Non è necessario spostare il dato verso l’infrastruttura, ma è possibile utilizzarlo, anche per i workload AI, là dove risiede. Da tempo è questo il mantra attorno a cui ruota la proposta di NetApp e l’ultima edizione di NetApp Insight, a Las Vegas, evidenzia come l’azienda si muova in questa direzione per sviluppare ulteriormente quella che è la sua idea di “intelligent data infrastructure”. Il filo conduttore degli aggiornamenti tecnologici congiunge tre punti di un’unica traiettoria: la centralità dell’ambiente hybrid multicloud, l’agentic enterprise e l’idea di AI Factory, gestiti su un unico layer che comprende il controllo e la protezione del dato, e la velocità di accesso/recovery. Se ne parla nel confronto con Roberto Patano, Field Cto, e Davide Marini, country manager di NetApp Italia. E si entra subito nel vivo degli annunci tecnologici che arrivano da Las Vegas sostanzialmente raggruppabili in tre blocchi.
Il perimetro entro cui è possibile inquadrare i temi è sintetizzato dal claim dell’evento, “muoversi alla velocità dell’AI”. È così che Patano trova la chiave di lettura: “Gli agenti AI possono operare alla velocità necessaria, ma solo nel momento in cui hanno i dati a disposizione”.
La questione è anche economica. Gli investimenti in cluster di Gpu sono cospicui e vanno saturati per restare sostenibili, ma l’infrastruttura dati spesso non tiene il passo. “Chi ha installazioni importanti basate su Gpu fatica a stare dietro: non riesce a fornire le informazioni con la stessa velocità con cui potrebbe, e questo diventa un costo per l’azienda che ha investito così tanto in risorse di calcolo”.
È la contropartita di un percorso che le analisi danno per certo: la gran parte delle applicazioni enterprise integrerà logiche di Agentic AI e una quota crescente delle decisioni di business si appoggerà all’AI, già entro il 2028, “ma questi sono obiettivi che un dato pronto resta lettera morta”.
Le criticità del dato con i workload AI e la risposta di NetApp
NetApp isola quattro criticità ricorrenti: la frammentazione dei dati, la data gravity che rende oneroso ogni spostamento, una gestione del dato ancora troppo manuale e il rischio, che ormai corre alla velocità delle capacità dell’AI. Su quest’ultimo punto Patano è netto: “Molti attacchi, ransomware e non solo, sono già generati da agenti AI: rispondere con la stessa velocità non è più prescindibile”.
La risposta di NetApp prende forma allora su tre direttrici: il controllo unificato ovunque risiedano i dati (1), l’evoluzione della data fabric e un’infrastruttura zero copy (2); e l’idea di AI Factory (3), tutte declinate nella proposta della NetApp Platform.
Un impianto già disponibile e sviluppato sugli annunci degli ultimi anni con al centro una Platform unificata ma anche “disaggregata” per design, che separa storage, servizi e controllo, poggia su Ontap ed è potenziata da AI Data Engine e Afx.
Quattro gli elementi caratterizzanti: dati AI-ready, unified storage, protezione proattiva, con la piattaforma fruibile anche As-a-Service tramite NetApp Keystone.
Il primo blocco riguarda le operation autonome e unificate. Il fulcro è la nuova NetApp Console, punto di governo unico sull’intera infrastruttura (ambienti Ontap, storage a oggetti e San in un solo framework) che affianca al monitoraggio dei consumi l’osservabilità, i suggerimenti basati su modelli AI e la gestione in linguaggio naturale, lasciando all’utente la scelta se automatizzare o mantenere il controllo manuale sulle operazioni più delicate. Evoluzione di Active IQ Unified Manager, “la Console è air-gapped by design e, rispondendo a una richiesta esplicita dei clienti, può poggiare su un Llm locale con guardrail definiti dall’azienda”, così che nessuna informazione esca dal perimetro. Un tema che Patano lega alla sovranità: “Una delle grosse confusioni, quando si parla di sovranità, è pensare che basti far risiedere i dati in Italia o in Europa: è fondamentale, ma non è sufficiente”.
Controllo unificato sui dati
Sul fronte dell’integrazione multicloud, NetApp estende lo status di “first-party”, già valido con Microsoft, Google e Amazon, a Oracle Cloud Infrastructure, dove Ontap gira in modo nativo: una risposta ai clienti che usano Oracle su piattaforma NetApp e vogliono preservare backup, gestione e controllo anche nel cloud.
Con l’acquisizione di JetStream, l’azienda estende inoltre il disaster recovery agli ambienti Vmware indipendentemente dallo storage di partenza, estendendo la protezione oltre i sistemi NetApp.
Centrale, tra gli annunci, è la proposta Keystone Sovereign il modello storage As-a-Service prevede ora la residenza europea non solo dei dati, ma anche di log, backup, telemetria, monitoraggio, consumi e fatturazione, affiancati da supporto ed escalation basati in Europa, processi di accesso controllati dall’Europa e cornici contrattuali coerenti. La sovranità, è il senso, va oltre la sola data residency e investe accesso operativo e trasparenza dei flussi. Chiude il blocco l’integrazione con Nutanix, in general availability da ottobre, che conferma l’agnosticità rispetto all’hypervisor in un mercato che, soprattutto tra le pmi, sta valutando alternative a Vmware.
Evoluzione della data fabric
Il secondo blocco di annunci indirizza il tema della frammentazione e della qualità del dato lungo la pipeline dell’AI, perché ogni copia e ogni spostamento aggiungono latenza, costi e rischii. La risposta è l’evoluzione di NetApp AI Data Engine, che indicizza le informazioni su protocolli standard (Nfs e S3), ne estrae valore, applica una governance su chi accede a cosa, con anonimizzazione dei dati sensibili, e le rende disponibili ai modelli.
