, in grado di risolvere i problemi in modo autonomo. Inoltre, le tendenze tecnologiche si evolvono costantemente in rapida successione, innescando sempre ulteriori novità.

Diamo quindi uno sguardo a quello che potrebbe accadere nel prossimo futuro:

La forza rende furbi

Uno dei trend più rilevanti, l’Intelligenza Artificiale (AI), è stato reso possibile grazie all’aumento della potenza di calcolo dei computer. Mentre in passato mancavano dei contesti favorevoli e le capacità tecniche, ora finalmente si sono soddisfatte entrambe le condizioni.

Ad esempio gli analisti di Gartner, nella loro ultima ricerca “10 Strategic Technology Trends for 2018”, si aspettano che l’AI aumenti significativamente nel corso del prossimo anno.

Lo sviluppo è favorito da una crescita della robotizzazione, da un aumento del volume di dati e da una diminuzione dei costi dei sistemi informatici.

Inoltre, un elemento cruciale per lo sviluppo è l’apprendimento automatico: invece di implementare software che elaborino una previsione degli eventi durante la programmazione, il sistema artificiale viene “istruito” su specifici modelli e regole attraverso l’impiego di grandi quantità di dati.

Pertanto, le attività e le soluzioni astratte possono essere apprese e utilizzate come una sorta di “conoscenza esperienziale” anche nella previsione di eventi futuri.

In particolare, i sistemi acquisiscono capacità maggiori se uniti all’approccio Deep Learning. Gli Smart Personal Assistant (IPA), come Siri o Google Assistant di Apple, utilizzano il Deep Learning per sviluppare le loro abilità e interagire con gli umani in modo sempre più naturale.

Tuttavia, non si può presumere che l’intelligenza artificiale conduca inevitabilmente a sistemi “humanlike”. Anche se le reti neurali – simili a quelle degli umani – sono adattate all’apprendimento profondo, l’architettura cognitiva può essere fondamentalmente diversa. Elementi particolarmente emotivi come l’amore, l’odio, la paura o la gioia, nel futuro saranno più simulati nel comportamento che “sentiti” realmente.

Umano o no: i sistemi di assistenza intelligenti avanzeranno in altri settori della vita e assumeranno nuovi compiti.

Internet of Smart Things

La società di consulenza PwC (PricewaterhouseCoopers), nel recente studio “Leveraging the upcoming disruptions from AI and IoT” parla di un profondo cambiamento dovuto all’influenza dell’intelligenza artificiale (AI) nell’Internet of Things (IoT).

Secondo PwC, entrambe le aree si collegheranno e si rafforzeranno a vicenda in maniera rilevante. Ad avvicinarsi a tale scenario sarà, ad esempio, il settore manifatturiero. I sistemi di autoapprendimento valuteranno i dati provenienti da sistemi ERP e da macchine e sensori per creare analisi predittive e adattive.

In tal modo controlleranno i processi e daranno suggerimenti per cambiare la strategia aziendale, diventando un vero e proprio supporto decisionale intelligente.

Ma non finisce qui, dal momento che i sistemi di autoapprendimento impiegano come fonti i dati dell’Internet of Things. Infatti, si sta intensificando una tendenza secondo cui macchine e dispositivi in rete in futuro saranno dotati di intelligenza artificiale.

Dopotutto, una crescita così tremendamente rapida dei sistemi di dati può essere ragionevolmente utilizzata solo se collocata in un contesto significativo. A questo punto entra in gioco l’Intelligenza Artificiale: i componenti essenziali dell’IoT come connettività, sensori o robotica dovranno venir arricchiti dalla loro stessa intelligenza artificiale.

I sistemi integrati su dispositivi in rete sono già un elemento chiave per l’Internet of Things. Espandere la loro missione e fornire loro un’”intelligenza” consentirà in futuro agli oggetti di comportarsi autonomamente, a seconda delle diverse esigenze dettate dall’ambiente.

Un esempio di applicazione pratica: l’intelligenza decentralizzata di questi oggetti può portare a una gestione logistica del magazzino estremamente flessibile e proattiva.

Il futuro sono i container

Lo sviluppo dell’Internet of Things non deve essere per forza “intelligente” per porre particolari sfide allo sviluppo del software. Ad esempio, per ragioni di tempo e costi, il software è spesso sviluppato per sistemi hardware disponibili inizialmente solo come prototipi.

Se successivamente si svilupperà l’hardware finale, il software dovrà essere accuratamente riadattato sulle specifiche definitive. Inoltre, nell’IoT è difficile fornire regolarmente sistemi che siano eterogenei e distribuiti con aggiornamenti e patch di sicurezza. A correre in soccorso sono state prima le macchine virtuali, sopraggiunte in sostituzione agli hardware fisici, e adesso è il turno delle tecnologie “container”, come la famosa Docker.

Tali container racchiudono l’applicazione stessa e tutti i componenti necessari per l’ambiente di sviluppo, come librerie o file di configurazione. Questo li rende uno strumento eccellente per incapsulare applicazioni complete nel sistema host.

Se l’applicazione è pulita e isolata all’interno del suo container, gli sviluppatori possono testare più facilmente nuove funzionalità o aggiornamenti di sicurezza e distribuirli su sistemi di produzione.
Anche escludendo l’Internet of Things, i container e i loro vantaggi sono sempre più richiesti: ad esempio, essi gestiscono l’hardware utilizzato in modo molto efficiente, poiché non è necessario avviarne la virtualizzazione completa.

Pertanto, diversi container possono essere utilizzati contemporaneamente su un unico sistema. Questo si riferisce ad applicazioni che, invece di essere costituite da un blocco di codice ampio e complesso, sono state suddivise in moduli più piccoli che possono essere implementati l’uno indipendentemente dall’altro.

I singoli moduli forniscono solo “sottoaree” come database, codice, impostazioni, librerie, runtime… Tali microservizi modulari sono più chiari e più facili da modificare, poiché i cambiamenti non richiedono necessariamente un’applicazione monolitica.

Di conseguenza, i container diventano la tecnologia chiave che apre le porte a futuri sviluppi.

 


 

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