Con 3CX un salto nel futuro della gestione del centralino
La 15.5 è una release “minore” che però nasconde un sacco di novità, dal rinnovato Call Flow Designer alle funzioni Hotel PBX Tra le tante operazioni che sono finite sul cloud, quelle del centralino sono forse tra le principali ad aver beneficiato del boom della nuvola. Lo sa bene 3CX, che sviluppa soluzioni UC di nuova generazione basate su software, impegnato a rinnovare il settore della unified communication attraverso un impegno costante nella digitalizzazione dei processi. Non a caso, a metà ottobre, il gruppo è entrato a far parte del SIP Forum, per studiare nuove applicazioni dello standard SIP. Quello che abbiamo oggi però è una piattaforma di gestione del centralino decisamente completa e aperta a varie integrazione. La release 15.5, seppur considerato un aggiornamento minore, ha portato concrete novità per il parco utenti, che ora possono sfruttare tutte le funzionalità principali sia su sistema operativo Windows che Linux. A raccontarci cosa bolle nella pentola di 3CX è Loris Saretta, Sales Manager Italy & Malta dell’azienda, che si sta ampliando notevolmente a livello internazionale: “Il nostro principale obiettivo è la semplificazione, sia dal lato utente che operatore. Questo vuol dire mettere i centralini nella condizione di poter gestire, in maniera ottimale, la base informativa di una società, per fornire al cliente un servizio completo e veloce”. “Ciò avviene grazie al miglioramento di Call Flow Designer, che consente tra l’altro di aumentare le possibilità di intervento su un database e tramite le attività di Hotel PBX, con cui ottenere modalità classiche del contesto hospitality senza costi aggiuntivi”. Proprio negli ultimi giorni, 3CX ha rilasciato l’Update 2 del software 15.5, che in un certo senso anticipa quello che vedremo nella major release 16, ovvero la configurazione dei terminali attraverso un semplice QR Code, Hot Desking e The Terminal Window, che consente di fare a meno della connessione SSH in fase di manutenzione, così da risparmiare un bel po’ di tempo e risorse. The post Con 3CX un salto nel futuro della gestione del centralino appeared first on Data Manager Online.
Twitter ammette, numero utenti gonfiato per 3 anni
Errore in calcolo, rivede ultimi 3 trimestre di 1- 2 milioni
Con il digitale, il posto di lavoro diventa liquido
Due manager su tre riterranno naturale comunicare con i propri collaboratori senza vincoli legati allo spazio fisico di lavoro e al tempo. A Torino il 29 novembre l’evento “Digital Workplace Transformation” organizzato da Fujitsu e Microsoft in collaborazione con IDC La trasformazione digitale sta cambiando non solo il mondo del lavoro – inteso come domanda e offerta di nuove competenze – ma anche il modo di lavorare, impattando profondamente sull’operatività e la produttività dei singoli, sui processi di comunicazione e collaborazione aziendali, e infine sullo spazio stesso di lavoro. Per dare un’idea della portata di questa rivoluzione, IDC stima per esempio che nei prossimi 5 anni in Europa il 25% dei processi transazionali nelle imprese non vedrà alcun intervento umano, che la collaborazione umano-macchina aumenterà la produttività del 15% e che 2 manager su 3 riterranno naturale comunicare con i propri collaboratori senza vincoli legati allo spazio fisico di lavoro e al tempo. Proprio il concetto di workplace sta subendo una delle trasformazioni maggiori nell’ambito del modo di lavorare. Con crescente frequenza, ormai, il lavoro non è più limitato a un luogo e a una postazione stabilita, né vincolato a un orario preciso del giorno. Oggi il lavoro può essere svolto da qualsiasi posto (anywhere), in qualunque momento (anytime) e su qualsiasi device. La promessa per anni inseguita dell’anytime & anywhere productivity è diventata realtà grazie allo sviluppo di moderni ambienti multidevice composti da smartphone, tablet e notebook in grado di accedere a informazioni e applicazioni aziendali sul cloud. Se il lavoro da remoto non è propriamente una novità grazie a sempre crescenti livelli di connettività, lo sono sicuramente quelle tecnologie che permettono l’accesso remoto a un numero sempre maggiore di applicazioni e fonti di dati, offrendo un’esperienza utente consistente anche su device con differenti fattori di forma. Questi nuovi ambienti di lavoro liquidi nascondono però alcune insidie. La trasformazione del workplace non si riduce soltanto a una modalità di device management, ma comporta nuove sfide anche sul fronte della sicurezza, delle policy e della regolamentazione del lavoro affinché questi strumenti non vadano a incidere negativamente sui lavoratori. La trasformazione del workplace non riguarda solo la tecnologia, ma impone alle imprese anche, e forse soprattutto, un ridisegno dei processi di business. L’evoluzione del workplace aziendale guidata dalla digital transformation è al centro di un nuovo evento che Fujitsu e Microsoft in collaborazione con IDC organizzano il prossimo 29 novembre a Torino presso Eataly Lingotto. Con il titolo Digital Workplace Transformation, l’evento vedrà IDC e gli esperti di Fujitsu e Microsoft spiegare alle aziende italiane come trasformare in una practice di successo il workplace digitale, abilitando contemporaneamente innovazione, operatività, collaborazione e sicurezza. Per maggiori informazioni sull’evento: Digital Workplace Transformation The post Con il digitale, il posto di lavoro diventa liquido appeared first on Data Manager Online.
