I 10 migliori strumenti di automazione per data center e relativi casi di studio
Gli strumenti di automazione dei data center possono contribuire a mantenere dati di alta qualità , a prendere decisioni informate basate sui dati e a semplificare l'automazione dei processi del data center. Abbiamo selezionato 10 strumenti di automazione per data center in base alle loro funzionalità, alla presenza sul mercato e al caso d'uso più appropriato:
Il nostro obiettivo è informare i professionisti IT sui migliori strumenti di automazione dei data center, sulle loro funzionalità e fornire casi di studio reali per aiutarli a prendere decisioni informate in merito agli strumenti di automazione dei data center.
Confronto tra i 10 migliori strumenti di automazione per data center
* Ordinati con gli sponsor in cima e gli altri ordinati 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 garantisce trasparenza e conformità in tutta l'azienda, semplificando i flussi di lavoro interfunzionali. Essendo fornito come SaaS, gli utenti non devono preoccuparsi di aggiornare o ottenere l'accesso all'ultima versione del software.
Esempio tratto dalla vita reale
ALSO ha scelto Redwood come soluzione per velocizzare l'elaborazione degli ordini dei clienti. Implementando la soluzione Redwood RunMyJobs in una sola settimana, ALSO ha integrato con successo la propria applicazione di magazzino con i sistemi operativi SAP, consentendo una gestione rapida degli ordini in entrata.
Grazie all'automazione offerta da Redwood, ALSO è stata in grado di creare processi di automazione una sola volta e di riutilizzarli ripetutamente. Ciò ha comportato una significativa riduzione del numero di definizioni di job SAP, passando da 46.000 a soli 570 script Redwood, inclusi 140 set di job e 300 job indipendenti. In precedenza, per gestire questi processi era necessario un team di sei amministratori SAP Basis specializzati. Con l'implementazione di Redwood, ora è sufficiente un solo amministratore, consentendo al team di dedicarsi ad altre attività importanti.
I servizi di Redwood sono utilizzati da organizzazioni come Arthex, Avaya, Epson e AMD. Puoi dare un'occhiata alla loro offerta nel video qui sotto:
Scegli RunMyJobs per orchestrare i processi SAP mantenendo pulito il core di SAP.
Visita il sito webStonebranch UAC
La gestione di carichi di lavoro massivi in ambienti diversi, un compito che Stonebranch può affrontare con difficoltà per i tradizionali strumenti di automazione dei data center. Gli strumenti più datati potrebbero avere una capacità operativa inferiore rispetto a quelli moderni e potrebbero causare problemi di integrazione con i database.
I modernistrumenti di automazione del carico di lavoro (WLA) e gli scheduler di processi aziendali possono elaborare numerose operazioni aziendali su più piattaforme, massimizzando i risparmi e aumentando prestazioni e scalabilità. Stonebranch supporta sia installazioni on-premise che modelli di implementazione SaaS/cloud. Gli utenti di Stonebranch possono accedere a integrazioni preconfigurate sviluppate dalla community.
Esempio tratto dalla vita reale
Ad esempio, ITERGO, una società di servizi IT del gruppo assicurativo ERGO, necessitava di un'alternativa ai tradizionali strumenti WLA per gestire il proprio data center di grandi dimensioni, con circa 15 milioni di transazioni al giorno, e desiderava un elevato livello di affidabilità nelle transazioni di dati. 1
Stonebranch ha offerto loro un'unica piattaforma unificata, Universal Automation Center, che collegava il loro Tivoli Workload Automation Scheduler, altri scheduler e i loro database basati su cloud con 38.000 utenti.
La piattaforma offriva le seguenti funzionalità:
- Un controller universale per gestire tutte le piattaforme nel data center.
- Un agente universale esegue in remoto processi su diversi software.
- Una soluzione universale per il trasferimento dei dati automatizza il flusso di dati in modo affidabile e sicuro tra i server.
- Un gateway universale per il trasferimento sicuro dei dati dal data center a terze parti.
Scegli Stonebranch per l'automazione DevOps
Visita il sito webActiveBatch
Uno degli aspetti più importanti di un data center efficiente 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 consentire l'accesso a un gruppo di dipendenti non autorizzati.
ActiveBatch integra data center on-premise,cloud e ambienti ibridi in un'unica interfaccia per supportare in modo sicuro la gestione dei carichi di lavoro nei data center. ActiveBatch si integra anche con sistemi legacy come OpenVMS.
