Quando si sente parlare di mainframe, tutti pensano subito a IBM e a tutto quello che l’azienda ha significato per l’ICT a livello mondiale. I sistemi mainframe hanno rappresentato, nel bene e nel male, fin dal 1952, una fase importante dello sviluppo dell’informatica, gettando delle basi che ancora oggi hanno molto significato. Nel 2021 Kyndryl nasce come spin-off di IBM per scorporare la divisione di servizi infrastrutturali. Come tale, questa si è portata dietro non solo il know-how, ma anche quella che si può definire una cultura del mainframe. La domanda, a più di 70 anni di distanza, è se l’architettura del mainframe trovi effettivamente posto nel panorama moderno, dominato da AI e cambiamenti tecnologici sempre più rapidi. Per capirlo, siamo andati a parlarne con Petra Goude, Global Practice Leader Core Enterprise and zCloud di Kyndryl.
Grazie per averci concesso questa intervista, Petra. Vorremmo cominciare parlando un po’ di lei. Può presentarsi ai nostri ai nostri lettori e raccontarci del percorso professionale che l’ha portata alla sua attuale posizione?
Grazie a voi, è un vero piacere. Per quanto riguarda il mio background, anche se non ne ho proprio l’aspetto, sono svedese e da due anni lavoro nel quartier generale di Kyndryl a New York dove ogni giorno mi occupo di tutto ciò che riguarda il mondo dei mainframe. Sono le divisioni che noi chiamiamo Core Enterprise e zCloud. Per noi sono anche due piattaforme: IBM Z e IBM I, e rappresentando circa un terzo l’azienda. Si tratta quindi di una parte davvero importante della nostra organizzazione, in cui vediamo una grande opportunità di investimento perché offre molto valore ai clienti.
Prima di questo, ho sempre lavorato a contatto con i clienti e provengo da IBM, come molti dei miei colleghi qui. Ho lavorato in IBM nel settore software e cloud per molti anni; in Svezia, nei paesi nordici, in Asia e poi di nuovo nei paesi nordici. Successivamente, ho guidato quello che è stato il precursore di Kyndryl, ovvero la divisione Global Technology Services (GTS) di IBM per i paesi nordici.
Ed è così che sono entrata in Kyndryl, da ormai tre anni e mezzo; da quando esiste l’azienda.
L’argomento di questa intervista è la tecnologia del mainframe. Che cosa ci può dire sullo stato del settore? Ci sono dei dati sul mercato europeo o italiano che può condividere con noi?
È una questione molto interessante perché, fino a qualche anno fa, si discuteva molto nel settore sul fatto che tutti si stessero allontanando dai mainframe, che queste piattaforme fossero obsolete e destinate a scomparire. Tuttavia, la situazione si è rivelata essere molto diversa.
Sono fermamente convinta che sia fondamentale ascoltare i clienti. Recentemente abbiamo lanciato il nostro secondo sondaggio annuale sulla modernizzazione dei mainframe, al quale hanno risposto 500 clienti, sia di Kyndryl che non, che utilizzano mainframe. Se consideriamo che ci sono complessivamente circa 3.000 aziende che utilizzano mainframe, 500 è un campione statisticamente rilevante. L’89% dei partecipanti ha affermato che il proprio mainframe è destinato a rimanere in azienda. Quindi, il dato di fatto è che si tratta di una piattaforma ancora oggi molto importante. Inoltre, un altro dato interessante è che il 96% degli intervistati ha dichiarato che sposterà una parte dei propri carichi di lavoro, circa il 36%, su altre piattaforme. Il trend globale, così come in Italia e in Europa, è che l’approccio ibrido è la chiave del successo.
Per i clienti, avere un ecosistema IT ibrido è ormai essenziale. Negli ultimi due o tre anni, abbiamo assistito a un grande cambiamento: prima il mainframe tendeva a rimanere isolato, ora invece viene considerato una risorsa molto importante. Le aziende che utilizzano i mainframe li impiegano per gestire le loro operazioni più critiche: i sistemi di prenotazione aerea, l’intera infrastruttura bancaria mondiale, le transazioni con carta di credito, le prenotazioni dei voli e i grandi sistemi logistici per il retail. Quindi, il mainframe è destinato a restare ed è stato elevato al rango di elemento chiave all’interno dell’ecosistema IT ibrido delle aziende. Il dibattito tra “tutto si sposta altrove” o “tutto rimane” si è finalmente riequilibrato.
Sul tema dell’ascolto del cliente, quali sono le principali innovazioni che i vostri clienti vi stanno chiedendo oggi?
