Analisi dati e machine learning sono il futuro del cloud?

Google sembra puntare molto sulle due tecnologie menzionate. Un'analisi dedicata ai possibili mutamenti del mercato cloud computing sul medio termine

Machine Learning ed analisi dati sono il futuro del cloud?

In occasione della recente conferenza Google a San Francisco (a breve si attende quella Microsoft) si è tornati a parlare insistentemente di analisi dati e machine learning: come abbiamo visto Google ha infatti lanciato una nuova versione (alpha) del proprio “servizio di IA” aggiungendo al piatto anche una la nuova API Google Cloud Speech – in un video dimostrativo si impartivano ordini vocali da laptop ad un robottino (su base Raspberry PI, entrambi collegati alla stessa rete).

Il portale Next Platform si è inserito nel dibattito cercando di analizzare i fatti e spiegare in che modo muteranno eventualmente gli equilibri di forza nel mercato cloud. Di seguito vediamo di ripercorrere le parti principali del discorso.

Una nuova sfida per i pionieri del cloud

Secondo l’editorialista sono in arrivo tempi duri per i pioneri del cloud come ad esempio AWS: se agli albori della rivoluzione cloud computing il controllo del settore venne assunto da chi adottava il “pugno di ferro” (hardware), nei prossimi dieci anni sarà più complesso gestire un ruolo di primo piano nel settore. Le aziende del domani dovranno infatti scendere direttamente in campo (boots on the ground, espressione utilizzata solitamente per indicare l’intervento militare diretto di uno stato in un conflitto o simile) per dispiegare i mezzi idonei alla raccolta (occhi che osservano sempre ma silenziosamente e con discrezione, ad alcuni ricorderà alla lontana certe visioni orwelliane) di dati riguardanti tutto quello che interessa e circonda le persone, per poi rielaborarle in modo da ricavarne un valore aggiunto (per sè e per gli utilizzatori/clienti).

Riprendendo le parole della stessa Google, “il machine learning diverrà uno dei tratti distintivi della nostra offerta”; nel 2006, osserva l’editorialista, l’elemento di differenziazione di AWS consisteva nel fatto che non vi fossero altri competitor in grado di stare dietro alle economie di scala del pioniere. La tesi principale è la seguente: nel prossimo decennio le infrastrutture rappresenteranno la parte più semplice del problema per le aziende che, invece, dovranno riuscire a raccogliere, “addestrare” e modellare i dati ricevuti dagli utenti e destinati agli utenti attraverso complessi algoritmi di machine learning, la prossima vera piattaforma per il cloud che l’editorialista individua anche come tratto distintivo della futura “seconda grande ondata dei successi IaaS”.

Investimenti a medio termine

“The programming paradigm changes. Instead of programming a computer, you teach a computer to learn something and it does what you want. This is a fundamental change for programming.” In sintesi il segreto del successo di un’azienda sarà legato all’abilità che questa avrà nell’insegnare determinate task ad un computer.

A parte la prevedibile inclusione delle soluzioni Google nelle due liste, è interessante leggere quali saranno secondo Eric Schmidt (executive chairman della holding Alphabet) le basi della prossima rivoluzione lato piattaforma e lato sviluppo: Linux, Google Cloud Platform, Kubernetes  per il primo gruppo; Go, Python, node.js, java e Google App Engine per il secondo.

DeepLearningChart

Con tutto il rispetto che va portato ad un’azienda come AWS, conclude l’editorialista, il vantaggio iniziale con il quale Google sta partendo verso il prossimo step evolutivo (presunto) del cloud è non trascurabile: Mountain View, come mostra il grafico riportato in questa pagina, ha lavorato duramente negli ultimi anni su tecnologie e servizi legati (che rappresentano di per sè degli strategici raccoglitori di dati dal brand ormai popolare e consolidato presso l’user base desktop e mobile) al deep learning e l’investimento potrebbe infine dare i suoi frutti sul medio termine.

 

 

 

 

 

 

 

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