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Funzionalità multicloud su AWS

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Casi d'uso

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Indipendentemente dal vostro caso d'uso, AWS fornisce strumenti e indicazioni per aiutarvi ad avere successo con la vostra strategia multicloud, comprese funzionalità per affrontare casi d'uso chiave quali:

  • Fusioni e acquisizioni: a seguito di una fusione o acquisizione, consentite alla vostra organizzazione combinata di sfruttare le soluzioni e i dati esistenti provenienti da vari fornitori di cloud e software.
  • Esigenze specifiche del settore aziendale: le singole unità aziendali possono avere requisiti diversi e competenze tecniche specifiche ottimizzate per soluzioni specifiche su cloud specifici.
  • Requisiti contrattuali: le organizzazioni altamente regolamentate potrebbero avere requisiti contrattuali con i clienti che impongono l'utilizzo di un determinato fornitore di servizi cloud.
  • Collaborazione sui dati: quando i dati devono rimanere privati e protetti, collabora con i set di dati dei tuoi partner esterni su più origini dati e cloud senza copiare o condividere i dati di origine.
  • Conformità e normative: soddisfa i requisiti di conformità e sovranità digitale, come la portabilità e l'interoperabilità, tra servizi cloud di diversi provider.

Puoi semplificare la gestione del cloud in tutti gli ambienti utilizzando un unico set di strumenti familiare, accelerare le migrazioni e la modernizzazione delle applicazioni, estendere la rete tra i cloud e ottenere informazioni dai dati ovunque ti trovi, tutto tramite AWS.

Funzionalità

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La gestione di più ambienti cloud può creare difficoltà operative. Con AWS è possibile semplificare e centralizzare le operazioni multicloud tra gli ambienti per garantire una gestione sicura, conformità e osservabilità senza interruzioni. Con AWS Systems Manager è possibile gestire, aggiornare e applicare patch a nodi quali istanze EC2, server e macchine virtuali (VM) su AWS, in locale e su altri cloud come Microsoft Azure. Ad esempio, è possibile automatizzare le attività relative alle risorse Azure. Inoltre, è possibile centralizzare la gestione della configurazione e la reportistica sulla conformità per monitorare le configurazioni di decine di migliaia di macchine virtuali, database gestiti, conservazione e componenti di rete di AWS e altri provider cloud con AWS Config. È possibile aggregare e archiviare in modo immutabile i log delle attività sia da AWS che da altri cloud, quindi analizzare questi dati con query SQL utilizzando Data Lake AWS CloudTrail, un'unica posizione di eventi immutabili di eventi immutabili relativi alle attività degli utenti e delle API per attività di auditing e indagini di sicurezza. Se si utilizzano strumenti Infrastructure as Code (IaC) come HashiCorp Terraform per gestire l'infrastruttura multicloud, è possibile utilizzare anche il provider Terraform Cloud AWS Control (AWS CC) per fornire e gestire funzionalità e servizi AWS con le ultime innovazioni AWS.

Se hai una visibilità limitata su diversi ambienti cloud, AWS ti aiuta a monitorare e comprendere il comportamento, le prestazioni e lo stato delle tue risorse in ambienti multicloud. Imposta allarmi, raccogli log, metriche ed eventi e monitora carichi di lavoro, macchine virtuali e container in tutti gli ambienti con il Servizio OpenSearch di Amazon e Amazon CloudWatch, inclusi Microsoft Azure e Google Cloud Platform. Amazon CloudWatch supporta anche l’interrogazione dei dati da più fonti, come il Servizio Opensearch di Amazon, il Servizio gestito da Amazon per Prometheus, Azure Monitor e le tue fonti di dati personalizzate, consentendoti di ottenere visibilità e impostare allarmi sulle tue metriche ibride e multicloud in un'unica vista, senza i costi aggiuntivi derivanti dalla duplicazione delle metriche o dal cambio di strumenti. È possibile anche creare avvisi personalizzati per le prestazioni delle applicazioni tramite il Servizio gestito da Amazon per Prometheus e creare, esplorare e condividere dashboard di osservabilità con Grafana gestito da Amazon.

La creazione e l'implementazione di modelli di machine learning (ML) e applicazioni di intelligenza artificiale in ambienti cloud può essere complicata e richiedere molto tempo. I servizi AWS ti aiutano a sfruttare i vantaggi dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e delle tecnologie ML in un ambiente multicloud. È possibile creare e addestrare modelli di ML in AWS e implementarli in un altro provider cloud. Ad esempio, è possibile addestrare il modello utilizzando Amazon SageMaker, archiviare gli artefatti del modello in Amazon S3 e distribuire ed eseguire il modello in Azure. In pochi passaggi, è possibile utilizzare facilmente SageMaker Jumpstart per distribuire modelli ML di base o di terze parti predefiniti. È inoltre possibile utilizzare Amazon Bedrock per creare e scalare applicazioni di IA generativa utilizzando modelli di base di diversi provider di servizi cloud. AWS fornisce supporto per scenari in cui si porta il proprio modello in SageMaker o in SageMaker Canvas per le previsioni.

