Negli ultimi anni, l’adozione di tecnologie basate su Intelligenza Artificiale, machine learning e virtualizzazione dei desktop ha subito un’accelerazione straordinaria. Tuttavia, dietro l’innovazione visibile agli utenti finali, c’è un requisito fondamentale: infrastrutture IT ad alte prestazioni, in grado di gestire carichi complessi in modo efficiente. E sebbene il cloud rappresenti spesso la risposta più immediata, non è sempre l’unica, né la più adatta, a soddisfare tutte le esigenze.
In determinati scenari, le imprese manifestano un’esigenza crescente di soluzioni locali in grado di offrire elevate prestazioni, bassa latenza e un controllo stringente sui dati. Questa necessità è spesso guidata da motivazioni legate alla sicurezza, alla conformità normativa e da specifici vincoli architetturali che richiedono l’esecuzione dei carichi di lavoro direttamente in ambienti on-premises.
È in questo contesto che emerge Azure Local, la proposta di Microsoft che ridefinisce il concetto di infrastruttura ibrida. Coniugando la potenza del cloud Azure con la flessibilità di un deployment locale, Azure Local consente di sfruttare al massimo le GPU direttamente nel proprio datacenter, abilitando scenari di Intelligenza Artificiale e Virtual Desktop Infrastructure (VDI) con performance elevate e pieno controllo operativo.
Partiamo da un punto chiave: le GPU, quelle vere, progettate per datacenter e workload enterprise, sono diventate essenziali per affrontare carichi di lavoro complessi come:
Ma cosa succede quando questi workload devono essere eseguiti in contesti dove:
In scenari come questi, disporre di GPU on-premises perfettamente integrate nella propria infrastruttura locale non è solo una scelta strategica: è spesso una necessità. È qui che entra in gioco Azure Local, permettendo alle organizzazioni di sfruttare la potenza delle GPU enterprise direttamente nel proprio datacenter, con la semplicità di gestione e la scalabilità tipiche dell’esperienza Azure.
Azure Local rappresenta, in sintesi, l’estensione del cloud Microsoft direttamente all’interno del proprio datacenter. Offre una selezione dei servizi Azure, le stesse API e il medesimo modello di gestione, ma con la possibilità di essere eseguiti localmente, ovunque ce ne sia bisogno: in ambienti on-premises e in location edge.
Con Azure Local, è possibile distribuire applicazioni, desktop virtuali e modelli di Intelligenza Artificiale direttamente nella propria infrastruttura, mantenendo il controllo totale sui dati e beneficiando al tempo stesso della flessibilità, scalabilità e coerenza operativa del cloud. Nessuna necessità di spostare dati sensibili, nessuna rinuncia all’esperienza Azure: solo le risorse che servono, dove servono.
Uno dei vantaggi più interessanti di Azure Local è il supporto nativo alle GPU, che consente di affrontare workload AI e ambienti VDI con prestazioni elevate ed efficienza operativa. Il tutto, con la flessibilità di scegliere tra due modalità di utilizzo:
Entrambe le modalità sono pienamente compatibili con i driver NVIDIA e supportano le principali librerie per il calcolo e la grafica, tra cui CUDA, OpenGL e DirectX.
Quali GPU sono supportate?
Tra i modelli attualmente compatibili troviamo:
Il tutto è gestibile in maniera centralizzata grazie ad Azure Arc, che garantisce pieno controllo e visibilità anche negli ambienti distribuiti più complessi.
Qui le cose diventano ancora più interessanti.
Con Azure Virtual Desktop su Azure Local, puoi offrire esperienze desktop moderne, performanti e sicure, direttamente all’interno dei tuoi ambienti on-premises. Questo significa portare i vantaggi del VDI cloud-native laddove serve davvero, con session host fisicamente vicini agli utenti finali.
Il risultato? Una user experience nettamente migliorata, grazie a:
Il tutto orchestrato dal portale Azure, con gli stessi strumenti di provisioning, monitoraggio e gestione, semplificando l’amministrazione e garantendo coerenza operativa tra cloud e datacenter.
Quando si parla di Intelligenza Artificiale, Azure Local rappresenta un punto di svolta. Oggi è possibile addestrare, distribuire e gestire modelli AI direttamente on-premises o all’edge, senza dover dipendere dal cloud per ogni fase del processo.
Come? Con due tecnologie chiave:
Il risultato? Un ecosistema AI ibrido, sicuro, scalabile e completamente localizzato, progettato per portare l’intelligenza dove è davvero necessaria: vicino ai dati, agli utenti e ai processi core del business.
Assolutamente no. Uno degli obiettivi principali di Microsoft è stato proprio semplificare l’esperienza di configurazione e gestione di Azure Local, anche in scenari con GPU.
Per partire è sufficiente:
Una volta implementata la struttura, sarà possibile lavorare come si farebbe nel cloud Azure, ma con i propri dati, sulla propria rete, e con il pieno controllo dell’infrastruttura. Nessuna complessità aggiuntiva, solo maggiore flessibilità operativa.
In un panorama tecnologico in continua evoluzione, in cui le esigenze di performance, sicurezza e compliance sono sempre più stringenti, Azure Local si afferma come un vero e proprio game changer. La possibilità di portare le GPU enterprise direttamente nei datacenter locali, mantenendo l’esperienza, la scalabilità e la coerenza del cloud Azure, consente alle organizzazioni di affrontare con efficacia le sfide legate a Intelligenza Artificiale, VDI e carichi di lavoro ad alta intensità computazionale.
Che si tratti di garantire latenze ultraridotte, di proteggere dati sensibili o di operare in ambienti con connettività limitata, Azure Local offre una risposta concreta e moderna, con un approccio ibrido flessibile, gestibile e soprattutto accessibile.
Non si tratta semplicemente di “portare il cloud on-premises”, ma di ridefinire il modo in cui l’infrastruttura IT supporta i processi core del business, abilitando scenari avanzati senza compromessi su controllo, prestazioni e sicurezza. In definitiva, Azure Local è un’ottima scelta per chi vuole davvero portare l’innovazione là dove serve: vicino ai dati, agli utenti e alle esigenze operative quotidiane.