Apple, Face ID è un sistema potente e sicuro
Compagnia risponde a Bloomberg su problemi produzione iPhone X
Microsoft pensiona il sistema Kinect
Ma la sua tecnologia vive, anche in visori HoloLens e iPhone X
Clouditalia al settimo posto tra i leader dei sistemi cloud
Controlla il 3% del mercato. Crescita del valore di mercato del 20% Clouditalia entra al 7° posto nella classifica delle imprese leader dei sistemi Cloud, controllando il 3% del mercato specifico. È quanto emerge dallo studio effettuato da Plimsoll Italia, società di analisi settoriale e di mercato, sulla performance delle prime 25 aziende del settore in Italia. Lo studio evidenzia come la Società nata nel 2012 – unica realtà Toscana a raggiungere complessivamente questi risultati – in quattro anni abbia raddoppiato il fatturato su questi servizi e aumentato il proprio valore di mercato di oltre il 20%, a fronte del 15% della media delle imprese del settore. “Questo approfondimento cristallizza quanto era già emerso a chiusura del bilancio 2016, con i principali indicatori economici in crescita – commenta Marco Iannucci, Amministratore Delegato Clouditalia – ed evidenzia ancora una volta come il piano industriale adottato abbia consentito di rilanciare realmente l’azienda portandola a competere con i maggiori leader del settore, con performance positive confermate di anno in anno. Siamo molto entusiasti di poter competere con realtà più grandi e presenti sul mercato da più tempo di noi, come Engineering, o Almaviva. La recente acquisizione di Noitel – prosegue l’AD – e il nuovo polo tecnologico di Roma sono entrati rapidamente nella fase operativa, permettendoci di integrare l’offerta con servizi mobili, satellitari, piattaforme IoT e servizi di ospitalità, garantendo, ai nostri clienti, piena accessibilità anche in mobilità alle loro applicazioni con i massimi standard di qualità e sicurezza”. The post Clouditalia al settimo posto tra i leader dei sistemi cloud appeared first on Data Manager Online.
Cigierre con Zucchetti conquista il Premio Innovazione Smau 2017
L’azienda attiva nel mondo della ristorazione ha integrato soluzioni avanzate di gestione del pagamento, HR e marketing digitale, insieme a Satispay e GetYourBill Cigierre è un gruppo leader nell’ambito della ristorazione servita in Italia. Nell’ultimo anno ha accelerato parecchio i programmi di digitalizzazione, soprattutto tramite la sua intesa con Zucchetti, al quale si affida da anni per varie soluzioni di gestione del personale. Da una collaborazione tra i due è nato un progetto di digital transformation e open innovation unico in Italia, tanto da portarsi a casa il Premio Innovazione Smau 2017. Nella pratica, la rete di Cigierre si è dotata del know how di Zucchetti per coinvolgere due startup rampanti nel panorama nostrano, Satispay e GetYourBill, in ottica evoluzione dei servizi. Nel primo caso con attività di pagamento via cellulare e operazioni di loyality, nel secondo per ridurre al minimo i tempi di fatturazione per i clienti dotati di partita IVA. Come ci ha spiegato Marco Apollonio, business Innovation Manager di Cigierre: “Abbiamo ottenuto benefici concreti, sia dal punto di vista della crescita tecnologica dei servizi che nella soddisfazione dei consumatori. La collaborazione con Zucchetti è stata duplice: da un lato nel mondo del sistema di vendita, per far dialogare piattaforme differenti, dall’altro nel migliorare la catena HR, ottimizzando il lavoro dei dipendenti e dunque dei costi a corredo. La nostra nuova organizzazione interna è frutto di un’unione dei due livelli precedenti, tale da permettere di avere una serie di tool davvero unici, che vanno dalla pianificazione integrata all’ottenimento di informazioni e dati utili a far crescere il business, come quelli predittivi, che anche nel campo della ristorazione possono risultare fondamentali”. The post Cigierre con Zucchetti conquista il Premio Innovazione Smau 2017 appeared first on Data Manager Online.
