L’11 giugno scorso, Milano ha ospitato l’evento “AI su RHEL e OpenShift: Soluzioni Avanzate per il Futuro”, un’iniziativa organizzata da TD SYNNEX e rivolta ai Business Partner Red Hat desiderosi di approfondire le più recenti innovazioni nel campo dell’intelligenza artificiale e della virtualizzazione.
RHEL (Red Hat Enterprise Linux)
RHEL è una distribuzione commerciale del sistema operativo Linux sviluppata da Red Hat. È progettata per ambienti aziendali e mission-critical, offrendo stabilità, sicurezza e supporto a lungo termine.
Caratteristiche principali:
- Affidabilità e sicurezza: Include aggiornamenti regolari, patch di sicurezza e strumenti di gestione avanzata.
- Supporto professionale: Red Hat fornisce supporto tecnico 24/7 e documentazione dettagliata.
- Compatibilità: Ampiamente compatibile con software enterprise, hardware certificato e ambienti cloud.
- Ecosistema: È la base per molte altre tecnologie Red Hat, come OpenShift e Red Hat Ansible Automation Platform.
Utilizzo tipico:
Server aziendali, data center, ambienti cloud ibridi, applicazioni critiche.
OpenShift
OpenShift è una piattaforma Kubernetes enterprise sviluppata da Red Hat per l’orchestrazione e la gestione di container. È costruita sopra Kubernetes, ma aggiunge strumenti, sicurezza e funzionalità per semplificare lo sviluppo, il deployment e la gestione di applicazioni containerizzate.
Caratteristiche principali:
- PaaS (Platform as a Service): Fornisce un ambiente completo per sviluppatori e operatori.
- Automazione DevOps: Integrazione continua (CI) e distribuzione continua (CD) integrate.
- Sicurezza avanzata: Controlli di accesso, gestione delle policy e isolamento dei container.
- Supporto multi-cloud e ibrido: Può essere eseguito on-premise, su cloud pubblici o in ambienti ibridi.
Utilizzo tipico:
Sviluppo e gestione di microservizi, modernizzazione di applicazioni legacy, ambienti DevOps, AI/ML su container.
Come lavorano insieme
RHEL fornisce il sistema operativo stabile e sicuro su cui OpenShift può essere eseguito. Insieme, offrono una piattaforma completa per lo sviluppo e l’esecuzione di applicazioni moderne, sia in ambienti on-premise che cloud.
L’evento
L’incontro ha rappresentato un’importante occasione di aggiornamento e confronto, grazie alla partecipazione attiva di numerosi esperti del team Red Hat Italia. Tra i protagonisti, Mauro Lavezzari, Solution Architect del team Technical Pre-Sales di TD SYNNEX Italia, ha illustrato la visione strategica di Red Hat in ambito AI, presentando le tecnologie e i prodotti attualmente disponibili per supportare le aziende nel loro percorso di trasformazione digitale.
Andrea Zucchet, responsabile della formazione in Red Hat Italia, ha invece approfondito l’offerta formativa, con un focus particolare sui corsi e le certificazioni legati all’intelligenza artificiale. A completare il quadro formativo, Vincenza Marvulli, responsabile dell’Academy di TD SYNNEX Italia, ha presentato le iniziative congiunte sviluppate in sinergia con Red Hat per rafforzare le competenze dei partner.
Un momento particolarmente apprezzato è stato quello dedicato alle demo tecniche, guidate da Dorian Redak, Solution Architect del Center of Excellence Red Hat in TD SYNNEX Europa. Durante la sessione, è stata mostrata l’interfaccia grafica di OpenShift Virtualization, con una dimostrazione pratica del provisioning di una macchina virtuale all’interno dell’ambiente.
In ambito AI, è stata presentata la metodologia RAG (Retrieval Augmented Generation), applicata a un caso d’uso concreto, sfruttando un ambiente simile a quello offerto da Red Hat Enterprise Linux AI. Inoltre, è stato introdotto il framework InstructLab, sviluppato nei laboratori IBM e Red Hat e oggi gestito da una community open source, pensato per il fine tuning di modelli di intelligenza artificiale generativa.
La metodologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica avanzata di intelligenza artificiale che Red Hat ha integrato nelle sue soluzioni, come RHEL AI e OpenShift AI, per migliorare l’accuratezza e la rilevanza delle risposte generate dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
RAG combina due componenti fondamentali:
- Retrieval (recupero): il sistema cerca informazioni aggiornate e pertinenti da fonti esterne (come database, documentazione aziendale, repository di conoscenza).
- Generation (generazione): un modello linguistico (LLM) utilizza le informazioni recuperate per generare risposte più accurate, contestualizzate e affidabili.
Le sessioni, sia teoriche che pratiche, si sono rivelate altamente interattive e coinvolgenti, riscuotendo grande interesse tra i partecipanti. Nel pomeriggio, alcuni Business Partner hanno anche ricevuto supporto per l’ottenimento delle credenziali Red Hat, un passo importante per accrescere il proprio livello di partnership e competenza tecnica.
L’evento si è concluso con entusiasmo e con l’auspicio di ritrovarsi presto per esplorare nuove soluzioni innovative firmate Red Hat e TD SYNNEX.
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