L'infrastruttura dove l'AI cresce e opera sotto il tuo controllo

Sviluppa e integra progetti AI su uno stack tecnologico componibile: dai workload GPU ai servizi API-first e serverless per l'inferenza, sempre con il controllo su dati, governance, compliance e costi.

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Dai PoC alla produzione: i requisiti architetturali dell'AI

Negli ultimi anni le aziende hanno iniziato a sperimentare l’Intelligenza Artificiale all’interno di applicazioni e piattaforme, attraverso proof of concept e prototipi isolati. Il passaggio alla produzione, però, risulta spesso più complesso del previsto, perché emergono criticità da affrontare prima di arrivare a un rilascio operativo.

Tra queste criticità rientrano la sicurezza nel trattamento dei dati elaborati dall’AI, la sostenibilità economica nel medio e lungo periodo e, più in generale, la capacità di progettare un’infrastruttura in grado di evolvere nel tempo, adeguata a integrare modelli diversi e a sostenere carichi di lavoro elevati. In Europa, questi aspetti si intrecciano con requisiti di giurisdizione, localizzazione del dato e conformità normativa, richiedendo scelte architetturali consapevoli fin dalle prime fasi di progettazione.

Compute ad alte prestazioni

Risorse scalabili per training e inferenza dei modelli AI, con performance costanti e controllo dell’elaborazione.

Integrazione multimodello

Layer programmabile tramite API per integrare modelli AI nelle applicazioni e automatizzare i processi aziendali.

Governance e compliance

Gestione strutturata di dati e modelli, in linea con requisiti normativi e standard di sicurezza.

Controllo su costi e tecnologie

Modelli economici trasparenti per pianificare la spesa e mantenere libertà di evoluzione nel tempo.

Le fondamenta per un’Intelligenza Artificiale sotto controllo

Adottare l’Intelligenza Artificiale significa prendere decisioni non solo sul modello da utilizzare, ma sull’intero ecosistema tecnologico che lo supporta: infrastruttura, integrazione applicativa, sicurezza e governance.

Aruba Cloud mette a disposizione un’infrastruttura cloud europea che permette di sviluppare progetti AI agili e scalabili mantenendo controllo, compliance e libertà di evoluzione architetturale.

Controllo e stack aperto

Quando l’AI entra nei processi aziendali, mantenere il controllo su dati, modelli e runtime è fondamentale. Con Aruba Cloud progetti architetture ibride o private, integrando componenti esterni senza vincoli. Lo stack aperto e componibile ti permette di evolvere modelli, deployment e risorse nel tempo, senza lock-in e senza riprogettazioni complesse.

Data governance

Governare l'AI significa controllare il ciclo di vita dei dati: raccolta, accesso, elaborazione e conservazione. Con Aruba Cloud puoi mantenere residenza dei dati in Italia o UE, definendo politiche di accesso e tracciabilità coerenti con i processi aziendali e con le normative vigenti.

Compliance by design

Nei contesti regolamentati e non solo, la compliance by design non è una verifica finale ma un requisito di progetto. L’infrastruttura Aruba si basa su data center proprietari europei certificati, che permettono di costruire architetture compatibili con requisiti normativi e di sicurezza fin dalle prime fasi del progetto.

Costi prevedibili

I progetti AI possono crescere rapidamente e rendere complesso il controllo dei costi. Per questo Aruba Cloud offre un modello economico trasparente e prevedibile, che permette di pianificare e governare i costi nel tempo scegliendo quando utilizzare risorse dedicate e quando a consumo.

Lo stack Aruba per l’Intelligenza Artificiale

L’offerta Aruba Cloud poggia su fondamenta infrastrutturali europee (data center interconnessi, cloud e connettività) ed è organizzata come uno stack tecnologico completo e modulare, che permette alle aziende di scegliere il livello di controllo e integrazione più adatto ai loro progetti AI e di soddisfare requisiti diversi, come performance, scalabilità, residenza del dato e compliance.

Compute layer

GPU on-demand per Kubernetes, server GPU dedicati e Private Cloud con GPU per costruire ambienti AI scalabili e ad alte prestazioni.

Inference & integration layer (API-first)

Endpoint AI serverless per integrare modelli preaddestrati nelle applicazioni senza gestire direttamente GPU o container.

Tools layer

Servizi (text, translation, summarization, document classification) e componenti (Knowledge Base Assistant, RAG e document intelligence) pronti all'uso.

Deployment model

Private AI con ambienti dedicati per workload regolati o con requisiti di isolamento.

Infrastruttura AI con potenza GPU per training e inferenza

Il livello infrastrutturale (IaaS) fornisce accesso diretto alle risorse computazionali necessarie per progettare e gestire ambienti AI ad alte prestazioni, mantenendone il pieno controllo.

GPU on-demand

Sfrutta la potenza di calcolo solo quando serve. Ideale per:

  • ambienti di sviluppo e test;

  • sperimentazione su nuovi modelli;

  • inferenza con carichi intermittenti;

  • cluster orchestrati con Kubernetes.