I server Fujitsu PRIMERGY aggiungono il supporto per il deep learning sulle GPU NVIDIA Volta
Fujitsu ha annunciato di aver aggiunto agli ultimi modelli di server x86 PRIMERGY le GPU (Graphical Processing Unit) NVIDIA Volta allo scopo di accelerare i progressi nel campo dell’intelligenza artificiale e supportare le attività di deep learning. I modelli PRIMERGY selezionati certificati per la nuova generazione di acceleratori GPU NVIDIA Tesla V100 saranno disponibili in Europa, Medio Oriente, India e Africa a partire da dicembre 2017. Intelligenza artificiale (AI) e deep learning sono attività che comportano enormi quantità di dati e ambienti di calcolo altamente esigenti. Fujitsu risponde a questa sfida introducendo capacità di calcolo native per deep learning in alcuni modelli dei propri server Fujitsu PRIMERGY CX e RX. Per raggiungere i più alti livelli possibili di performance di sistema, Fujitsu sta introducendo il supporto nativo delle GPU NVIDIA attraverso la connessione diretta alla mainboard. Collegati insieme per mezzo di schede PCIe o attraverso l’interconnessione ad alta velocità NVIDIA NVLink, i server Fujitsu PRIMERGY permettono di ottenere nel deep learning performance superiori a 100 TeraFLOPS per secondo (TFLOPS). I primi modelli dotati di supporto nativo delle GPU NVIDIA Volta sono i sistemi Fujitsu Server PRIMERGY CX2570 M4, in qualità di componente dell’ecosistema scale-out modulare CX400 M4, e Fujitsu Server PRIMERGY RX2540 M4. Lo chassis PRIMERGY CX400 M4 combina la densità e l’efficienza dei server blade-like con la semplicità e la convenienza economica dei sistemi basati su rack proponendo una piattaforma versatile e orientata al futuro per il deployment di sistemi integrati e di tecnologie software-defined. Il modello PRIMERGY RX2540 M4, un rack server dual-socket 2U ideale per il funzionamento di applicazioni enterprise, per workload di collaborazione e messaging e per database tradizionali, definisce standard elevati in termini di usabilità, scalabilità ed efficienza economica. Il server CX2570 M4 può essere equipaggiato con un massimo di quattro acceleratori Tesla V100 per NVLink mentre sul modello RX2540 M4 possono essere installati fino a due acceleratori Tesla V100 per PCle, mettendo a disposizione la più alta versatilità per qualunque genere di workload. The post I server Fujitsu PRIMERGY aggiungono il supporto per il deep learning sulle GPU NVIDIA Volta appeared first on Data Manager Online.
Aruba apre un nuovo Data Center in Polonia
Il provider di servizi cloud europeo Aruba Cloud sta espandendo la sua attività in Polonia. L’azienda ha aperto un nuovo data center a Varsavia che, oltre ad andare incontro alle esigenze dei clienti locali, rappresenta un’ottima base di partenza in un’ottica di espansione nei mercati dell’Europa centrale e orientale Aruba ha aperto il data center DC- PL1 in Polonia. Classificato Tier III+, che ne attesta l’alto livello di affidabilità, il data center con sede a Varsavia si candida a diventare leader nel mercato dei data center in Polonia. Si tratta dell’ottavo data center del Gruppo Aruba in Europa e, oltre ad andare incontro alle esigenze dei clienti locali, costituisce un’ottima base di partenza per l’ulteriore espansione in altri mercati dell’Europa centrale e orientale. L’apertura del nuovo data center in Polonia rappresenta una scelta logica in un’ottica di sviluppo dell’azienda, che ha rafforzato la propria posizione nel mercato interno per più di due anni. Dall’ingresso nel mercato polacco, Aruba Cloud ha infatti acquisito quasi 15.000 clienti. Questo ha spinto il management dell’azienda a investire ulteriormente nel Paese. Il lancio di un data center locale nasce dal desiderio di raggiungere la clientela polacca, per la quale l’archiviazione di tutti i dati nel territorio nazionale è una priorità. Un altro elemento della strategia Aruba Cloud è quello di estendere i propri servizi cloud a est, specialmente in Ucraina, dove l’azienda ha riscontrato un grande interesse nel modello cloud. Il DC – PL1 Aruba Cloud si distingue per l’impiego di tecnologie di fascia alta. In linea con la strategia globale di Aruba, il data center polacco è dotato di un’infrastruttura fornita esclusivamente da produttori di fiducia, con i quali Aruba ha collaborato per anni in Europa. L’hardware