Top 13 strumenti di automazione dei data center e case study

Gli strumenti di automazione dei data center possono aiutare a mantenere dati di alta qualità, prendere decisioni informate basate sui dati e semplificare l'automazione dei processi del data center. Abbiamo selezionato 10 strumenti di automazione dei data center in base alle loro funzionalità, presenza sul mercato e miglior caso d'uso. Segui i link per scoprire i case study e i vantaggi di questi strumenti:

Il nostro obiettivo è informare i professionisti IT sui migliori strumenti di automazione dei data center, le loro funzionalità e case study reali per supportarli nelle decisioni sugli strumenti di automazione dei data center.

Confronto dei migliori 13 strumenti di automazione dei data center

* Ordinati con gli sponsor in alto e il resto in base alla valutazione media. Le valutazioni si basano sulle recensioni degli utenti B2B.

RunMyJobs

RunMyJobs di Redwood può essere utilizzato per l'automazione dei processi aziendali, l'automazione DevOps, la gestione del data warehouse, la gestione della sicurezza e altro ancora. RunMyJobs è una soluzione SaaS che consente trasparenza e conformità in tutta l'azienda semplificando i processi di flusso di lavoro interdipartimentali. Fornito come SaaS, gli utenti non devono preoccuparsi di aggiornare o accedere all'ultima versione del software.

Esempio reale

ALSO ha scelto Redwood come soluzione per aumentare la velocità di elaborazione degli ordini dei clienti. Implementando la soluzione Redwood RunMyJobs in una settimana, ALSO integra con successo la sua applicazione di magazzino con le sue operazioni SAP, consentendo loro di gestire rapidamente gli ordini in arrivo.

Grazie all'automazione di Redwood, ALSO è stata in grado di creare processi di automazione una volta sola e utilizzarli ripetutamente. Ciò ha portato a una significativa riduzione da 46.000 definizioni di job SAP a 570 script Redwood, inclusi 140 set di job e 300 job indipendenti. In precedenza, avevano bisogno di un team di sei amministratori SAP Basis specializzati per gestire questi processi. Tuttavia, con l'implementazione di Redwood, ora necessitano di un solo amministratore, consentendo al team di dedicare i propri sforzi ad altre attività importanti.

I servizi di Redwood sono utilizzati da organizzazioni come Arthex, Avaya, Epson e AMD. Puoi consultare le loro offerte nel video qui sotto:

Stonebranch UAC

Stonebranch gestisce carichi di lavoro massivi in ambienti diversi e ciò può essere impegnativo per gli strumenti tradizionali di automazione dei data center. Gli strumenti di data center più datati potrebbero avere una capacità operativa inferiore rispetto a quelli moderni e potrebbero causare problemi di integrazione dei database.

I moderni strumenti di automazione del carico di lavoro (WLA) e gli scheduler di job aziendali possono elaborare molte operazioni aziendali su più piattaforme, massimizzare i risparmi e aumentare prestazioni e scalabilità. Stonebranch supporta sia installazioni on-premises che modelli di distribuzione SaaS/cloud. Gli utenti di Stonebranch possono accedere a integrazioni pre-confezionate guidate dalla community.

Esempio reale

Ad esempio, ITERGO, una società di servizi IT per il gruppo assicurativo ERGO, aveva bisogno di un'alternativa ai loro strumenti WLA tradizionali per gestire il loro data center massivo con circa 15 milioni di transazioni al giorno e desiderava affidabilità nelle transazioni di dati.¹

Stonebranch ha offerto loro un'unica piattaforma unificata, Universal Automation Center, che ha collegato il loro Tivoli Workload Automation Scheduler, altri scheduler e i loro database basati su cloud con 38.000 utenti.

La piattaforma ha fornito le seguenti funzionalità:

• Un controller universale per gestire tutte le piattaforme nel data center.
• Un agent universale esegue processi in remoto su vari software.
• Un data mover universale automatizza la pipeline di dati in modo affidabile e sicuro attraverso i tuoi server.
• Un gateway data mover universale per il trasferimento sicuro dei dati verso aziende terze dal data center.