Lo strumento supporta i trigger basati su eventi, consentendo l'avvio di attività in seguito a eventi specifici come modifiche ai file, ricezione di e-mail o avvisi di sistema. Questa funzionalità riduce l'intervento manuale e garantisce l'esecuzione tempestiva dei processi.
Esempio tratto dalla vita reale
Ad esempio, Vero Skatt, un'agenzia fiscale finlandese, ha utilizzato ActiveBatch per connettere sei ambienti in un'interfaccia centrale. 2 Hanno utilizzato la funzionalità di gestione dei permessi utente di ActiveBatch per affrontare i problemi di sicurezza e controllare l'accesso di utenti/gruppi a specifici database o applicazioni. Hanno migliorato la conformità ai requisiti di audit interni ed esterni, riducendo significativamente la creazione manuale di script e la risoluzione dei problemi.
Le attività operative di Vero Skatt hanno tratto ulteriore vantaggio da ActiveBatch. Rispetto ai tradizionali strumenti di automazione come l'Utilità di pianificazione di Windows, ActiveBatch offre un'interfaccia low-code con un designer di flussi di lavoro drag-and-drop e diverse visualizzazioni dei flussi di lavoro. L'interfaccia intuitiva di ActiveBatch ha permesso al loro reparto IT di sviluppare attività di automazione complesse e diversificate che sarebbero state difficili da realizzare con gli strumenti tradizionali.
JAMS Scheduler
L'amministrazione del data center è fondamentale affinché i server possano comunicare i dati all'interno dell'azienda. Tuttavia, la disconnessione dei data center tramite PowerShell e altri software può risultare dispendiosa in termini di tempo e complessa per il team IT.
Lo scheduler JAMS di Fortra è basato sul framework .NET e può supportare il team IT con script PowerShell. Inoltre, a differenza dei tradizionali strumenti di automazione, JAMS consente ai team IT di comprendere i flussi di lavoro tra i server, apportare modifiche rapide e aumentare l'efficienza. Il diagramma relazionale dei processi di JAMS fornisce una rappresentazione grafica dei processi in esecuzione sui server, incluse le relazioni, i trigger, le dipendenze e molto altro.
Esempio tratto dalla vita reale
Ad esempio, Jupiter, una società di gestione fondi, ha dedicato molto tempo al monitoraggio dei propri processi, della sicurezza e della conformità. La crittografia runtime di JAMS, la prova di conformità e diverse altre funzionalità hanno permesso ai loro processi di generare circa 36.000 transazioni da 1.000 processi FTP ed ETL su centinaia di server. 3
BMC Control-M
Un'operatività aziendale senza intoppi richiede un'efficace orchestrazione dei processi relativi alle applicazioni e al flusso di dati all'interno del data center. Con la crescita dell'azienda, la gestione di questa organizzazione può diventare sempre più complessa per il team IT, soprattutto quando si tratta di stare al passo con strumenti manuali o tradizionali.
Control-M, sviluppato da BMC Software, è uno strumento di automazione dei flussi di lavoro e di pianificazione delle attività, progettato per semplificare e gestire processi batch complessi in ambienti eterogenei. Nel contesto dell'automazione dei data center, Control-M offre una piattaforma centralizzata per orchestrare i flussi di lavoro, garantendo che le attività vengano completate nella sequenza corretta, nei tempi previsti e con un intervento manuale minimo. Questo approccio aiuta i data center a mantenere operazioni affidabili, gestendo al contempo in modo efficiente grandi volumi di attività interdipendenti.
Esempio tratto dalla vita reale
Con la crescita di KoçSistem, che è diventata una delle più grandi aziende tecnologiche della Turchia, il team addetto alle infrastrutture ha iniziato a soffrire a causa della carenza di personale e dell'eccesso di server. Il team riscontrava difficoltà nell'inizializzazione dei server per soddisfare elevati standard di qualità e nella gestione delle patch, con conseguenti vulnerabilità dei server.