comprende server Dell, processori Intel (Xeon E5) e SSD di ultima generazione. La grande attenzione posta alla qualità del servizio è evidenziata dal fatto che Aruba Cloud, a differenza di molti competitor, non gestisce più di due host virtuali su un singolo processore. Questo si traduce in migliori prestazioni e una maggiore stabilità del servizio Cloud Pro, e tale standard è applicato in tutti i data center Aruba. Nel nuovo data center, i clienti Aruba Cloud locali avranno la possibilità di utilizzare tutti i tipi di servizi IaaS (Infrastructure as a Service) forniti da Aruba nei mercati dell’Europa occidentale. Tali servizi includono tre tipi di cloud: cloud server virtuali (VPS SSD), cloud pubblico (Cloud Pro) e cloud privato, oltre a una gamma di strumenti, tra cui una soluzione di backup su cloud. Tutti i servizi sono offerti a tariffe promozionali e, in particolare, i clienti che colgono questa opportunità possono usufruire delle condizioni promozionali per tutta la durata di utilizzo del pacchetto scelto. Oltre ai punti di forza strettamente tecnici dell’infrastruttura Aruba Cloud basata su cloud, anche la sicurezza dei dati e la conformità alle nuove normative sono estremamente importanti. Tutti i servizi cloud forniti da Aruba Cloud sono in linea con le disposizioni del CISPE (Cloud Infrastructure Service Providers in Europe) che ha istituito un codice di condotta univoco in Europa per la protezione dei dati in cloud. È importante notare che il Codice di condotta CISPE ha preceduto l’introduzione del regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR, General Data Protection Regulation) ed è conforme ai requisiti della nuova normativa UE che entrerà in vigore nel 2018. Chiunque usufruisca delle soluzioni Aruba Cloud può, quindi, fare affidamento sul fatto che il provider non tratterà i dati del cliente a proprio beneficio né li rivenderà a terze parti per fini di estrazione di informazioni personali, profilazione dei soggetti interessati e marketing. ”A pochi giorni dalla grande inaugurazione del Global Cloud Data Center, annunciamo con soddisfazione un altro passo strategico nell’ampliamento pan-europeo del nostro network di data center: il nuovo centro dati in Polonia, a Varsavia, è di fatto un ulteriore punto di riferimento per i mercati del centro ed est Europa, un’area che si sta dimostrando sempre più attenta al settore IT, in particolare ai servizi cloud. Il data center polacco diventa, così, l’ottavo data center del Gruppo, la cui visione aziendale è rivolta ad una nuova economia che dall’Italia guarda all’Europa, considerando questo nuovo baricentro dell’informatica continentale.”– ha affermato Stefano Cecconi, CEO di Aruba S.p.A.. “Aprire un data center in Polonia è un evento molto significativo per noi. Fino ad oggi, i clienti Aruba Cloud locali hanno utilizzato servizi forniti da data center internazionali, il che non ci ha impedito di acquisire quasi 15 mila utenti. In un mercato altamente competitivo, in cui grandi marchi nazionali si trovano ad operare a fianco di giganti di livello mondiale, questo è un buon risultato. Questo passo è stato estremamente importante per il Gruppo Aruba, in quanto quello polacco è un mercato cruciale nello scenario attuale, non soltanto perché l’economia del Paese va rafforzandosi sempre di più, ma anche per le potenzialità di un’ulteriore espansione nei mercati limitrofi – ha spiegato Marcin Zmaczyński, Country Manager CEE di Aruba Cloud. – L’apertura del centro a Varsavia, capitale degli affari nella regione CEE, ci offre l’opportunità di raggiungere una più vasta base di clienti in Polonia ed espanderci a Est, specialmente nel mercato ucraino, dove le aziende hanno dimostrato un grande interesse nei confronti della migrazione dell’IT al cloud. Nonostante la nostra crescita nella regione sia ancora trainata dalla popolarità del VPS, vediamo il potenziale insito nell’offerta di cloud pubblici e privati, anche a grandi organizzazioni, nei prossimi anni. Il data center in Polonia ci consentirà di attrarre nuovi clienti e, allo scopo di offrire loro una migliore assistenza, abbiamo in programma di ampliare presto il nostro team di supporto commerciale e tecnico” – ha aggiunto Zmaczyński. The post Aruba apre un nuovo Data Center in Polonia appeared first on Data Manager Online.
