IBM Power 11, server di ultimissima generazione

IBM Power 11, server di ultimissima generazione

NUOVO IBM Power 11

la soluzione server di ultimissima generazione

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Nel Luglio 2025 IBM ha annunciato Power11; la nuova generazione di server IBM® Power®, ridisegnato con novità a livello del processore, dell’architettura hardware e dello stack di virtualizzazione che AUMENTA IL LIVELLO DEL TUO IT AZIENDALE!

Power11 is / Zero tempo di inattività pianificato per la manutenzione del sistema.
Power11 is / Rilevamento della minaccia di ransomware garantito entro un minuto con IBM Power Cyber Vault.
Power11 is / Trasformazione dei processi aziendali con integrazione dell’AI.
Power11 is / IT efficiente per un risparmio di tempo e denaro.
Power11 is / Per la continuità operativa, gestendo sia la disponibilità pianificata che quella dovuta a incidenti informatici.

Risorse Digitali utili
-> Portale tematico IBM power https://ibm-power.computergross.it/
-> Canale Linkedin dedicato https://www.linkedin.com/company/computer-gross-ibm
-> IBM Power11 alza il livello dell’IT aziendale
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Horsa Power: AI e IBM Power i assieme

Horsa Power: AI e IBM Power i assieme

Intelligenza Artificiale e IBM Power i in Horsa Power: la trasformazione

cinque domande a Matteo Lui

IBM Power Rising Star 2025

Claudio Leonardi, CEO di 4Securitas S.r.l.

Matteo Lui è stato recentemente riconosciuto da IBM come “IBM Power Rising Star 2025”, un prestigioso riconoscimento internazionale riservato ai giovani professionisti che si distinguono a livello mondiale per competenze, innovazione e contributo strategico sull’ecosistema IBM Power.

L’introduzione di un’Intelligenza Artificiale evoluta nei sistemi mission-critical di Horsa Power ridefinisce radicalmente le priorità del personale e dei System Administrator. Come evolve la funzione del team Horsa Power in questo nuovo panorama tecnologico, e quale valore strategico tangibile ne deriva per il business?

L’avvento dell’Intelligenza Artificiale segna un passaggio critico dal lavoro reattivo a quello proattivo e strategico per i nostri team. L’automazione di primo livello gestita dall’AI permette ai nostri SysAdmin di essere liberati dall’onere del lavoro sistemistico ripetitivo e del monitoraggio di eventi di routine (che la piattaforma WWE – Work With Events automatizza).

A livello C-Level, questo si traduce in un notevole valore strategico:
1. Massima Affidabilità e Basso TCO: La gestione predittiva del sistema garantisce continuità operativa in un ambiente, IBM Power i, già noto per la sua stabilità.
2. Focus su Innovazione: Le risorse umane vengono riqualificate e concentrate sull’architettura e sull’ottimizzazione del codice applicativo, non più sulla semplice manutenzione.
3. Governance Migliorata: L’AI fornisce insight complessi in tempo reale che supportano decisioni più rapide e informate, trasformando la governance del sistema in un vantaggio competitivo.

Qual è il meccanismo primario che consente a Horsa Power di integrare l’AI direttamente nel cuore dei suoi power systems, e perché l’approccio integrato garantisce un vantaggio netto in termini di performance e sicurezza rispetto alle soluzioni AI disaccoppiate?

Sfruttiamo il profondo insight nel cuore della piattaforma IBM Power i. La piattaforma è per sua natura integrata e ottimizzata per carichi di lavoro impegnativi. Il perché sfruttiamo l’AI direttamente è una questione di efficienza: processando i dati dove risiedono (o il più vicino possibile ad essi), riduciamo la latenza e aumentiamo la capacità di reazione immediata (il time-to-decision) fondamentale in ambienti mission-critical.
Questo approccio si basa sull’integrazione di motori di AI (Machine Learning) nelle nostre soluzioni, come la piattaforma WWE (Work With Events).

Questa soluzione proprietaria integra nativamente modelli AI che possono decidere se intraprendere azioni correttive o preventive basandosi sull’analisi degli eventi. Un’architettura così integrata potenzia la resilienza operativa in maniera esponenziale.

Uno dei punti più innovativi è lo sviluppo di sonde di controllo AI dedicate alla Cyber Security. In termini operativi, come interviene l’AI per scoprire le anomalie di sicurezza e quale livello di tempestività garantisce nell’azione di rimedio rispetto ai metodi tradizionali di monitoraggio?