Ottenere informazioni approfondite da fonti disparate in un ambiente multicloud può richiedere l'uso di più query e soluzioni alternative per accedere ai dati. AWS offre servizi di analisi e ML che consentono di ottenere approfondimenti da tutti i dati, indipendentemente dal fatto che siano archiviati su AWS o su altri cloud, in locale, sull'edge, in applicazioni SaaS o in servizi di analisi. Connettiti facilmente ai dati di applicazioni quali Adobe, Google Analytics, Google BigQuery, Salesforce, SAP, ServiceNow e Zendesk ed esegui analisi o machine learning.

Amazon Athena consente di fare query e ricavare informazioni dai dati archiviati in varie fonti di dati esterne, tra cui archivi dati relazionali, non relazionali, di oggetti e altri archivi di dati cloud, senza copiare o trasformare i dati. È possibile utilizzare Athena per eseguire query interattive su più sistemi di registrazione, creare set di dati unificati per la business intelligence e preparare i dati per l'utilizzo nell'addestramento di modelli ML. Ad esempio, il connettore Amazon Athena per Google BigQuery consente ad Amazon Athena di eseguire query SQL sui dati di Google BigQuery.

Grazie ad Amazon AppFlow è possibile automatizzare i flussi di dati bidirezionali tra le applicazioni SaaS e i servizi AWS in pochi clic. Esegui i flussi di dati alla frequenza desiderata, in base ad una pianificazione, in risposta ad un evento aziendale o su richiesta. Semplifica la preparazione dei dati con trasformazioni, partizionamento e aggregazione. Automatizza la preparazione e la registrazione dello schema con il Catalogo dati AWS Glue in modo tale da poter individuare e condividere i dati con i servizi di analisi e machine learning di AWS.

Lo spostamento e la preparazione dei dati in un ambiente multicloud può richiedere l'esecuzione e la gestione ripetute di più script. È possibile spostare i dati tra AWS, file system on-premises e altri servizi di archiviazione cloud utilizzando AWS DataSync, un servizio sicuro che automatizza e accelera lo spostamento dei dati tra i sistemi di archiviazione senza la necessità di scrivere ed eseguire script per gestire i trasferimenti ripetuti. Con DataSync, è possibile accedere ai dati in 12 posizioni di archiviazione che coprono altri cloud, on-premises ed edge e spostarli da e verso AWS per supportare i flussi di lavoro e l'elaborazione.

Semplifica la preparazione dei dati con AWS Glue, un servizio serverless di integrazione dei dati. Con AWS Glue, puoi individuare e connetterti a oltre 80 diverse fonti di dati, inclusi altri database cloud, come Google BigQuery, e servizi di analisi. È inoltre possibile gestire i dati in un catalogo dati centralizzato e creare, eseguire e monitorare visivamente pipeline ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) per caricare i dati nei data lake. È possibile spostare i dati in modo bidirezionale tra Amazon S3 e Azure Blob Storage o Azure Dake Lake Storage tramite connettori. È inoltre possibile sfruttare i nuovi connettori di database per AWS Glue Apache Spark, tra cui Teradata, SAP HANA, Azure SQL, Azure Cosmos DB, Vertica e MongoDB.

Vuoi collaborare in sicurezza con i tuoi partner senza copiare o condividere i dati di origine, spesso con set di dati archiviati all'esterno di AWS? AWS Clean Rooms mette a disposizione controlli che migliorano la privacy per ottenere informazioni collaborando con i set di dati dei partner su più origini dati e cloud, come Amazon S3, Amazon Athena e Snowflake, con Zero-ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) e senza dover copiare, condividere o spostare i dati sottostanti.

AWS Interconnect - multicloud: una nuova funzionalità che semplifica la connettività multicloud tra AWS e altri fornitori di servizi cloud, a partire da Google Cloud. Il primo prodotto appositamente progettato nel suo genere, Interconnect - multicloud è una connessione gestita che consente ai clienti di stabilire connessioni di rete private, resilienti e ad alta velocità con larghezza di banda dedicata tra i loro Amazon VPC e altri ambienti cloud, il tutto con facilità.

L'implementazione e la configurazione di un cluster Kubernetes multicloud può rivelarsi complessa. Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) esegue Kubernetes upstream ed è certificato conforme a Kubernetes, quindi è possibile utilizzare tutti i plug-in e gli strumenti esistenti della comunità Kubernetes per risparmiare tempo nello sviluppo e nell'implementazione in ambienti multicloud. È possibile migrare facilmente qualsiasi applicazione Kubernetes standard su Amazon EKS senza rifattorizzare il codice e viceversa, accelerando così la migrazione o l'implementazione su un altro cloud. Le applicazioni in esecuzione su Amazon EKS sono compatibili con le applicazioni in esecuzione su qualsiasi ambiente Kubernetes standard, sia su altri cloud che on-premises. Inoltre, puoi visualizzare ed esplorare tutti i tuoi cluster Kubernetes, le applicazioni e le risorse cloud associate in esecuzione in ambienti multicloud nella console Amazon EKS utilizzando Amazon EKS Connector . Inoltre, Amazon EKS Hybrid Nodes, Amazon EKS Anywhere e Amazon ECS Anywhere consentono di gestire applicazioni containerizzate in ambienti multicloud e ibridi.