ActiveBatch

Uno degli aspetti più importanti di un data center ben funzionante è la consegna tempestiva dei dati ai reparti o ai clienti. Tuttavia, le operazioni tra data center cloud e macchine virtuali possono sollevare problemi di sicurezza poiché l'integrazione dei sistemi potrebbe fornire accesso a un gruppo di personale che non è autorizzato ad accedervi.

ActiveBatch integra data center on-premises, cloud e ambienti ibridi in un'unica interfaccia per supportare in modo sicuro la gestione del carico di lavoro nei data center. ActiveBatch si integra anche con sistemi legacy come OpenVMS.

Lo strumento supporta trigger basati su eventi, consentendo l'avvio di attività in base a eventi specifici come modifiche di file, ricezioni di email o avvisi di sistema. Questa capacità riduce l'intervento manuale e garantisce l'esecuzione tempestiva dei processi.

Esempio reale

Ad esempio, Vero Skatt, un'agenzia fiscale finlandese, ha utilizzato ActiveBatch per collegare sei ambienti in un'interfaccia centrale.² Hanno utilizzato la funzionalità di autorizzazione utente di ActiveBatch per affrontare i problemi di sicurezza e controllare l'accesso di utenti/gruppi a database o applicazioni specifici. Hanno ampliato l'aderenza ai requisiti di audit interni ed esterni riducendo significativamente lo scripting manuale e la risoluzione dei problemi.

Le operazioni di Vero Skatt hanno beneficiato ulteriormente di ActiveBatch. Rispetto agli strumenti di automazione tradizionali come Windows Task Scheduler, ActiveBatch ha un'interfaccia low-code con un designer di flussi di lavoro drag-and-drop e viste multiple dei flussi di lavoro. L'interfaccia facile da usare di ActiveBatch ha permesso al loro IT di sviluppare attività di automazione diversificate e complesse che sarebbero state difficili da realizzare con strumenti tradizionali.

JAMS Scheduler

L'amministrazione del data center è fondamentale affinché i tuoi server comunichino dati in tutta la tua azienda. Tuttavia, disconnettere i data center con PowerShell e altri software può richiedere molto tempo ed essere opprimente per il tuo team IT.

Lo scheduler JAMS di Fortra è basato sul framework .NET e può assistere il tuo team IT con script PowerShell. Inoltre, JAMS consente ai team IT di comprendere i flussi di lavoro tra i loro server, apportare modifiche rapide e aumentare la loro efficienza, a differenza dei vecchi strumenti di automazione. Il diagramma relazionale dei job di JAMS fornisce una rappresentazione grafica dei job in esecuzione sui server, incluse le loro relazioni, trigger, dipendenze e altro ancora.

Esempio reale

Ad esempio, Jupiter, una società di gestione fondi, dedicava molto tempo al monitoraggio dei propri processi, sicurezza e conformità. La crittografia in fase di esecuzione di JAMS, il controllo di conformità e varie altre funzionalità hanno permesso ai loro processi di generare circa 36.000 da 1000 processi FTP ed ETL su centinaia di server.³

BMC Control-M

Un'operazione aziendale senza intoppi richiede un'orchestrazione efficace dei processi delle tue applicazioni e del flusso di dati all'interno del tuo data center. Man mano che la tua azienda cresce, la gestione di questa organizzazione può diventare sempre più complessa per il tuo team IT, in particolare quando si tratta di tenere il passo con strumenti manuali o tradizionali.

Control-M, sviluppato da BMC Software, è uno strumento di automazione dei flussi di lavoro e pianificazione dei job progettato per semplificare e gestire l'elaborazione batch complessa in ambienti diversi. Nel contesto dell'automazione dei data center, Control-M fornisce una piattaforma centralizzata per orchestrare i flussi di lavoro, garantendo che le attività siano completate nella sequenza corretta, nei tempi giusti e con un intervento manuale minimo. Questo approccio aiuta i data center a mantenere operazioni affidabili gestendo in modo efficiente grandi volumi di attività interdipendenti.