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Server GPU dedicati

Se il carico di lavoro è stabile e continuativo, capacità e costi variabili possono diventare un rischio. I server GPU dedicati garantiscono prestazioni costanti e risorse riservate, e sono ideali per:

  • training continuativo;

  • inferenza con carichi costanti 24/7;

  • pipeline ML in produzione.

Scopri i server dedicati con GPU

Private Cloud con GPU

In presenza di vincoli di compliance, governance o integrazione con policy aziendali, puoi costruire ambienti AI su Private Cloud con GPU, sia con soluzioni managed, sia in piena autonomia. Ideale per:

  • isolamento dei workload;

  • gestione strutturata degli accessi;

  • integrazione con infrastrutture Enterprise esistenti.

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Piattaforma AI aperta per integrare modelli diversi tramite API

Questo livello (PaaS) rappresenta il layer programmabile dello stack. La piattaforma consente di integrare funzionalità AI nelle applicazioni aziendali attraverso servizi gestiti e API ottimizzate, mantenendo la governance dei dati e la prevedibilità dei costi.

AI Endpoints

Gli AI Endpoints permettono di utilizzare modelli AI tramite API senza gestire direttamente runtime o infrastruttura GPU, con il vantaggio di:

  • integrare più rapidamente l’AI nelle applicazioni;

  • scalare automaticamente la capacità di inferenza;

  • controllare i consumi con il modello pay-per-use.

AI Tools

Servizi già configurati per integrare rapidamente funzionalità mirate in app, chatbot, assistenti e workflow aziendali, mantenendo comunque il controllo su flussi e dati. Ideale per task come:

  • generazione e sintesi di testo;

  • classificazione documentale;

  • traduzione automatica;

  • assistenti basati su RAG e knowledge base.

Applicazioni AI integrate nei servizi Aruba

Lo stack include anche un livello applicativo (SaaS) nel quale le capacità di Intelligenza Artificiale sono già integrate nei servizi Aruba per migliorare l’esperienza e semplificare attività operative in diversi ambiti, ad esempio:

Funzionalità intelligenti integrate in servizi come Webmail, PEC e Fatturazione Elettronica.

Strumenti per la creazione e gestione della presenza digitale supportati da AI.

Funzionalità di assistenza alla generazione di contenuti e alla gestione documentale.

Private AI: ambienti dedicati per dati sensibili e settori regolamentati

Questo livello è pensato per realtà che gestiscono dati sensibili e devono rispettare requisiti stringenti di residenza, controllo degli accessi e compliance, senza rinunciare a performance e scalabilità. Aruba Cloud offre ambienti Private AI basati su infrastrutture dedicate con:

Infrastruttura isolata

Risorse riservate progettate per la separazione dei workload e l'isolamento degli ambienti tra tenant, team e domini applicativi.

Governance e controllo degli accessi

Gli ambienti Private AI integrano policy di accesso e sistemi di tracciabilità coerenti con i processi aziendali e con i requisiti di audit.

Architettura e deploy su misura

Supporto nella scelta della piattaforma e del modello di deploy più adatto per ciascun workload, combinando soluzioni gestite e self-hosted.

Progetta la tua architettura AI con Aruba

L'integrazione dell'Intelligenza Artificiale nei processi aziendali richiede una base tecnologica solida e flessibile. In Aruba Cloud siamo pronti a costruire con te l'architettura AI ideale scegliendo le tecnologie più adatte al tuo progetto: GPU on-demand o risorse dedicate, servizi di inferenza via API, soluzioni cloud private o ibride, fino alla progettazione di un'infrastruttura su misura per la tua realtà.

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Domande frequenti sull'Intelligenza Artificiale per le aziende

  • L’infrastruttura AI di Aruba Cloud offre GPU per training e inferenza disponibili on-demand o dedicate. Puoi scegliere tra ambienti condivisi o server GPU riservati in base a prestazioni, continuità del workload e requisiti di progetto, dalle NVIDIA RTX 4070, RTX 4080 e L40S fino a GPU di livello superiore per progetti custom.

  • Le API AI operano su infrastruttura AI cloud europea. Tutti i dati restano nei data center Aruba sul territorio italiano, sotto il controllo dell’organizzazione titolare dei dati, e possono essere gestiti con policy di accesso, tracciabilità e governance definite dall’architettura applicativa.

  • Sì. L’infrastruttura Aruba Cloud supporta scalabilità GPU on-demand, permettendo di aumentare o ridurre la capacità di calcolo per training e inferenza in base ai carichi del tuo ambiente AI.

  • Sì. Alcuni servizi Aruba Cloud integrano funzionalità AI per automazione, gestione documentale e generazione contenuti, permettendo di utilizzare l’Intelligenza Artificiale senza gestire direttamente infrastruttura o GPU.