Acceldata ha lanciato xFactory, una software factory privata per costruire, testare e distribuire agenti AI, applicazioni e workload analitici negli ambienti enterprise ibridi. Il sistema permette di partire da richieste espresse in linguaggio naturale a livello di business per arrivare ad applicazioni e agenti funzionanti, testati e sottoposti a governance, utilizzando dati che rimangono nelle infrastrutture nelle quali sono già conservati. xFactory viene eseguito sopra xLake, la piattaforma Data & AI di Acceldata, e punta quindi a consentire lo sviluppo di sistemi AI senza richiedere preventivamente il trasferimento o il consolidamento dei dati aziendali in un’unica piattaforma.
xLake fornisce un runtime comune per workload di dati e agenti AI distribuiti su infrastrutture differenti, permettendo di trattare risorse on-premises, cloud, sovereign cloud ed edge come parti di uno stesso patrimonio informativo. L’architettura parte dal presupposto che una parte significativa dei dati aziendali, soprattutto negli ambienti regolamentati, non possa essere spostata liberamente per ragioni di sicurezza, sovranità o compliance. Invece di trasferire questi dati verso il sistema AI, xFactory porta accesso governato e capacità di elaborazione nei luoghi nei quali le informazioni risiedono, consentendo agli agenti e alle applicazioni di lavorare sull’intero patrimonio federato senza centralizzarlo.
La piattaforma è pensata anche per ridurre il numero di componenti separati normalmente necessari per realizzare questo tipo di architettura. Negli ambienti enterprise tradizionali, cataloghi dei dati, strumenti per la qualità, livelli di governance e sistemi di orchestrazione vengono spesso integrati singolarmente e devono poi essere mantenuti attraverso connessioni e procedure specifiche. Secondo Acceldata, questo modello diventa più difficile da sostenere con i workload agentici, perché gli agenti possono interrogare e utilizzare i dati continuamente e a velocità macchina. xFactory concentra quindi questi elementi in una superficie governata comune, permettendo all’organizzazione di dichiarare il risultato che vuole ottenere invece di assemblare manualmente ogni componente dell’infrastruttura necessaria per produrlo.
xFactory include oltre 100 integrazioni preconfigurate e governate per collegare le applicazioni AI al patrimonio informativo aziendale. I connector coprono database, sistemi CRM ed ERP, piattaforme ITSM e strumenti di collaborazione, consentendo agli agenti di utilizzare dati provenienti da applicazioni operative differenti mantenendo un livello comune di controllo. L’obiettivo è evitare che ogni nuovo progetto AI richieda la costruzione da zero dei collegamenti con le sorgenti enterprise e delle relative policy di accesso.
Sul piano dell’esecuzione, la piattaforma supporta nativamente motori aperti come Apache Spark, Trino e Apache Kafka, oltre all’ecosistema Hadoop. Può inoltre collegarsi direttamente alle piattaforme già utilizzate dalle aziende, comprese Snowflake e Databricks. Gli agenti e le applicazioni possono quindi eseguire le elaborazioni sui motori e sulle infrastrutture già presenti nell’organizzazione, invece di richiedere necessariamente la migrazione dei dati verso un nuovo stack proprietario. Questa impostazione mantiene separabili il livello applicativo costruito con xFactory, il motore utilizzato per l’elaborazione e la piattaforma nella quale risiedono i dati.
La governance viene applicata durante l’esecuzione attraverso xLake. Quando un’applicazione o un agente accede ai dati, il runtime può applicare automaticamente controlli relativi a qualità, lineage, autorizzazioni e regole di sovranità. Queste policy non vengono quindi trattate soltanto come verifiche preliminari eseguite durante lo sviluppo, ma entrano direttamente nel percorso operativo utilizzato dal workload mentre accede alle informazioni. La stessa infrastruttura può così fornire agli agenti una vista federata dei dati aziendali mantenendo le regole associate alle diverse sorgenti e ai differenti ambienti nei quali vengono eseguite le elaborazioni.
xFactory è rivolto in particolare ad aziende che necessitano di deployment AI privati e che devono poter scegliere sia l’infrastruttura sia i modelli utilizzati. Acceldata utilizza già xLake come runtime unico per la gestione dei dati in ambienti on-premises, cloud e sovereign, trattando gli agenti AI come workload di prima classe sottoposti alle stesse funzioni di gestione e governance. xFactory estende questo modello anche alla fase di costruzione delle applicazioni, introducendo la possibilità di utilizzare modelli AI differenti e intercambiabili all’interno della stessa architettura.
La possibilità di sostituire il modello senza ricostruire l’intero sistema mantiene separata la logica dell’applicazione dal provider AI scelto. Un’organizzazione può quindi adottare modelli diversi in base a prestazioni, requisiti di sicurezza, localizzazione o costi, continuando a utilizzare la stessa infrastruttura per accesso ai dati, governance ed esecuzione. Questo approccio si combina con il modello ibrido di xLake, nel quale workload AI e dati possono rimanere distribuiti tra infrastrutture private, cloud pubblici e ambienti sovrani.
Acceldata applica inoltre alla piattaforma un modello di costo progettato per evitare la dipendenza strutturale da meccanismi interamente basati sul consumo. xFactory estende questa impostazione alla software factory, permettendo alle aziende di eseguire workload AI nei propri ambienti ibridi o privati mantenendo il supporto a più modelli e a più infrastrutture. La piattaforma viene quindi proposta non come un nuovo repository nel quale trasferire l’intero patrimonio informativo aziendale, ma come uno strato operativo che collega applicazioni, agenti, compute e governance ai sistemi nei quali dati e servizi sono già presenti.
Il modello adottato da xFactory sposta così la costruzione delle applicazioni AI da un processo centrato sull’integrazione manuale di cataloghi, motori, strumenti di qualità e orchestratori verso una software factory che riceve un’intenzione di business e utilizza l’infrastruttura sottostante per realizzarla. La caratteristica centrale rimane l’esecuzione su dati federati: gli agenti possono utilizzare informazioni distribuite tra differenti piattaforme e ambienti senza richiedere una preventiva migrazione verso un unico data store, mentre xLake applica durante il runtime le regole relative a qualità, lineage, entitlement e sovranità.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)