Esempio reale

Man mano che KoçSistem diventava una delle più grandi aziende tecnologiche della Turchia, il suo team infrastrutturale ha iniziato a soffrire a causa della mancanza di dipendenti e di un eccesso di server. Avevano difficoltà a inizializzare i loro server per soddisfare standard di conformità di alta qualità e a gestire le patch dei server che causavano vulnerabilità.

A differenza degli strumenti tradizionali, il moderno strumento WLA Control-M ha fornito gestione delle patch e della conformità. La gestione delle patch li ha aiutati nella loro pipeline CI/CD riducendo il tempo dedicato alle operazioni DevOps del server come il download, l'analisi, il test e la riparazione delle patch di diversi fornitori. La gestione della conformità ha aiutato KoçSistem a utilizzare meglio le proprie risorse e ha raggiunto un tasso di conformità delle patch di circa il 100%.⁴

IBM WLA

Negli strumenti di automazione tradizionali, il software o l'IA possono occasionalmente fare stime imprecise sulla capacità del server e di elaborazione, risultando in stime imprecise del completamento delle attività. Ciò può portare a decisioni di pianificazione inadeguate che possono causare ritardi e inefficienze nel flusso di lavoro del data center.

Le soluzioni WLA di IBM contengono un data advisor che riduce la possibilità che il computer faccia stime imprecise. Data Advisor (AIDA) può rilevare anomalie nel carico di lavoro complessivo o in job specifici. Pertanto, può consentire al tuo team IT di conoscere con precisione il tempo di completamento delle attività e segnalare inesattezze.

Inoltre, può utilizzare dati provenienti da big data, machine learning e metodi di analisi dei dati per confrontare le sue stime del tempo di completamento delle attività tra server esterni e interni per guidare il tuo team IT sull'efficienza del tuo data center. Inoltre, la sua interfaccia utente (UI) può offrire preziose informazioni sull'efficienza del data center poiché può registrare, tracciare e analizzare i dati storici di job e workstation.

Esempio reale

Gli sforzi di automazione dei data center di IBM includono la collaborazione con il Montpellier Data Center in Francia. Per ridurre l'impatto ambientale garantendo al contempo la qualità del servizio, il centro ha utilizzato IBM Turbonomic e IBM Instana. Questi strumenti hanno analizzato l'uso energetico guidato dalle applicazioni e fornito raccomandazioni di ottimizzazione. Questa automazione ha migliorato l'efficienza operativa e avanzato gli obiettivi di sostenibilità del centro. ⁵

OpCon

La funzionalità dello strumento WLA OpCon, OpCon deploy, consente ai team IT di aggiornare i propri server mentre i processi aziendali sono in corso. Con i metodi tradizionali, ciò comporterebbe lo spegnimento di alcuni server e l'interruzione delle operazioni aziendali durante l'elaborazione dell'aggiornamento.

OpCon offre un motore di reporting all'interno di Solution Manager che genera tutti i report legacy di enterprise manager (ad esempio report BIRT). Lo strumento WLA OpCon può essere importante nel tuo toolbox DevOps per una gestione efficiente dei server.

Esempio reale

Open Technology Solutions (OTS), un'organizzazione di servizi per unioni di credito, stava riscontrando errori nei propri server core con il loro vecchio strumento di automazione. L'uso degli strumenti WLA OpCon nei loro server ha quasi eliminato i tempi di inattività del sistema.⁶

Tidal Workload Automation

A causa di inefficienze nella pianificazione e nella gestione della CPU nei data center, i server possono occasionalmente guastarsi durante l'elaborazione e la distribuzione dei dati e causare ritardi. Gli innovativi strumenti WLA possono rilevare sovraccarichi nei server e guasti della CPU e possono indirizzare le attività verso ambienti basati su cloud e macchine virtuali per garantire che il vostro accordo sul livello di servizio (SLA) sia rispettato.

