Ogni strategia sui dati si basa su una solida base tecnica. Database affidabili, sistemi di messaggistica veloci e risorse di calcolo scalabili sono ciò che permette a un’architettura lakehouse o a un’iniziativa di IA di dare davvero i risultati sperati. Man mano che l’IA passa dalla fase sperimentale a quella operativa, questa base diventa sempre più importante, perché i modelli hanno bisogno di risorse GPU, endpoint di inferenza e strumenti operativi per funzionare nel mondo reale. Il team di ingegneri della piattaforma dati di evoila si occupa proprio di questo.

Progettiamo e gestiamo servizi dati di livello produttivo in ambienti on-premise, ibridi e cloud. Dal provisioning automatizzato dei database alle piattaforme native per Kubernetes con Stackable, e dall’inferenza AI sovrana con Nvidia AI Enterprise e VMware Private AI Services al model serving, forniamo il livello che garantisce che i tuoi dati e i tuoi carichi di lavoro AI funzionino in modo affidabile, sicuro e su larga scala.

I vantaggi principali in breve:

• Configurazione automatizzata e self-service di database e servizi di messaggistica. Niente ticket, niente attese
• Kafka e RabbitMQ pronti per la produzione, per lo streaming di eventi ad alta velocità
• Piattaforme dati native per Kubernetes per la massima sovranità digitale
• NoSQL di livello aziendale con MongoDB ed Elasticsearch, progettato per garantire scalabilità e sicurezza
• Inferenza AI sovrana sulla tua infrastruttura con Nvidia AI Enterprise, VMware Private AI Services e KServe
• Supporto completo per l’intero ciclo di vita: dalla progettazione dell’architettura fino alla gestione operativa

Molte organizzazioni hanno ampliato la propria infrastruttura dati nel corso del tempo senza seguire un modello di piattaforma coerente. Il risultato è un mosaico di database configurati manualmente, broker di messaggi indipendenti e sistemi di archiviazione isolati, ognuno gestito in modo diverso, scalato manualmente e monitorato con strumenti separati. Quando un team di sviluppo ha bisogno di un nuovo database, possono volerci giorni o settimane di scambi con il team operativo. Quando un cluster Kafka raggiunge la capacità massima, qualcuno deve intervenire manualmente.

Allo stesso tempo, la pressione per rendere operativa l’IA sta aumentando. I team di data science sviluppano modelli nei notebook, ma per portare quei modelli in produzione con un’adeguata allocazione delle GPU, il ridimensionamento automatico, il monitoraggio e la governance servono capacità infrastrutturali che molte organizzazioni non hanno ancora. Il risultato lo conosci bene: le iniziative di IA si bloccano dopo la fase di proof of concept e il divario tra sperimentazione e produzione si allarga.

Questo approccio frammentato crea problemi concreti: le configurazioni incoerenti causano falle nella sicurezza, il provisioning manuale rallenta i team e la mancanza di strumenti standardizzati rende quasi impossibile applicare la governance su larga scala. Nel frattempo, le nuove esigenze legate ai carichi di lavoro dell’IA, all’analisi in tempo reale e alle architetture di streaming spingono queste configurazioni legacy oltre i loro limiti.

evoila colma questa lacuna trasformando la tua infrastruttura di dati grezzi in una piattaforma automatizzata e pronta per la produzione. Progettiamo e implementiamo ambienti dati dichiarativi e basati sul codice che trattano database, code e pipeline come risorse software scalabili. Automatizzando le operazioni del ciclo di vita sottostanti, liberiamo i tuoi data engineer e data scientist dalle attività di gestione delle emergenze infrastrutturali, consentendo loro di concentrarsi interamente sulla creazione di valore per l’azienda.

VMware Data Service Manager (DSM)
DSM è un livello di gestione dell’infrastruttura che porta funzionalità self-service simili a quelle del cloud negli ambienti on-premise. I team della piattaforma definiscono le offerte di servizi database come PostgreSQL, MySQL, RabbitMQ o Kafka con configurazioni standardizzate, limiti di risorse e politiche di sicurezza. I team applicativi possono quindi fornire questi servizi tramite un’API o un portale, con funzionalità di backup, monitoraggio e gestione del ciclo di vita già integrate. Il vantaggio è chiaro: i tuoi dati rimangono sulla tua infrastruttura, mentre i team ottengono la velocità e la praticità che si aspettano dai servizi cloud-native.

Piattaforma dati Stackable
Stackable è una piattaforma nativa per Kubernetes che utilizza operatori personalizzati per gestire l’intero ciclo di vita dei servizi dati. Ogni componente, che si tratti di Apache Spark per l’elaborazione distribuita, Trino per le query SQL federate, Apache Kafka per lo streaming o Apache Hive per la gestione dei metadati, viene eseguito come carico di lavoro gestito su Kubernetes con distribuzione, scalabilità, configurazione e aggiornamenti automatizzati. Il modello a operatori fa sì che le attività operative complesse (aggiornamenti graduali, modifiche alla configurazione, scalabilità) vengano gestite in modo dichiarativo anziché manualmente. Per le implementazioni lakehouse, Stackable fornisce il livello di elaborazione e archiviazione che gira su uno storage a oggetti aperto (compatibile con S3 o HDFS), creando un’alternativa completamente autonoma alle piattaforme gestite nel cloud come Databricks.

