Snowflake al Mobile World Congress: i trend per la fruizione dei dati sulle infrastrutture di nuova generazione

Snowflake è un’azienda che si occupa fondamentalmente di infrastrutture software per distribuzione e analisi di dati. Non è una sorpresa che, con l’aumento continuo della mole di informazioni che oggi dobbiamo trattare, le loro competenze stanno diventando strategiche per molti dei loro clienti. Snowflake, però, alza l’asticella parlando anche di fruizione dei dati in tempo reale; cosa ancora più complessa, visti i volumi in gioco. Per capire meglio il punto di vista della multinazionale siamo andati a intervistare Fawad Qureshi, Global Industry Field CTO di Snowflake in occasione del Mobile World Congress 2024 di Barcellona e gli abbiamo chiesto quali sono per loro i trend principali oggi per l’analisi e il trattamento dei dati.

Buongiorno Fawad; innanzitutto, grazie per averci concesso questa intervista. Potrebbe cominciare con il presentarsi ai nostri lettori?

Il mio nome è Fawad Qureshi. Sono il CTO per settore industriale per Snowflake. In tale ruolo, la mia responsabilità è quella di lavorare con tutti i nostri clienti internazionali che di occupano di telecomunicazioni per aiutarli a prendere decisioni le migliori sfruttando l’analisi dei dati.

Lavoro con i nostri clienti sull’intera catena del valore delle telecomunicazioni, assicurandomi che tutti i dati siano combinati correttamente e poi aiutandoli a utilizzare le tecnologie emergenti come AI, Gen AI, LLM per il loro trattamento.

Da quello che si può vedere, Snowflake parla di distribuzione in tempo reale. Questo è diventato piuttosto inusuale, perché negli ultimi venti anni abbiamo sempre assunto che la sovrabbondanza di capacità trasmissiva fosse sufficiente a ottenere un risultato soddisfacente per l’utente. Quali sono le ragioni per cui oggi avete deciso di tornate su questo argomento?

Pensate a questo: la mole di dati nel settore delle telecomunicazioni aumenta ogni giorno. Oggi abbiamo clienti che generano più di un petabyte di dati al giorno nelle loro reti di telecomunicazioni. Quindi, se si pensa alla maggior parte delle decisioni che vengono prese nell’ecosistema delle telecomunicazioni, si desidera prendere una decisione e avere le risorse necessarie a disposizione in quel preciso momento.

Se stiamo camminando vicino a un negozio e l’operatore telefonico vuole farci un’offerta, “hey, sei vicino a Starbucks, ti offro un caffè”, dobbiamo assicurarci che quell’offerta raggiunga il cliente quando si trova a pochi passi dal negozio. Immaginiamo di essere a tre chilometri di distanza e che ci dicano: “puoi tornare al negozio per prendere un caffè gratuito?” Non funzionerebbe molto bene. Quindi, ogni caso d’uso avrà il suo requisito specifico. Alcuni casi d’uso richiederanno un supporto mission-critical. Ad esempio, se siamo in un’auto a guida autonoma che deve fermarsi, non ci deve essere alcun ritardo. Stiamo parlando di millisecondi. Al contrario, ci possono essere altri casi d’uso in cui “tempo reale” può significare quattro o cinque minuti.

Per cui, il termine corretto che usiamo spesso con i nostri clienti è “quasi in tempo reale“. Fondamentalmente, questo termine viene usato per far combaciare la tecnologia con le esigenze del caso d’uso. Se c’è un problema di fatturazione, non è necessario risolverlo entro un secondo. Se riusciamo a risolvere un problema di fatturazione entro un paio d’ore, anche il cliente sarà soddisfatto. A seconda dei casi d’uso, è importante che i clienti siano in grado di rispondere alle richieste dei consumatori e agire di conseguenza e che non ci siano ritardi nell’evasione a causa dei sistemi IT interni.

Questo è fondamentalmente l’obiettivo e ciò che stiamo cercando di abilitare attraverso la nostra piattaforma.

Quindi, riassumendo, voi non credete che nei prossimi anni la qualità di servizio possa essere garantita giusto con una disponibilità di banda molto ampia, perché i dati stanno crescendo troppo velocemente

Vedete, con l’arrivo del 4G e poi del 5G, la capacità di rete è aumentata e, di conseguenza, la quantità di dati è cresciuta sempre di più. Il problema è che, quando un cliente ti chiama per lamentarsi, se non abbiamo i dati corretti all’interno del nostro sistema, non saremo mai in grado di aiutarlo. Non importa quanto veloce sia il nostro 5G.

Questo è il punto. Si tratta quindi di raccogliere tutti questi dati e costruire una piattaforma unificata che consente a tutti gli utenti, indipendentemente dal loro ruolo, di prendere decisioni al momento giusto. Penso che probabilmente il termine che dovremmo usare invece di “tempo reale” sia “al momento giusto”. [“right-time” piuttosto che “real-time” n.d.r.].

Un’altra cosa interessante di cui parlate sono i cosiddetti sistemi autonomi; architetture in grado di riconfigurarsi autonomamente a fronte di guasti o a un cambio del carico di lavoro. È da decenni che esistono come concetto ma pochi ne parlano. Che cosa è cambiato nella tecnologia per renderli interessanti oggi?

È fondamentalmente la democratizzazione dell’intelligenza artificiale. Una semplice legge economica: se qualcosa diventa economico, diventa anche abbondante.