Esempio reale

Ad esempio, una compagnia di piani assicurativi aveva difficoltà a elaborare i picchi nelle attività quotidiane (da circa 25.000 a 100.000 job al giorno) e si verificavano più errori man mano che il volume di affari e sinistri cresceva. Inoltre, l'azienda doveva presentare i piani assicurativi il giorno successivo alle 9:00 al governo per evitare sanzioni finanziarie.

L'automazione WLA di Tidal ha soddisfatto i requisiti dell'azienda e le ha permesso di gestire picchi che vanno da 6.000 a 100.000 richieste. Inoltre, da quando ha implementato Tidal nel 2007, l'azienda non ha mai mancato alcun SLA.⁷

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AWS Batch

AWS Batch è un servizio completamente gestito di Amazon Web Services che consente a sviluppatori, scienziati e ingegneri di eseguire in modo efficiente carichi di lavoro di calcolo batch di qualsiasi scala. Automatizza il provisioning e la gestione dell'infrastruttura necessaria, consentendo agli utenti di concentrarsi sull'analisi dei risultati e sulla risoluzione dei problemi senza il sovraccarico della gestione di software di calcolo batch o cluster di server. AWS Batch si integra con altri servizi AWS, fornendo una soluzione robusta e scalabile per le esigenze di elaborazione batch in vari settori.

Esempio reale

Il designer globale di chip Arm Limited ha migrato i suoi complessi carichi di lavoro di ingegneria EDA dai data center in sede ad AWS per supportare una crescita e una scalabilità rapide. Il passaggio al cloud ha ottimizzato i costi di calcolo, aumentato l'efficienza ingegneristica e accelerato il time-to-market. Oggi, Arm sfrutta persino istanze AWS basate sulla propria architettura per progettare e verificare i chip futuri. ⁸

AutoSys

AutoSys semplifica l'automazione dei data center pianificando, gestendo e monitorando le attività su più piattaforme come Linux, Windows e UNIX. Le sue capacità basate sugli eventi attivano le attività in base a condizioni specifiche, garantendo un'esecuzione efficiente dei flussi di lavoro. Con monitoraggio in tempo reale, avvisi e gestione delle dipendenze, AutoSys riduce l'intervento manuale, migliora l'affidabilità e ottimizza le complesse operazioni dei data center.

Esempio reale

Hanwha Life Insurance Co Ltd è un fornitore globale di assicurazioni sulla vita con sede principale in Corea del Sud. Riconoscendo la necessità di migliorare l'efficienza IT e ridurre il carico delle attività di gestione IT, Hanwha Life ha cercato di semplificare la pianificazione dei job attraverso una maggiore automazione. Hanwha Life ha implementato AutoSys Workload Automation.

Le soluzioni sono attualmente utilizzate per pianificare attività sia in ambienti mainframe che UNIX, in particolare per quanto riguarda i sistemi contabili e il data warehouse dell'azienda, gestendo circa 8.000 job in totale. Il team IT di Hanwha utilizza console online intuitive, che consentono loro di categorizzare i job per carico di lavoro e server, nonché di modificare comodamente le configurazioni dei job batch.

Data center virtuali (VDC)

Gli strumenti di data center virtuali consentono alle organizzazioni di astrarre l'hardware fisico in pool definiti dal software di risorse di calcolo, storage e rete. A differenza delle piattaforme di orchestrazione dei servizi, questi strumenti forniscono un'automazione completa dell'infrastruttura cloud attraverso un'interfaccia di gestione unificata.