Stiamo implementando sonde AI basate su modelli di apprendimento automatico non supervisionato e supervisionato per un monitoraggio della sicurezza configurativa e comportamentale. Queste sonde non si limitano a segnalare eventi definiti da soglie pre-impostate, come nel monitoraggio tradizionale; apprendono invece il “comportamento normale” (il baseline) di utenti, sistemi e processi nel tempo.
Quando viene rilevato uno scostamento statisticamente significativo da questo baseline, come una deviazione nell’uso delle risorse o un tentativo di accesso anomalo (ad esempio un pattern di query insolito su Db2 for i), la sonda AI classifica immediatamente l’evento. Se l’anomalia è classificata come ad alto rischio, l’AI è in grado di innescare contromisure automatiche, come la sospensione temporanea di un processo o la notifica in tempo reale al SysAdmin responsabile. La tempestività passa da ore, necessarie per l’analisi umana dei log aggregati, a pochi secondi per la decisione e reazione algoritmica, garantendo un livello di cyber-resilienza superiore.

A livello infrastrutturale e di efficienza, è cruciale come l’AI gestisca le risorse hardware. Può fornirci maggiori dettagli su come riuscite a sfruttare i cores inutilizzati del sistema power per l’elaborazione dell’AI, coniugando così performance e ottimizzazione dei costi infrastrutturali?

L’integrazione con la piattaforma IBM Power i ci permette di realizzare una soluzione economicamente sostenibile che capitalizza sull’investimento hardware esistente. Sfruttiamo una gestione dinamica delle risorse, indirizzando il carico di lavoro intensivo di inferenza AI, essenziale per le nostre sonde predittive e di sicurezza, verso i cores della CPU non attivamente impegnati dai carichi di lavoro applicativi transazionali (ERP) e mission-critical.
Questa ottimizzazione avanzata della partizione logica non richiede hardware aggiuntivo dedicato e separa efficacemente i due domini di calcolo, garantendo che le attività di analisi AI non compromettano mai le performance critiche dell’ambiente Power i . Questo approccio garantisce l’esecuzione dell’AI quasi a costo marginale zero di capacità di calcolo aggiuntiva, massimizzando l’utilizzo della piattaforma Power. Approfondimenti sulle logiche di ripartizione e sui risultati ottenuti sono regolarmente pubblicati sul nostro blog.

 

Riassumendo, quale messaggio chiave sulla strategia AI di Horsa Power rivolge in modo specifico ai CEO e ai leader aziendali, enfatizzando come questa integrazione influenzi la pianificazione aziendale a lungo termine?

Il messaggio è chiaro: l’Intelligenza Artificiale non è un add-on alla piattaforma IBM Power i; è l’acceleratore intrinseco per l’evoluzione del vostro core business digitale. Per un CEO, questo si traduce nella capacità di trasformare un ambiente storicamente robusto in una piattaforma di innovazione continua.
La nostra strategia vi permette di ottenere:
• Riduzione del Rischio Operativo (Governance e Compliance): Grazie alle sonde di controllo AI che identificano e correggono proattivamente vulnerabilità e anomalie di sicurezza (punto 3) .
• ROI (Return on Investment) Potenziato: Ottimizzando le performance e lo sfruttamento degli investimenti hardware esistenti attraverso l’utilizzo dei cores precedentemente inutilizzati (punto 4), portando il TCO a livelli d’eccellenza.
•Trasformazione Culturale: Spostando il team IT dal ruolo di semplici “manutentori” a quello di “architetti e innovatori” (punto 1).
In sintesi, stiamo garantendo un percorso di modernizzazione affidabile e misurabile, dove l’AI funge da garante della resilienza e moltiplicatore del valore per le applicazioni mission-critical su IBM Power i.
Questo approccio è riconosciuto anche a livello internazionale: il recente conferimento del titolo di IBM Power Rising Star 2025 sottolinea come la nostra visione sull’integrazione dell’AI in ambienti IBM Power i sia allineata alle direttrici strategiche di IBM stessa. È una conferma che stiamo investendo nella direzione giusta, trasformando competenza tecnica in valore di business concreto.