A differenza degli strumenti tradizionali, il moderno strumento WLA Control-M ha fornito gestione delle patch e della conformità. La gestione delle patch ha supportato KoçSistem nella sua pipeline CI/CD, riducendo il tempo dedicato alle operazioni DevOps sui server, come il download, l'analisi, il test e la riparazione delle patch di diversi fornitori. La gestione della conformità ha permesso a KoçSistem di utilizzare al meglio le proprie risorse e di raggiungere un tasso di conformità delle patch pari a circa il 100%. 4
IBM WLA
Nei tradizionali strumenti di automazione, il software o l'intelligenza artificiale possono occasionalmente effettuare stime imprecise sulla capacità dei server e di elaborazione, con conseguenti stime errate dei tempi di completamento delle attività. Ciò può portare a decisioni di pianificazione inadeguate, causando ritardi e inefficienze nel flusso di lavoro del data center.
Le soluzioni WLA di IBM includono un consulente dati che riduce la possibilità che il computer effettui stime imprecise. Data Advisor (AIDA) è in grado di rilevare anomalie nel carico di lavoro complessivo o in attività specifiche. In questo modo, consente al team IT di conoscere con precisione i tempi di completamento delle attività e di segnalare eventuali inesattezze.
Inoltre, può utilizzare dati provenienti da big data, machine learning e metodi di analisi dei dati per confrontare le stime dei tempi di completamento delle attività su server esterni e interni, fornendo al team IT informazioni sull'efficienza del data center. In aggiunta, la sua interfaccia utente (UI) può offrire preziose informazioni sull'efficienza del data center, in quanto è in grado di registrare, tracciare e analizzare i dati storici relativi a processi e workstation.
Esempio tratto dalla vita reale
Tra le iniziative di automazione del data center di IBM si annovera la collaborazione con il Data Center di Montpellier, in Francia. Per ridurre l'impatto ambientale e al contempo garantire la qualità del servizio, il centro ha utilizzato IBM Turbonomic e IBM Instana. Questi strumenti hanno analizzato il consumo energetico derivante dalle applicazioni e fornito raccomandazioni per l'ottimizzazione. Tale automazione ha migliorato l'efficienza operativa e ha contribuito al raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità del centro. 5
OpCon
La funzionalità OpCon Deploy dello strumento OpCon WLA consente ai team IT di aggiornare i server senza interrompere i processi aziendali. Con i metodi tradizionali, ciò implicherebbe lo spegnimento di alcuni server e l'interruzione delle attività aziendali durante l'aggiornamento.
OpCon offre un motore di reporting all'interno di Solution Manager che genera tutti i report legacy di Enterprise Manager (ad esempio, i report BIRT). Lo strumento OpCon WLA può essere uno strumento importante nel tuo kit di strumenti DevOps per una gestione efficiente dei server.
Esempio tratto dalla vita reale
Open Technology Solutions (OTS), un'organizzazione di servizi per cooperative di credito, riscontrava errori nei propri server principali con il vecchio strumento di automazione. L'utilizzo degli strumenti OpCon WLA sui loro server ha quasi eliminato i tempi di inattività del sistema. 6
Automazione del carico di lavoro Tidal
A causa di inefficienze nella pianificazione e nella gestione della CPU nei data center, i server possono occasionalmente bloccarsi durante l'elaborazione e la distribuzione dei dati, causando ritardi. Gli innovativi strumenti WLA sono in grado di rilevare sovraccarichi nei server e guasti della CPU, indirizzando le attività verso ambienti cloud e macchine virtuali per garantire il rispetto del Service Level Agreement (SLA).
Esempio tratto dalla vita reale
Ad esempio, una compagnia di assicurazioni aveva difficoltà a gestire i picchi di attività quotidiane (da circa 25.000 a 100.000 pratiche al giorno) e si verificavano sempre più errori con la crescita del volume di affari e delle richieste di risarcimento. Inoltre, la compagnia doveva presentare le polizze assicurative al governo entro le 9:00 del giorno successivo per evitare sanzioni finanziarie.
L'automazione WLA di Tidal ha soddisfatto i requisiti dell'azienda e le ha permesso di gestire picchi di richieste che vanno da 6.000 a 100.000. Inoltre, da quando ha implementato Tidal nel 2007, l'azienda non ha mai mancato un SLA. 7
AWS Batch accelera i tempi di immissione sul mercato.
AWS Batch è un servizio completamente gestito da AWS che consente a sviluppatori, scienziati e ingegneri di eseguire in modo efficiente carichi di lavoro di elaborazione batch di qualsiasi dimensione. Automatizza il provisioning e la gestione dell'infrastruttura necessaria, permettendo agli utenti di concentrarsi sull'analisi dei risultati e sulla risoluzione dei problemi senza il sovraccarico derivante dalla gestione di software di elaborazione 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 diversi settori.