1. IONOS

IONOS Cloud offre Data Center Designer (DCD) per le organizzazioni che necessitano di un approccio visivo alla gestione dell'infrastruttura abbinato a rigorosi framework di conformità. Alcune delle funzionalità chiave di IONOS includono:

• Data center designer visivo: Un'interfaccia utente grafica (GUI) che consente agli architetti IT di fornire e configurare server, storage e firewall utilizzando un sistema drag-and-drop.
• Sovranità dei dati europei: Conforme al GDPR e alle iniziative cloud europee (come GAIA-X), garantendo l'isolamento dalle leggi sull'accesso ai dati extra-UE.
• Scaling in tempo reale: Consente regolazioni in tempo reale dell'allocazione di CPU, RAM e storage senza richiedere riavvii del sistema.

Esempio reale per Ionos

Architrave è una delle principali piattaforme europee PropTech di gestione patrimoniale che gestisce oltre €60 miliardi in dati immobiliari. IONOS Cloud ha fornito al team IT di Architrave la piattaforma Data Center Designer per mappare, modificare e cablare visivamente topologie di rete multi-server complesse su richiesta.

La piattaforma ha fornito le seguenti funzionalità:

• Un canvas auto-documentante per riconfigurare visivamente il routing di rete senza errori di digitazione CLI.
• Provisioning istantaneo dell'infrastruttura visiva per attivare risorse extra con un clic.
• Distribuzione multi-server sovrana che isola completamente i registri delle proprietà dei clienti in un ambiente conforme al GDPR.⁹

2. Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Nutanix Cloud Clusters fornisce software di infrastruttura iperconvergente (HCI) che unifica i data center virtuali cloud privati e pubblici in un'unica interfaccia operativa.

• Portabilità multi-cloud ibrida: Sposta macchine virtuali e carichi di lavoro pesanti tra data center on-premises e cloud pubblici (come AWS o Azure) senza modifiche.
• Ciclo di vita dell'infrastruttura con un clic: Automatizza operazioni come lo scaling dello storage, la distribuzione dei cluster e l'applicazione di patch al firmware.
• Resilienza non comune: Dispone di replica dei dati integrata e automazione dello storage auto-riparante che rileva e corregge gli errori hardware in modo trasparente.

Esempio reale per Nutanix Cloud Clusters (NC2)

Forestry and Land Scotland, un'agenzia del governo scozzese che gestisce oltre 1,5 milioni di acri di foresta nazionale, ha utilizzato NC2 su Microsoft Azure per estendere la sua piattaforma Nutanix on-premises di circa 300 VM nel cloud pubblico sotto un mandato cloud-first. Il passaggio ha fornito:

• Migrazione senza refactoring ad Azure, riutilizzando licenze e competenze esistenti
• Scalabilità on-demand per esigenze di capacità imprevedibili.¹⁰

3. VMware Cloud Director

VMware Cloud Director è una piattaforma di automazione di livello enterprise per gestire risorse di data center virtuali multi-tenant in ambienti hardware distribuiti con funzionalità come:

• Raggruppamento delle risorse multi-tenant: Isola pool di calcolo, rete e storage per diverse unità aziendali o clienti all'interno della stessa infrastruttura fisica.
• Ampio ecosistema di API REST: Consente l'automazione completa del provisioning del data center utilizzando popolari strumenti Infrastructure-as-Code (IaC) come Terraform.
• Rete integrata: Sfrutta VMware NSX per automatizzare istantaneamente configurazioni di rete complesse, micro-segmentazione e firewall.

Esempio reale per VMware Cloud Director

Expedient, un fornitore statunitense di infrastrutture e servizi cloud, ha utilizzato VMware Cloud Director insieme a VMware Cloud Foundation, NSX e vSAN per offrire un modello operativo cloud full-stack multi-tenant ai propri clienti finali. Il cambiamento ha prodotto:

• 30% di guadagno in efficienza operativa
• Costi infrastrutturali inferiori del 18%.¹¹

Automazione del data warehouse

Mentre l'automazione dei data center ottimizza l'infrastruttura e le operazioni dei server, le aziende devono anche garantire che le loro pipeline di dati, i processi ETL e i data warehouse siano automatizzati per analisi e reporting senza intoppi. Gli strumenti di automazione del data warehouse aiutano a ridurre i tempi di sviluppo, semplificare gli aggiornamenti del database e migliorare l'accuratezza dei dati.