L’intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, è diventata popolare nel 2022. Questo tipo di modello di linguaggio avanzato non è nuovo, ma era molto costoso da far funzionare dieci anni fa. L’unico motivo per cui è diventato così comune è che ora è molto economico da eseguire. Chiunque può accedere a ChatGPT, sottoscrivere un piano da cinque dollari e utilizzarlo. Questo è quello che sta succedendo con le reti autonome. Gestirle, la potenza di calcolo richiesta era molto costoso 25 anni fa. Tuttavia, la legge di Moore, che afferma che la velocità raddoppia e il prezzo si dimezza, è entrata in gioco.

Questo è ciò che è fondamentalmente accaduto. I concetti rimangono gli stessi. Gli accademici parlano di reti autonome da 50 anni. L’unica differenza è che ora è diventato più facile ed economico. Nel mondo degli algoritmi, ci sono due tipi di problemi: i problemi NP-completi e NP-hard. Semplificando un po’ il quadro, un problema NP-completo è un problema che può essere risolto in un tempo ragionevole con le risorse adeguate. Ciò che accade è che ogni anno questa barra si sposta. Una cosa difficile ieri diventa facile oggi perché abbiamo a disposizione un sistema molto più potente.

Un aneddoto che racconto spesso è: “Sapete che l’iPhone 4 uscito nel 2011 aveva più potenza di elaborazione di quella della NASA quando ha mandato l’uomo sulla Luna?”. Incredibile, vero? Un iPhone 14 oggi ha 15 miliardi di transistor. Intel, in un articolo, ha promesso che entro il 2030 lancerà un dispositivo con 1 trilione di transistor. Quindi, il cloud di oggi diventerà potenzialmente l’edge computing di domani. Ciò che oggi è difficile o impossibile diventerà sempre più facile. In sintesi, la risposta alla domanda è: cosa c’è di diverso nelle reti autonome oggi? L’economia le rende più semplici e più economiche.

Quindi, l’idea di base è che l’intelligenza artificiale per tutto questo già c’era, ma avevamo bisogno della capacità computazionale del cloud per renderla fruibile?

Assolutamente; di cloud e del giusto costo.

Alcuni miliardari stanno andando nello spazio. La persona media no. Forse tra cento anni i viaggi spaziali diventeranno economici come i viaggi aerei. Perché cento anni fa i viaggi aerei erano tremendamente costosi. Quindi, stiamo assistendo allo stesso fenomeno. Vogliamo che sia accessibile in modo che sempre più persone possano usufruirne.

Nel mondo dei linguaggi di programmazione esistono quindi cinque generazioni di linguaggi; dall’assembly fino ai linguaggi moderni. Personalmente, vedo Gen AI e LLM come linguaggi di sesta generazione che rendono le cose ancora più facili. Quindi, non è più necessario essere un programmatore per parlare con il sistema. E questo sta democratizzando la tecnologia.

Parliamo ora di 5G. Abbiamo tutti grandi aspettative alla iterazione tecnologica r18 che è partita ufficialmente l’anno scorso. Quale è la visione di Snowflake a riguardo e come conta la vostra azienda di inserirsi in questo nuovo scenario?

Noi non siamo un fornitore di servizi 5G; non produciamo switch di rete, componenti o software. Siamo invece un facilitatore dei servizi 5G. Connettiamo diverse tecnologie e forniamo servizi di dati e intelligenza artificiale. Le prossime generazioni (5G, 6G e cosi via) ruoteranno attorno all’intelligenza artificiale e alla connettività mentre le generazioni precedenti si sono concentrate solo su velocità e latenza.

Adesso l’intelligenza è al centro dell’attenzione, ed è anche ciò che offriamo. Raccogliamo tutti i dati dalle reti 4G e 5G e forniamo informazioni per ottimizzare i dati stessi. In questo modo è possibile gestire le reti e monetizzare i dati per casi d’uso esterni. Nel pomeriggio c’è stato un panel dove AT&T e Vodafone hanno parlato di come stanno sfruttando la piattaforma Snowflake per la condivisione, la collaborazione e la monetizzazione dei dati. Questo è il nostro ruolo.

È così che continuiamo ad aggiungere nuove funzionalità per arricchire l’esperienza dei clienti che usano la nostra piattaforma.

Vorremmo ora chiudere il cerchio; abbiamo parlato di 5G e questo non può essere disaccoppiato dall’IoT. Il 5G è, per molti, un tramite tra l’ecosistema IoT e l’universo del cloud. Snowflake si sta occupando anche i IoT? In che modo?

Per come lo vediamo noi, l’IoT non è altro che un dispositivo in più che emette dati. Questo è ciò che chiamo convertire lo scarto digitale in carburante digitale. I dati sono sempre stati generati, fin dall’inizio dell’industrializzazione; i processi li hanno sempre prodotti. Tuttavia, era troppo costoso memorizzarli, quindi venivano ignorati. Erano come uno scarto. Ora, la mentalità è cambiata: portiamo questo scarto nel nostro sistema e analizziamolo per ottimizzare i processi aziendali.

È quello che fa Snowflake. Per noi, l’IoT è solo un’altra fonte di dati, e poiché siamo in grado di gestirli anche nell’ordine di grandezza con cui vengono prodotti, non ci importa. Ma, certo, ci teniamo. Vogliamo portare più dati possibile all’interno dei processi. Utilizziamo lo scarto digitale e lo convertiamo in carburante digitale per generare informazioni preziose per le aziende.

La redazione ringrazia Fawad Qureshi di Snowflake per l’interessante discussione e per i numerosi spunti che ci ha offerto. Ci auguriamo di poterlo incontrare di nuovo al Mobile World Congress del 2025 per parlare di se e come questi trend subiranno delle variazioni durante l’anno che si sta aprendo.

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