Esempio tratto dalla vita reale
Arm Limited, fornitore di fama mondiale di tecnologie informatiche in licenza per aziende di semiconduttori, ha visto oltre 200 miliardi di chip basati sul suo design prodotti e spediti dai partner negli ultimi 30 anni (dato aggiornato a febbraio 2022). Tuttavia, i data center interni di Arm non riuscivano a tenere il passo con le crescenti esigenze ingegneristiche, il che ha spinto l'azienda ad avviare cambiamenti drastici nel 2016 per far fronte alla crescita prevista per i successivi 5-10 anni.
Il passaggio dai data center tradizionali ad AWS ha permesso ad Arm di realizzare soluzioni cloud scalabili per le attività EDA. Grazie a questo approccio, Arm ha ottimizzato i costi di elaborazione, aumentato l'efficienza ingegneristica, accelerato i tempi di lancio dei prodotti e migliorato la qualità degli stessi. Inoltre, Arm ha sfruttato le CPU AWS basate sulla propria architettura per progettare e verificare nuovi chip, contribuendo ulteriormente al successo aziendale. 8
AutoSys
AutoSys semplifica l'automazione dei data center pianificando, gestendo e monitorando le attività su diverse piattaforme come Linux, Windows e UNIX. Le sue funzionalità basate sugli eventi attivano le attività in base a condizioni specifiche, garantendo un'esecuzione efficiente dei flussi di lavoro. Grazie al monitoraggio in tempo reale, agli avvisi e alla gestione delle dipendenze, AutoSys riduce l'intervento manuale, migliora l'affidabilità e ottimizza le complesse operazioni dei data center.
Esempio tratto dalla vita reale
Hanwha Life Insurance Co Ltd è una compagnia di assicurazioni sulla vita globale con sede principale in Corea del Sud. Riconoscendo la necessità di migliorare l'efficienza IT e ridurre il carico di lavoro legato alla gestione informatica, Hanwha Life ha cercato di ottimizzare la pianificazione dei processi attraverso una maggiore automazione. Hanwha Life ha implementato AutoSys Workload Automation.
Le soluzioni vengono attualmente utilizzate per pianificare le attività sia in ambienti mainframe che UNIX, in particolare per quanto riguarda i sistemi contabili e il data warehouse dell'azienda, gestendo complessivamente circa 8.000 processi. Il team IT di Hanwha utilizza console online intuitive che consentono di classificare i processi per carico di lavoro e server, nonché di modificare comodamente le configurazioni dei processi batch.
Automazione del data warehouse
Sebbene l'automazione dei data center ottimizzi l'infrastruttura e le operazioni dei server, le aziende devono anche garantire che le pipeline di dati, i processi ETL e i data warehouse siano automatizzati per analisi e reportistica senza interruzioni. Gli strumenti di automazione dei data warehouse contribuiscono 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 funzionalità di automazione del data warehouse. Tuttavia, esistono anche soluzioni DWA dedicate, progettate specificamente 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 al contempo un flusso di dati fluido verso le piattaforme di BI e analisi.
- Automazione low-code: un designer di flussi di lavoro drag-and-drop, modelli di automazione predefiniti e l'automazione basata sui metadati riducono lo sforzo di programmazione 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 nelle analisi e nella reportistica.
Automazione del data warehouse (DWA) vs. automazione del data center (DCA)
Ecco due tecnologie che differiscono tra loro:
- Messa a fuoco:
- DWA si concentra sull'automazione della progettazione, dell'implementazione, del funzionamento e della manutenzione di un data warehouse.
- DCA si occupa dell'intera infrastruttura IT 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 (estrazione, trasformazione, caricamento), creazione e aggiornamento dello schema, modellazione e ottimizzazione dei dati, ottimizzazione delle prestazioni, gestione dei metadati, test e convalida delle pipeline di dati.
- Per DCA: provisioning e orchestrazione dei server, gestione dello storage e della rete, conformità e monitoraggio della sicurezza, ripristino di emergenza e automazione del 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, al fine di garantire che i processi vengano eseguiti nella sequenza corretta e nei tempi previsti. 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 automaticamente singole attività (ad esempio, l'esecuzione di uno script, il backup di un server).
- Orchestrazione: coordina più attività automatizzate tra diversi sistemi per realizzare in modo efficiente un flusso di lavoro aziendale o IT completo.
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