Molti degli strumenti di automazione del carico di lavoro (WLA) menzionati in precedenza offrono capacità di automazione del data warehouse. Tuttavia, esistono anche soluzioni DWA dedicate specificamente progettate per ottimizzare i processi di data warehousing.

• Integrazioni senza soluzione di continuità: Gli strumenti DWA dovrebbero supportare connettori predefiniti, API e integrazione in tempo reale per acquisire facilmente dati da database (SQL, Oracle), sistemi operativi (CRM, ERP) e applicazioni di terze parti garantendo un flusso di dati fluido verso piattaforme BI e di analisi.
• Automazione low-code: Un designer di flussi di lavoro drag-and-drop, modelli di automazione predefiniti e automazione guidata dai metadati riducono gli sforzi di codifica manuale, consentendo una gestione più rapida ed efficiente delle pipeline di dati.
• Automazione dei test ETL: Automatizza la convalida dell'estrazione, della trasformazione e delle modifiche dello schema dei dati garantendo accuratezza, conformità alle regole aziendali e coerenza tra i dati di origine e quelli trasformati, riducendo gli errori nell'analisi e nel reporting.

Automazione del data warehouse (DWA) vs. automazione del data center (DCA)

Ecco come queste due tecnologie differiscono l'una dall'altra:

• Focus:
  • DWA si concentra sull'automazione della progettazione, distribuzione, funzionamento e manutenzione di un data warehouse.
  • DCA copre l'infrastruttura IT più ampia all'interno di un data center, automatizzando le configurazioni hardware, software e di rete.
• Attività da automatizzare:
  • Per DWA: Processi di acquisizione dati ed ETL (Extract, Transform, Load), creazione e aggiornamenti dello schema, modellazione e ottimizzazione dei dati, tuning delle prestazioni, gestione dei metadati, test e convalida delle pipeline di dati
  • Per DCA: Provisioning e orchestrazione dei server, gestione di storage e rete, conformità e monitoraggio della sicurezza, automazione del disaster recovery e backup, gestione energetica e ottimizzazione delle risorse.

Orchestrazione del data center

L'orchestrazione del data center è la gestione coordinata di attività IT interdipendenti tra server, storage, reti e applicazioni per garantire che i processi vengano eseguiti nella sequenza corretta e in tempo. A differenza dell'automazione, che esegue singole attività o script, l'orchestrazione si concentra sul flusso di lavoro end-to-end, collegando più attività automatizzate in un processo continuo e affidabile.

Orchestrazione del data center vs automazione del data center

• Automazione: Esegue singole attività automaticamente (ad es., eseguire uno script, fare il backup di un server).
• Orchestrazione: Coordina più attività automatizzate tra i sistemi per realizzare un flusso di lavoro aziendale o IT completo in modo efficiente.

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Collegamenti di riferimento

1.

ITERGO Cuts Costs & Boosts Efficiency

2.

How Finland’s Tax Administration Transformed Workflow Creation With ActiveBatch

3.

Job Scheduling Use Cases, Solutions & Applications | JAMS

4.

KoçSistem | BMC Helix

5.

Montpellier DC | IBM

6.

Open Technology Solutions Case Study

7.

Automating Mission-critical Claims Processing Fulfills Compliance SLAs

8.

Arm Scales Performance for Chip Design Using Amazon FSx for NetApp ONTAP

9.

https://ce1.uicdn.net/shopsfar/pdf/ionos-success-story-architrave-en.pdf

10.

Newly Devolved Scottish Government Agency Gets Lift To The Cloud With Nutanix

11.

https://www.vmware.com/docs/expedient-case-study

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese.

Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Ricercato da

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è un'analista di settore presso AIMultiple, con focus su process mining e automazione IT.

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