Apache Kafka
Kafka funge da sistema nervoso centrale per le pipeline di dati in tempo reale. Implementiamo Kafka in configurazioni di livello production con cluster multi-broker, replica rack-aware e ribilanciamento automatico delle partizioni. Per l’integrazione con le architetture lakehouse, configuriamo Kafka Connect con connettori per i sistemi sorgente più comuni (database tramite CDC, API, endpoint IoT) e i sistemi di destinazione (Delta Lake, object storage, Elasticsearch). I nostri ambienti Kafka sono progettati fin dall’inizio per garantire un’elevata disponibilità, con monitoraggio, avvisi e failover automatico.

di RabbitMQ RabbitMQ offre un sistema di messaggistica affidabile e basato su standard per l’integrazione delle applicazioni e le architetture event-driven. Implementiamo ambienti RabbitMQ in cluster con code a quorum per la sicurezza dei dati, federazione per implementazioni multisito e plugin di gestione per la visibilità operativa. RabbitMQ eccelle in scenari in cui la flessibilità di instradamento dei messaggi (topic, fanout, instradamento basato sull’intestazione) è più importante della semplice velocità di trasmissione.

su MongoDB ed Elasticsearch Per MongoDB, progettiamo replica set e cluster shardati con failover automatico, crittografia e controllo degli accessi basato sui ruoli. Per Elasticsearch, progettiamo strategie di indicizzazione, allocazione degli shard e politiche di ciclo di vita ottimizzate in base al tuo volume di dati e ai tuoi modelli di query, che si tratti di analisi dei log, ricerca nelle applicazioni o gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM).

VMware Private AI Foundation con NVIDIA
Private AI Foundation gira su VMware Cloud Foundation e offre una piattaforma sicura e sovrana per i carichi di lavoro di IA generativa. Integra le GPU NVIDIA (tramite vGPU o passthrough) con la gestione dell’esecuzione dei modelli, un archivio modelli integrato, l’integrazione con database vettoriali e strumenti per le pipeline RAG. Per le aziende che già utilizzano VCF, questo è il percorso più diretto verso l’IA in produzione senza esporre i dati a fornitori di cloud esterni. Supporta la messa a punto dei modelli LLM, l’esecuzione dell’inferenza e la distribuzione di flussi di lavoro RAG, il tutto all’interno del tuo data center e secondo le tue politiche di governance.

KServe
KServe è un progetto in fase di incubazione della CNCF che offre una piattaforma di inferenza standardizzata e nativa per Kubernetes, pensata per distribuire su larga scala modelli di machine learning e di IA generativa. Supporta diversi framework (TensorFlow, PyTorch, vLLM, NVIDIA Triton), offre l’autoscaling serverless da zero a più GPU e si integra nativamente con NVIDIA NIM per un’inferenza LLM ottimizzata. KServe gestisce la complessità operativa legata alla distribuzione dei modelli in modalità canary, al raggruppamento delle richieste, alla pianificazione delle GPU e all’inferenza su più nodi per modelli di grandi dimensioni, così i tuoi team di data science possono concentrarsi sui modelli, non sull’infrastruttura.

Tutti i componenti possono essere implementati su bare metal, VMware vSphere o Kubernetes, in locale, in un cloud privato o in una configurazione ibrida con risorse di cloud pubblico.

evoila si occupa di sviluppare piattaforme dati sin dalla sua fondazione. Le nostre radici affondano nell’infrastruttura (VMware, Kubernetes, rete e sicurezza), il che significa che comprendiamo l’intero stack alla base del livello dati, non solo il software che ci sta sopra. È proprio per questo che siamo in una posizione unica per fornire infrastrutture per l’IA: possediamo già i livelli su cui gira l’IA.

I nostri ingegneri della piattaforma sono certificati su VMware, Kubernetes, Kafka, Elasticsearch e tutti i principali provider cloud. Siamo un Broadcom Pinnacle Partner (il livello più alto del programma Broadcom Advantage Partner) e abbiamo le certificazioni ISO/IEC 27001, BSI C5 e TISAX, a dimostrazione del fatto che rispettiamo gli standard di sicurezza e conformità più rigorosi

Alleanze strategiche tra imprese

Automazione dei servizi dati: VMware Data Service Manager

Piattaforma dati nativa per Kubernetes: Stackable Data Platform (Apache Spark, Trino, Apache Hive, Apache Kafka, Apache NiFi su Kubernetes Operators)

Streaming di eventi e messaggistica: Apache Kafka, RabbitMQ (architettura, ottimizzazione, servizi gestiti)

NoSQL e ricerca: MongoDB, Elasticsearch (progettazione dei cluster, ottimizzazione delle prestazioni, gestione delle operazioni)

Infrastrutture a prova di futuro e standard aperti

Infrastruttura e orchestrazione: Kubernetes, VMware vSphere / VCF, Docker, Helm, ArgoCD

Piattaforme cloud: Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform

Monitoraggio e osservabilità: Prometheus, Grafana, Elastic Stack

Certificazioni e partnership: Broadcom Pinnacle Partner, Databricks Partner, Microsoft Silver Partner, AWS Partner, ISO/IEC 27001, BSI C5, TISAX