Analizzare i dati di sicurezza e gestire identità e autorizzazioni in un ambiente multicloud significa doverli raccogliere da diverse fonti e posizioni. Centralizza e analizza i dati di sicurezza in ambienti multicloud per migliorare la protezione dei tuoi carichi di lavoro, delle applicazioni e dei dati. AWS Security Lake è il primo data lake a supportare lo standard aperto per i dati di sicurezza definito dall'Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF), co-fondato da AWS. Con Security Lake, puoi raccogliere e combinare automaticamente i dati di sicurezza provenienti da AWS e da un'ampia gamma di fonti di dati di sicurezza aziendali che supportano lo standard OCSF. Data Lake AWS CloudTrail offre un'unica posizione di eventi immutabili di attività di utenti e API per audit e indagini sulla sicurezza, mentre AWS Secrets Manager consente di archiviare e gestire i segreti in carichi di lavoro multi-cloud od on-premises da un posto centrale e sicuro.

Gestisci in modo sicuro le identità e le autorizzazioni alle risorse AWS per le tue applicazioni e infrastrutture in esecuzione in ambienti multicloud. Utilizzando il Centro identità AWS IAM è possibile creare e gestire identità utenti in AWS o connettersi facilmente all'origine identità esistente, tra cui Microsoft Active Directory, Okta, Ping Identity, JumpCloud, Google Workspace e Azure Active Directory. È inoltre possibile fornire un accesso temporaneo alle risorse AWS per i carichi di lavoro di server, container e applicazioni in esecuzione in ambienti multicloud con AWS IAM Roles Anywhere.

Fin dalla sua fondazione, AWS è stato il posto migliore per sviluppare ed eseguire software open source nel cloud. AWS offre un ampio portfolio di servizi open source gestiti, consentendo ai clienti di scegliere la soluzione open source più adatta alle loro esigenze con l'ulteriore vantaggio dell'agilità, dell'elasticità, dei risparmi sui costi e della scala globale del nostro cloud.

AWS offre versioni gestite di popolari software open source, tra cui Kubernetes, Apache Kafka, Apache Airflow, Grafana, Prometheus, PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Jupyter, Envoy e OpenZFS. I clienti possono anche scegliere di implementare il loro software open source preferito sul carico di lavoro Linux di loro scelta. Per agevolare questa scelta, mettiamo a disposizione l'ambiente applicativo Amazon Linux e il sistema operativo Linux Amazon Linux 2, disponibili senza costi aggiuntivi e in grado di offrire un supporto a lungo termine e l'accesso alle più recenti innovazioni open source di Linux.

Inoltre, AWS comprende quanto sia importante per i clienti garantire il mantenimento di progetti open source fondamentali e investe costantemente nei progetti della Linux Foundation, come OpenSearch e Valkey.

L'accesso ai servizi Oracle Database su OCI e la migrazione dei carichi di lavoro Oracle Exadata possono richiedere modifiche al database e alle applicazioni. Oracle Database@AWS, un'offerta di AWS e Oracle in anteprima limitata, consente ai clienti di accedere ai servizi Oracle Database sull'infrastruttura Exadata gestita dalla Infrastruttura Cloud Oracle (OCI) all'interno dei data center AWS. I clienti che utilizzano i servizi Oracle Database anche su altri provider cloud possono utilizzare questa funzionalità per le loro esigenze multicloud. È possibile migrare in modo semplice e rapido i carichi di lavoro Oracle Database, compresi quelli Oracle Real Application Clusters (RAC), al servizio Oracle Exadata Database Service all'interno di AWS con modifiche minime o nulle. Modernizza le applicazioni mission-critical e sviluppa nuove applicazioni intelligenti con una connessione di rete a bassa latenza tra i database Oracle e i servizi AWS. Oracle Database@AWS consente inoltre ai clienti di mantenere la piena compatibilità delle funzionalità e dell'architettura, le prestazioni e la disponibilità degli ambienti on-premises, con un'esperienza unificata tra Oracle e AWS per l'acquisto, la gestione, le operazioni e il supporto.

Alcuni clienti operano in una località in cui il loro principale fornitore di servizi cloud ha una sola regione. Aggiungendo AWS, possono migliorare la loro resilienza. Ogni regione AWS è composta da almeno tre zone di disponibilità (AZ) indipendenti e fisicamente separate, che garantiscono un'elevata disponibilità e l'isolamento dei guasti per le applicazioni sviluppate su più AZ. Fin dall'inizio, AWS integra la resilienza nella propria infrastruttura, nella progettazione e nell'implementazione dei servizi, nei modelli operativi e nei meccanismi, rendendo AWS il cloud più affidabile su cui basarsi.