“In nessuno di questi passaggi è previsto il copy or move: l’obiettivo è rendere le informazioni disponibili all’intelligenza artificiale senza copiarle”, osserva Patano. Ma rispetto al passato il motore compie due salti: diventa interamente software defined – non si parla di appliance – e non è più vincolato allo storage NetApp, potendo indicizzare qualunque sistema che parli Nfs, Cifs o S3. Il risultato è un database di metadati sempre aggiornato: a ogni esecuzione il tool riconosce le informazioni cambiate e le allinea, con i metadati subito disponibili all’inferenza e la governance affidata ad annunci successivi.
La messa in sicurezza arriva dall’integrazione più profonda con Commvault – partnership che dura da quindici anni – agganciata all’autonomous ransomware protection nativa. Spieghiamo in sintesi: identificati gli attacchi sui blocchi con una precisione del 99%, il sistema genera una copia immutabile del dato e attiva in parallelo i backup per ricostruire una clean room di ripristino, richiamando anche snapshot e funzioni native dalla console di Commvault.
Scalare il potenziale dell’AI Factory
Il terzo blocco segna la discontinuità più marcata. “Per decenni lo storage non è stato il collo di bottiglia. Con le Gpu lo è diventato”, afferma Patano. Le Gpu possono assorbire dati a 3-8 TB al secondo, mentre lo storage tradizionale si ferma a 40-80 GB al secondo: “Un motore potente senza carburante a sufficienza, con l’utilizzo delle Gpu che nelle architetture classiche può scendere sotto il 30% mentre i costi che salgono”.
Da qui l’annuncio di NetApp Novus, che ridisegna l’architettura per le AI Factory scollegando la gestione dei metadati dal percorso del dato. “L’obiettivo è che le Gpu parlino direttamente con i dati sullo storage, passando attraverso una metadata console che restituisce semplicemente l’indirizzo dell’informazione”, spiega ancora Patano. La soluzione adotta il parallel Nfs (pNfs), protocollo standard e aperto senza client proprietari, e fa scalare in modo indipendente metadati, capacità e throughput nell’ambito di un unico namespace, fino alla scala di uno zettabyte e a 100 TB al secondo di throughput aggregato, mantenendo Ontap operativo per protezione e gestione. Le prime release affiancano il software di gestione dei metadati NetApp Novus Data Director, su infrastruttura Supermicro qualificata, ai servizi dati Ontap erogati via sistemi Aff A90, in un’architettura disaggregata già ordinabile e con un percorso graduale verso il software defined che preserva namespace, modello operativo e base dati.
Parliamo di un percorso avviato l’anno scorso con la disaggregazione dello storage di Afx e ora completato. Le esigenze da 100 TB al secondo restano poche (neocloud e provider Gpu-as-a-service, grandi progetti AI o Hpc) “ma il concetto di namespace unico – ricorda Patano citando il settore energy con decenni di dati storici – vale per chiunque debba analizzare grandi volumi, ed è disponibile anche su pochi nodi”.
Il filo che tiene insieme i tre blocchi, sottolinea il manager, resta la continuità: “Tutto il valore di Ontap riallineato al passo della velocità richiesta dai workload AI”.
Lo scenario italiano
“Linee di sviluppo che aiutano nel confronto con i partner perché spostano la centralità dei temi dalla proposizione di un prodotto a quella di una soluzione per problemi reali”, riconduce i temi allo scenario italiano così, Davide Marini, che inquadra gli annunci nella cornice di un’azienda chiamata ad ascoltare i clienti e a reagire in fretta, per metterli nella condizione di cogliere il valore dell’innovazione e insieme di difendersi dalle minacce.
“Sono ormai sei quarter, un anno e mezzo di fila, che NetApp Italia cresce a un tasso superiore alla media del mercato dello storage enterprise Nas e San”, rileva Marini, dato confermato da Idc a valle di un esercizio 2026 chiuso in positivo a fine aprile. Il presidio passa anche da una convinzione di fondo: “La potenza dell’AI è strettamente legata e proporzionale alla potenza rappresentata dal dato”, per cui controllo, governance, sovranità e protezione diventano prioritari se non si vuole che l’AI restituisca risultati inaffidabili.
Con il portafoglio disponibile ora, e le relative novità, non cambia la strategia, che secondo Marini beneficia della coerenza di sviluppo: “Ogni nuova release si spalma sull’installato, così da spingere l’evoluzione difendendo il valore di quanto già in casa dei clienti che riconoscono questo valore. Tanto più in uno scenario in cui quando i budget si riducono e le priorità cambiano, è importante poter continuare ad usare quanto già disponibile con la possibilità di allineare l’infrastruttura al potenziale sbloccato dalle novità. Lo stesso vale, aggiunge, per NetApp Novus: “Se sul piano delle funzionalità NetApp ha storicamente sempre fatto la differenza, nelle performance su larga scala lo sforzo di preservare il valore di Ontap ne può aver rallentato in parte la velocità; rimossi ora quei vincoli, l’azienda punta a essere ancora più competitiva”. È qui che si innesta anche il tema dello shortage di memorie, che spinge verso modelli As-a-Service e verso Ontap in cloud, ma anche a valutare con interesse strategie di storage ibrido, flash affiancato ai dischi meccanici e tiering con il cloud per i dati freddi. “La flessibilità del portfolio – chiude Marini – consente ora di assorbire la criticità: la coerenza mantenuta nel tempo su Ontap paga, e permette di leggere l’esigenza del mercato e usare la tecnologia per rispondere ai bisogni reali”.
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