Accelerating Data Science Using Machine Learning Automation
For many companies, today, the demand for data and analytics is now everywhere in the enterprise. Projects are underway to improve customer engagement, reduce risk and optimize business operations. Data sources are also growing rapidly with new data coming from both inside and outside the enterprise in many different varieties. Also although analytics are needed almost everywhere, the current approaches to developing them are slow and expensive. To support this demand, the modern analytical environment has also expanded going way beyond the traditional data warehouse to become an analytical ecosystem comprising multiple data stores and platforms optimised for different kinds of analytic workloads. This ecosystem includes data warehouses, NoSQL databases, Hadoop and cloud storage and streaming analytics platforms made up or technologies such as Kafka, Apache Spark and Apache Flink for example. Some vendors like Cloudera and MapR are trying to position themselves as a data platform to do all of these things on a single system. In addition, companies have created data science teams to focus on specific business problems analysing data on different underlying platforms like Spark/Hadoop, stream processing systems and analytical RDBMSs that underpin data warehouses. Therefore data science teams are operating across the analytical ecosystem on data housed in multiple data stores in what is turning out to be a distributed logical data lake and not a centralised single data store. The demand for new data and new kinds of analytics on high volume multi-structured data has also created a need to scale at low cost which in turn has triggered the rapid adoption of technologies such as Hadoop and Apache Spark to scale data and analytical processing. While the adoption of these technologies was slow to begin with, they are now mainstream with many different types of analytics being developed in data science projects and used to analyze data in both traditional and big data environments. The types of analysis being undertaken include supervised and unsupervised machine learning, text analysis, graph analysis, deep learning and artificial intelligence. Most probably the fastest growing of these is machine learning – the use of supervised machine learning to classify (predict) and unsupervised machine learning to describe patterns in data e.g. to cluster similar customers into groups for customer segmentation. With supervised learning, data is first prepared and then fed into an algorithm to train it to correctly predict an outcome. Examples would be to predict customer churn or to predict equipment failure. Data here is often split into training and test data with a further subset held back altogether to see how a model performs on totally unseen data once trained. There are a number of algorithms that can be used for prediction and data scientists will typically develop multiple models, each with a different algorithm and compare results to find the most accurate. Unsupervised machine learning is when an algorithm is run on the data without any training to find patterns in the data. A good example here is clustering to group together similar data or association detection for market basket analysis. However the current approaches to machine learning analytical model development have experienced a number of problems. For a start there is a real shortage of skilled data scientists who, even if you can hire them, are likely to be head-hunted pretty quickly. Also analytical model development is often slow especially on big data platforms where data scientists often prefer to develop everything manually by writing code in popular languages like Java, R, Scala and Python. This results in data science becoming a bottleneck with a backlog building up of analytics that still need to be built. Also the cost of development is higher than it should or could be because data science is often fractured with different people often using inconsistent development approaches, different libraries and tools. This leads to a fracturing of skills thinly spread across too many technologies. It also limits re-use and sharing of datasets and models. Maintenance then becomes a problem, costs increase and there is no integrated programme of analytical activity. All of this limits agility and adds to complexity. In addition, with the pace of development being slow, data science can become a bottleneck, which in turn can cause existing analytics running in production to become stale because people are held up on other model development activities associated with the aforementioned backlog. Furthermore, fractured and overly complex data science can also lead to unmanaged self-service data preparation if teams are all adopting different approaches to preparing data. This is especially the case if everything is hand-coded with no metadata lineage and no way to know how data was prepared. The problem is it encourages re-invention rather than reuse and so a governed environment is preferable. Productivity and governance also suffers and so time to value is impacted. Also the backlogs of analytics yet to be built continues to get bigger and we lose the ability to prevent, optimise and respond. Therefore, opportunities are missed and business problems become unavoidable. The question is how do you solve this? The answer is to accelerate data science by automating the development of predictive models. This is sometimes referred to as machine learning automation. New technologies are emerging to do this e.g. DataRobot, Tellmeplus and IBM Data Science Experience. Google are also headed down thus road. Machine learning automation allows you to rapidly build and compare predictive models and so enable lesser skilled business analysts to become ‘citizen data scientists’. It also allows you to integrate automatically built and custom built models into a common champion/ challenger program so that you can co-ordinate, and govern all machine learning projects from a single place. If you are looking to evaluate tools in that automate machine learning, some of the key requirements for this kind of technology you might want to consider include: Project management and alignment with business strategy Collaborative development and sharing Integration with an information catalog to make it easy for data scientists to find data Providing access to data on