Tre secoli di elaborazione dati: dalla Macchina di Von Newman agli anni ’50

Tre secoli di elaborazione dati: dalla Macchina di Von Newman agli anni ’50

Tre secoli di elaborazione dati

 

dalla macchina di Von Neuman ai linguaggi per “parlare” con il computer

Alberto Delaini - Delaini & Partners

La “macchina di von Neumann”
Nel 1945 lo scienziato di origine ungherese John von Neumann progetta, presso l’Istituto di Studi
Avanzati dell’Università di Princeton, negli Stati Uniti, quello che è universalmente riconosciuto
come il vero prototipo dei moderni elaboratori elettronici.
La nuova macchina, denominata EDVAC (Electronic Discrete Variable Automatic Computer), è
basata sul concetto di “programma memorizzato”, cioè registra al proprio interno – nella “memoria” – non solo i dati su cui lavorare, ma anche le istruzioni per il proprio funzionamento espresse sotto forma di numeri. In questo modo il calcolatore può saltare da una istruzione all’altra secondo le varie necessità per risolvere problemi di tipo diverso.
Noto come “macchina di von Neumann” il calcolatore viene poi realizzato concretamente negli
anni seguenti ed entra in funzione nel 1952 all’Università di Princeton.
L’idea di von Neumann ispira la progettazione di tutte le macchine successive. Dal 1945 al 1950
negli Stati Uniti ed in Europa si progettano diversi prototipi, basati su tecnologie costruttive di vario
tipo e identificati dalle sigle EDSAC, MADM, UNIVAC, SEAC, MANIAC ecc.

Nasce l'”elaboratore” elettronico
La flessibilità operativa introdotta dal programma memorizzato di von Neumann consente al calcolatore di diventare uno strumento non più riservato a ristrette cerchie di matematici e scienziati,
ma adatto a risolvere i più svariati problemi di ordine amministrativo, produttivo ed economico. Il
calcolatore diventa così “elaboratore” per la sua capacità non solo di eseguire operazioni aritmetiche ad alta velocità, ma soprattutto di elaborare qualsiasi tipo di informazione. Le strade finora completamente separate fra loro, percorse dagli scienziati per meccanizzare i propri calcoli e dagli uomini d’affari per organizzare ed elaborare i dati, convergono verso un’unica
macchina: il moderno sistema elettronico per il calcolo numerico.
La nascita di questo nuovo strumento, le cui possibilità superano di gran lunga quanto è stato fino
a questo momento realizzato, origina una vera e propria rivoluzione scientifica e culturale, come
il motore a vapore aveva reso possibile, due secoli prima, la rivoluzione industriale inglese.

GLI ELABORATORI DELLA 1ª GENERAZIONE
All’inizio degli anni 50 gli studi teorici sugli elaboratori elettronici escono dai laboratori universitari,
dove hanno dato vita a tutta una serie di prototipi isolati, e cominciano a interessare anche le industrie. Dalla fase puramente sperimentale si passa così alla produzione di queste macchine in più esemplari destinati alla vendita commerciale e inizia la loro diffusione nelle aziende e nella società.

Il programma di lavoro
Come tutte le macchine, l’elaboratore è capace di eseguire soltanto ciò che gli è stato detto di
fare e soltanto nel modo che gli è stato indicato.
Il “programma” è appunto la serie di istruzioni che la macchina deve eseguire passo passo per svolgere automaticamente il proprio lavoro e che vengono registrate nella sua memoria prima dell’inizio del lavoro stesso.
Istruire un elaboratore, cioè programmarlo, vuol dire identificare tramite uno schema estremamente
elementare e dettagliato (il “diagramma a blocchi”) tutte le operazioni matematiche e logiche che la
macchina deve eseguire in un certo ordine, prevedendo anche le eventuali alternative che si possono presentare nella risoluzione del problema.
Questo schema viene poi convertito nelle effettive istruzioni elementari che devono essere eseguite dalla macchina. Preparare un programma è quindi un lavoro lungo e gravoso, ma poi l’elaboratore non ha più bisogno dell’intervento umano e può procedere automaticamente, con la velocità consentita dai suoi circuiti elettronici, svolgendo il programma anche migliaia di volte al giorno e sempre con assoluta precisione.

Il linguaggio per “parlare” alla macchina
L’unico linguaggio che l’elaboratore è in grado di comprendere direttamente è fatto di numeri.
Ogni programma è quindi costituito da una serie lunghissima di cifre binarie che la macchina comprende perché sa ad esempio che 0110 significa ‘esegui la moltiplicazione” o che 1011 significa
“metti il risultato nella memoria”.
Questo “linguaggio di macchina” non ha per l’uomo alcun significato immediato ed è molto difficile da ricordare e da impiegare senza commettere errori. Sono nati allora i “linguaggi simbolici”, che sostituiscono i numeri con delle lettere che ne esprimono il significato: per esempio, per comandare alla macchina di perforare una scheda, basta comunicarle la sigla “P., per farle eseguire un’addizione la sigla “A” e così via.
Naturalmente, bisogna introdurre una volta per tutte nella macchina una particolare serie di istruzioni che consentano all’elaboratore di tradurre automaticamente le varie sigle incontrate nel linguaggio fatto di 1 e 0 ad esso comprensibile.
Nel 1957, dopo anni di studi, un gruppo di esperti della IBM mette a punto un linguaggio simbolico
avanzato noto come FORTRAN o “traduttore di formule”. Questo linguaggio, molto più vicino al normale linguaggio parlato dall’uomo, è particolarmente adatto a esprimere istruzioni che risolvono problemi matematici, tecnici e scientifici.
Con il Fortran l’uomo si esprime mediante parole a lui comprensibili come “moltiplica”, “calcola”,
“radice quadrata” ecc. che l’elaboratore provvede poi a trasformare automaticamente nel linguaggio
di macchina.

