Il mainframe IBM: come funziona e perché sopravvive
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Il mainframe IBM: come funziona e perché sopravvive

Jun 19, 2023

Andrew Hudson - 24 luglio 2023 11:00 UTC

I computer mainframe sono spesso visti come macchine antiche, praticamente dinosauri. Ma i mainframe, costruiti appositamente per elaborare enormi quantità di dati, sono ancora estremamente importanti oggi. Se sono dinosauri, sono T-Rex, e desktop e computer server sono gracili mammiferi da calpestare.

Si stima che oggi siano in uso 10.000 mainframe. Sono utilizzati quasi esclusivamente dalle più grandi aziende del mondo, tra cui due terzi delle aziende Fortune 500, 45 delle 50 principali banche del mondo, otto dei dieci principali assicuratori, sette dei dieci principali rivenditori globali e otto delle principali società di assicurazione. le 10 migliori aziende di telecomunicazioni. E la maggior parte di questi mainframe proviene da IBM.

In questa spiegazione esamineremo il computer mainframe IBM: cos'è, come funziona e perché è ancora forte dopo oltre 50 anni.

I mainframe discendono direttamente dalla tecnologia dei primi computer negli anni '50. Invece di essere ottimizzati per l’uso di desktop o server a basso costo, tuttavia, si sono evoluti per gestire enormi carichi di lavoro di dati, come l’elaborazione di dati in blocco e transazioni finanziarie ad alto volume.

Tubi a vuoto, memorie a nucleo magnetico, tamburi magnetici, unità a nastro e schede perforate furono le fondamenta dell'IBM 701 nel 1952, dell'IBM 704 nel 1954 e dell'IBM 1401 nel 1959. Primitive per gli standard odierni, queste macchine fornivano le funzioni di calcoli scientifici e di elaborazione di dati che altrimenti dovrebbero essere eseguiti manualmente o con calcolatrici meccaniche. C'era un mercato pronto per queste macchine e IBM le vendette il più velocemente possibile.

Nei primi anni dell’informatica, IBM aveva molti concorrenti, tra cui Univac, Rand, Sperry, Amdahl, GE, RCA, NEC, Fujitsu, Hitachi, Unisys, Honeywell, Burroughs e CDC. All’epoca, tutte queste altre società rappresentavano insieme circa il 20% del mercato dei mainframe, e IBM reclamava il resto. Oggi IBM è l’unico produttore di mainframe che conta e che svolge qualsiasi tipo di attività su larga scala. I suoi concorrenti di fatto sono ora il cloud e i cluster, ma come vedremo, non è sempre conveniente passare a queste piattaforme e non sono in grado di fornire l'affidabilità del mainframe.

Sotto ogni punto di vista, i mainframe sono enormi. Il mainframe di oggi può avere fino a 240 CPU di livello server, 40 TB di RAM con correzione di errori e molti petabyte di storage secondario ridondante basato su flash. Sono progettati per elaborare grandi quantità di dati critici mantenendo al tempo stesso un tempo di attività del 99,999%, ovvero poco più di cinque minuti di interruzione all'anno. Una banca di medie dimensioni può utilizzare un mainframe per eseguire 50 o più applicazioni finanziarie e processi di supporto separati e impiegare migliaia di personale di supporto per mantenere le cose senza intoppi.

La maggior parte dei mainframe elabora transazioni finanziarie ad alto volume, che includono acquisti con carta di credito presso un registratore di cassa, prelievi da un bancomat o acquisti di azioni su Internet.

La linfa vitale di una banca non sono i soldi, ma i dati. Ogni transazione effettuata da una banca comporta dati che devono essere elaborati. Una transazione con carta di debito, ad esempio, comporta i seguenti dati che devono essere elaborati:

Tutto ciò deve avvenire in pochi secondi e le banche devono garantire di poter mantenere una risposta rapida anche durante eventi ad alto volume come le festività dello shopping. I mainframe sono progettati da zero per fornire sia ridondanza che throughput elevato per questi scopi. L'elaborazione ad alta velocità non va bene se l'elaborazione si interrompe durante l'orario lavorativo, e un'elaborazione affidabile non va bene se le persone devono attendere minuti per l'elaborazione di una transazione.

Quando elabori una transazione finanziaria, significa che stai guadagnando soldi. Se stai elaborando molte transazioni, devi spendere molti soldi in ridondanza per far sì che le cose funzionino senza intoppi. Quando le parti inevitabilmente falliscono, lo spettacolo deve continuare. È qui che entra in gioco l'elaborazione ridondante integrata nei mainframe.