In fin dei conti, ogni cliente vuole aumentare i propri ricavi, migliorare i costi e diventare più agile, in modo da poter creare più prodotti, più soluzioni, più funzionalità. Questo stesso principio vale anche per il mainframe. Le domande, tipicamente, sono: come posso renderlo più aperto? Come posso integrare i dati con tutti gli altri sistemi e sfruttarli in modo più efficace? Come posso garantire che sia agile, in modo da poter utilizzare le stesse tecnologie su mainframe, sistemi aperti e cloud, adottando un ambiente DevOps uniforme? E, soprattutto, come posso ottimizzare i costi? Questi sono i principali fattori trainanti che vedo nel settore. Ed è per questo che abbiamo sviluppato una strategia che chiamiamo “il carico di lavoro giusto sulla piattaforma giusta”.
Si tratta di capire cosa deve rimanere sul mainframe e cosa invece no. E per ciò che resta sul mainframe, come possiamo renderlo migliore, più efficiente, più economico, più sicuro e più capace di generare valore per il business.
Il grande trend oggi ruota attorno ai dati. Perché se gestisci una piattaforma e ci fai girare le tue operazioni più importanti, significa che stai anche gestendo i tuoi dati più cruciali. Trovo interessante come, qualche anno fa, si parlava molto dei nuovi player nati direttamente nel cloud, che sembravano destinati a prendere il sopravvento grazie alla loro agilità e velocità. Oggi, quello che vedo è che le aziende con un grande patrimonio di dati e conoscenze accumulato nel tempo li stanno trasformando questo vantaggio in un vantaggio competitivo enorme.
Alla fine, tutto si riduce a come trasformare queste piattaforme in un vantaggio competitivo per il futuro.
Uno dei grandi temi di oggi è l’intelligenza artificiale e come questa stia trasformando il panorama ICT. Come si relaziona la tecnologia del mainframe a questo fenomeno?
È incredibile come in soli sei/nove mesi, l’AI sia emersa con forza, e ora sta prendendo ancora più forza con tutto quello che sta accadendo. Nel nostro sondaggio, abbiamo posto domande proprio su questo tema. L’86% dei 500 intervistati ha dichiarato di aver iniziato a utilizzare l’AI con il proprio mainframe. Tuttavia, l’80% ha anche affermato che siamo ancora agli inizi. E in effetti, questo è vero.
Quando incontro clienti in tutto il mondo, inclusa l’Italia, vedo che ci sono due approcci principali per l’uso dell’AI con il mainframe. Il primo riguarda i dati. Se il mainframe gestisce i dati più importanti, allora è fondamentale capire come sfruttare questi dati nei modelli di intelligenza artificiale. Perché, come sappiamo, l’AI è interamente basata sui dati. E affinché funzioni bene, servono dati di qualità. Se usiamo l’AI su dati scadenti, otterremo solo risposte errate più velocemente.
Mi viene spesso posta questa domanda: “i dati verranno spostati nei modelli di AI o saranno i modelli a essere portati sulle macchine?”Chi lo sa? Vedremo cosa farà IBM con le future versioni della sua tecnologia.
Il secondo percorso riguarda l’uso dell’AI, in particolare dell’IA generativa, per modernizzare il mainframe. Non si tratta di modernizzare la tecnologia in sé, ma di affrontare diversi casi d’uso. Anche qui siamo ancora agli inizi, ma un ambito su cui stiamo lavorando molto è l’uso dell’AI generativa per documentare il codice.
Queste piattaforme eseguono applicazioni sviluppate anche 60 anni fa usando dei sistemi proprietari. Oggi, però, esistono strumenti molto avanzati che permettono di documentare il codice e produrre il risultato in inglese o italiano, rendendolo molto comprensibile. Questo aiuta a ridurre il gap di competenze, perché se il codice può essere letto in linguaggio naturale, molte più persone possono lavorarci.
Un’altra sfida di queste piattaforme software è che, essendo state costruite molto tempo fa, sono altamente intrecciate. Le applicazioni sono spesso sviluppate in modo interdipendente e complesso. Quindi non basta saper leggere il codice, ma è necessario comprendere anche le sue interdipendenze, in modo da sapere come modernizzarlo in modo efficace. E questo è un caso d’uso concreto.
In futuro, prevedo che vedremo sempre più test automatizzati creati grazie ad AI generativa, il che sarà un enorme vantaggio. Così come la conversione automatica del codice. Ma qui abbiamo anche una sfida: per funzionare bene, i modelli di AI devono essere addestrati con una grande quantità di dati. E nel caso dei mainframe, il codice è stato scritto molto tempo fa ed è molto eterogeneo, il che rende difficile creare dataset di addestramento sufficienti. Nel cloud e negli ambienti distribuiti è più semplice perché tutto è più standardizzato.