IBM i non è morto, è semplicemente troppo impegnato a innovare

IBM i non è morto, è semplicemente troppo impegnato a innovare

IBM i non è morto, è semplicemente

troppo impegnato a innovare (tra AI e sicurezza)

quattro domande a Giancarlo Lui

Chief Technology Officer di Horsa Power

Claudio Leonardi, CEO di 4Securitas S.r.l.

Negli ultimi anni si sente spesso dire che piattaforme storiche come IBM i siano destinate a scomparire, considerate “tecnologie del passato” in un mondo sempre più orientato al cloud e all’intelligenza artificiale. Dalla vostra esperienza quotidiana, qual è la realtà di IBM i oggi e quale ruolo può ancora giocare nel futuro tecnologico di sicurezza e AI?

Rispondo sempre con un sorriso. Affermare che IBM i è morto è il sintomo di una superficialità tecnologica. Non è una piattaforma che ‘resiste’, è una piattaforma che evolve continuamente. Noi in Horsa Power lo vediamo ogni giorno: sistemi mission-critical che costituiscono la spina dorsale di aziende fondamentali operano con un’affidabilità e una resilienza che molti ambienti ‘di moda’ possono solo invidiare. IBM i non è un relitto, è un ecosistema che ha saputo integrare sicurezza nativa, scalabilità e ora anche apertura verso l’intelligenza artificiale. Il fatto che sia qui dopo 35 anni e che IBM ne abbia pianificato la Roadmap fino al 2038 non è fortuna: è design ingegneristico superiore.
Non è morto, è semplicemente troppo impegnato a funzionare perfettamente per preoccuparsi delle chiacchiere. 

 

Quali sono le principali sfide tecnologiche che Horsa Power sta affrontando in questo momento sul fronte IBM i? Si concentrano principalmente sulla sicurezza o ci sono altri driver emergenti?

Siamo interamente concentrati su due binari paralleli e cruciali. Il primo è rafforzare l’invulnerabilità dell’esistente contro attori malevoli sempre più sofisticati. Il secondo, ed è il driver di business del futuro, è rendere i dati gestiti da Power attraenti e accessibili ai moderni motori di Intelligenza Artificiale. La sfida non è solo avere i dati, ma dimostrare che sono puliti, protetti e pronti per l’analisi predittiva, un processo che sul Power è estremamente performante.

La sicurezza informatica è una preoccupazione costante per le aziende. In che modo la piattaforma IBM i, che vanta standard di sicurezza storicamente elevati, si sta preparando ad affrontare le minacce attuali e future, magari integrando nuove soluzioni?

La sicurezza su IBM i parte da una base rocciosa – il separation of privilege nativo – che molte architetture a strati non possiedono. La nostra preparazione oggi è sull’estensione di questo modello. Stiamo lavorando moltissimo sulla visibilità end-to-end, l’adozione di standard zero-trust e l’integrazione di sistemi di monitoraggio avanzati che parlino fluentemente il linguaggio IBM i, fornendo ai clienti non solo sicurezza per default, ma anche alert contestualizzati e automatizzati sugli accessi a livello di oggetto o applicativo. L’obiettivo è trasformare l’inerente solidità in una difesa proattiva.

L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando ogni settore. Qual è la strategia di Horsa Power per integrare e sfruttare l’AI sulle applicazioni e sui dati che risiedono sui sistemi IBM i dei vostri clienti?

La strategia è pragmatica: portare l’AI dove la verità è conservata. I sistemi IBM i contengono la fonte della verità aziendale. Non vogliamo spostare tutto. La nostra innovazione risiede nel creare ponti robusti e ad alta velocità tra DB2 su i e motori di ML/AI moderni, spesso tramite API e servizi Cloud. Inoltre, stiamo esplorando come usare l’AI dentro l’OS stesso per ottimizzare performance e diagnosi. Dobbiamo dimostrare che la risorsa AI più potente è quella che analizza i dati veri, non quelli replicati altrove. Il Power è perfetto per questo.