Ricapitolando, l’IA sta facendo progressi nei mainframe in due direzioni: da un lato, migliorare l’utilizzo dei dati e, dall’altro, aiutare a modernizzare il sistema e renderlo più efficiente.
Chi non è del settore vede il mainframe come una tecnologia piuttosto conservativa, in contrasto con un panorama tecnologico che cambia sempre più velocemente. È d’accordo con questa opinione, o c’è altro da considerare per capite meglio il quadro complessivo?
Questo è un argomento interessante perché, prima di tutto, la tecnologia dei mainframe è molto attuale. È all’avanguardia e lo è sempre stata, anche se porta con sé un’eredità storica. Esiste da molto tempo, in fondo è stata il primo vero cloud e ha continuato a evolversi. I fornitori di tecnologia hanno fatto un ottimo lavoro nel mantenere il mainframe moderno e al passo con i tempi.
La cosa importante da ricordare è che dobbiamo continuare a mettere alla prova le applicazioni, modernizzarle e sfruttare al massimo le nuove funzionalità offerte dalla tecnologia. Capisco perché nel mondo si parli dei mainframe come di una tecnologia “legacy”, ma dall’altra parte è ancora moderna ed efficace per ciò per cui è stata progettata. In Kyndryl, cerchiamo di vederla più semplicemente come capacità di calcolo. Esistono diversi tipi di capacità di calcolo, ed è per questo che adottiamo la strategia de “il carico di lavoro giusto sulla piattaforma giusta”.
Il mainframe è imbattibile per gestire transazioni ad alto volume: se un’azienda ha questa esigenza, il mainframe è la scelta migliore. Se invece ha applicazioni che cambiano frequentemente e richiedono elevata elasticità, allora il cloud è più adatto. Alcuni carichi di lavoro potrebbero invece funzionare meglio su sistemi ancora diversi. La vera domanda è: “che tipo di carico di lavoro hai e dove può funzionare al meglio?”
L’obiettivo non è una scelta ideologica tra mainframe o cloud, ma ottenere il massimo valore per l’azienda. E qui entrano in gioco le nostre tre strategie principali. Innanzitutto, modernizzare ciò che rimane sul mainframe, rendendolo più veloce, efficiente ed economico. Secondo, integrarlo completamente nell’infrastruttura ibrida, sia in termini di dati che di DevOps. Infine, spostare ciò che non deve stare sul mainframe, ma gestendo attentamente il rischio. Questi sistemi non possono permettersi errori o interruzioni. Non possono avere un giorno, un’ora o persino un minuto di inattività. La stabilità è fondamentale.
Faccio un altro esempio: in Kyndryl abbiamo 7.000 specialisti mainframe. Di questi, la stragrande maggioranza è giovane e piena di entusiasmo. Abbiamo capito da tempo che non ha senso assumere esperti di mainframe: assumiamo bravi tecnici e li formiamo internamente. Nel primo anno, chi viene assunto da me segue un percorso di formazione obbligatorio. Dopo questo periodo, possono scegliere di lavorare in qualsiasi settore di Kyndryl, ma la maggior parte sceglie di rimanere nel mio gruppo. Quando chiedo loro perché restano nel mondo dei mainframe anche se potrebbero dedicarsi ad altro, mi guardano e rispondono: “Perché qui possiamo lavorare ai problemi più grandi al mondo.”
Percepisco un aspetto importante di apertura verso l’integrazione con architetture e dati di terze parti. Questo è piuttosto interessante perché non faceva parte del DNA dell’IBM storica. Che cosa è cambiato?
Non è mio compito commentare ciò che fa IBM. Quello è il loro lavoro e la loro tecnologia. Dal punto di vista di Kyndryl, invece, siamo un’azienda di servizi. Il mio compito è fare il meglio per il cliente, il che significa impiegare le migliori tecnologie e le competenze più adeguate per ogni caso specifico. Fin dalla nostra nascita come Kyndryl dovevamo essere una azienda di servizi; aperta a lavorare con le migliori tecnologie disponibili, invece di essere vincolata esclusivamente a quelle di IBM. Ovviamente, collaboriamo anche con IBM quando ha senso farlo.
Abbiamo anche stretto partnership con degli hyperscaler e, per il mondo mainframe, questo è particolarmente interessante. I clienti e gli esperti di mainframe sono molto tecnici: non posso semplicemente presentarmi da loro dicendo “lavoro con gli hyperscaler”. Devo portare il mio team a lavorare direttamente con loro per sviluppare soluzioni concrete. Abbiamo lanciato diverse soluzioni e collaboriamo non solo con IBM, ma anche con startup specializzate nel mondo mainframe e con altre realtà del settore. In questo modo, creiamo piattaforme ibride e aperte, perché il mondo non è chiuso: il mondo è ibrido. Bisogna essere in grado di sfruttare al massimo le proprie capacità tecnologiche in ogni momento.
In Kyndryl, ho anche un’altra responsabilità: sono a capo di quella che chiamiamo Hybrid IT Modernization, ovvero il modo in cui modernizziamo qualsiasi piattaforma. In questo gruppo di lavoro ci definiamo pragmatici perché aiutiamo i clienti a modernizzarsi ogni giorno. Alcuni carichi di lavoro devono solo essere ottimizzati. Altri vanno integrati, potenziati e utilizzati meglio attraverso i dati. Altri ancora richiedono una riscrittura delle applicazioni e dei processi aziendali. L’obiettivo, in ogni caso, è ottenere rapidamente un risultato concreto per il business. E questo vale per i mainframe così come per qualsiasi altra piattaforma.
Ecco perché crediamo fermamente che sia fondamentale avere una mentalità aperta, scegliere le migliori tecnologie disponibili e riunire le menti più brillanti per ogni singola situazione, senza essere vincolati a una sola opzione.
C’è qualche storia di successo che ha piacere di condividere con noi?
Certo! Ce ne sono tantissimi e ne osservo ogni giorno.
Anche qui in Italia siamo stati molto all’avanguardia. Ad esempio, abbiamo lavorato con un’istituzione finanziaria su un progetto chiamato “Integrate With”, in cui abbiamo integrato i dati del loro mainframe con un hyperscaler per permettere loro di utilizzare quei dati in modo più efficiente. In questo caso specifico, si trattava di transazioni eseguite sul mainframe. Il team di sviluppo applicativo aveva modificato l’applicazione, migliorando l’esperienza utente ma utilizzando di più il mainframe, aumentando i costi senza generare maggiori ricavi. Per risolvere il problema, abbiamo separato i processi, mantenendo le transazioni sul mainframe ma spostando i dati nel cloud. Questo ha portato a due vantaggi principali: da una parte maggiore valore dai dati, poiché potevano essere utilizzati in modo più efficace e dall’altra riduzione dei costi, eliminando il carico di lavoro aggiuntivo sul mainframe.
Un altro caso recente riguarda una banca in Perù, per la quale abbiamo ottimizzato l’ecosistema ibrido. In collaborazione con Azure, abbiamo sviluppato una strategia per spostare il 20% del loro carico di lavoro su un ambiente ibrido, migliorando l’integrazione e l’efficienza del restante 80%.
Un ulteriore esempio è British Telecom, con cui stiamo trasferendo l’intero ecosistema mainframe nel cloud. Nel caso di British Telecom, la loro principale motivazione era la sostenibilità. Operavano in un data center con un consumo energetico elevato, e con l’aumento dei prezzi dell’energia in Europa, hanno deciso di spostare tutto nel cloud per ridurre i costi e migliorare l’efficienza operativa.
Guardiamo al futuro. Quale è la sua visione di dove sarà il mainframe tra cinque o dieci anni?
Chi può dirlo? Dieci anni sono un tempo lunghissimo nel mondo della tecnologia di oggi. Basti pensare che solo un anno fa a questi tavolo non avremmo parlato così tanto di intelligenza artificiale.
La mia visione è che l’ibrido diventerà ancora più potente. Sarà fondamentale che tutte le piattaforme siano integrate tra loro, senza più silos nel giro di qualche anno. Ogni tecnologia dovrà avere il suo ruolo, e i carichi di lavoro dovranno essere assegnati alla piattaforma più adatta. Se un sistema è ideale per un determinato carico di lavoro, allora è giusto che venga usato per quello e che si sfruttino al massimo le sue capacità. Al contrario, tutto ciò che non dovrebbe stare su una piattaforma mainframe dovrà essere spostato su cloud o su altri ambienti distribuiti.
L’importante è trovare il giusto equilibrio, evitando il dibattito tra “solo una cosa” o “solo l’altra”. La vera domanda da porsi è: qual è la soluzione migliore per l’azienda? Qual è la scelta più efficace per il workload? Come ottenere il massimo valore?
Se ci concentriamo su questo, indipendentemente dal fatto che si parli di mainframe, ambienti distribuiti o cloud, allora qualsiasi azienda – in Italia e nel mondo – potrà trarne il massimo beneficio
Come redazione ci teniamo a ringraziare Petra Goude di Kyndryl per questa interessante chiacchierata. Per chi fosse interessato ad approfondire il tema del mainframe, sul sito web dell’azienda è disponibile una sezione dedicata al tema della modernizzazione dell’infrastruttura.
