AI dává podnikům výmluvu, kterou potřebovaly k vyřešení let technického dluhu

Každý podnik chce mluvit o AI. Kolik bychom měli investovat? Kde bychom ji měli provozovat? Jaké nové aplikace můžeme vytvořit? Jak rychle je můžeme dostat do výroby?

Ale pod tím veškerým nadšením se děje něco jiného. Jak organizace vkládají peníze do AI, mnoho z nich se podívá kriticky na infrastrukturu, která po léta tiše podporuje podnikání. A to, co nacházejí, není vždy hezké:

• Zastaralé operační systémy
• Stárnoucí databáze
• Aplikace, které se modernizovaly neúměrně k infrastruktuře

Organizace pozorují prostředí postavená na rozhodnutích učiněných před lety. Je to technický dluh který všichni znají, ale nikdo neměl dostatek důvodu nebo rozpočtu jej řešit.

Ironicky, AI to může konečně změnit.

AI otevírá rozpočet na infrastrukturu

Jedním z největších překážek modernizace infrastruktury bylo po léta neuvěřitelně jednoduché: pokud to není rozbité, proč utrácet miliony dolarů na jeho změnu?

To je obtížný argument, který tým infrastruktury musí překonat. Deset let starý systém může být zastaralý, drahý a nepružný, ale pokud aplikace běží a zákazníci si nestěžují, jeho nahrazení nebo modernizace může být pro finančního ředitele těžko prodejná.

AI přepsala tuto konverzaci.

Aby podpořily své AI strategie, organizace provádějí významné nové investice do infrastruktury. Toto výdaje mohou vytvořit příležitost řešit i další problémy infrastruktury současně. Projekty, které se těžko financovaly samy, mohou najednou stát součástí mnohem širší diskuse o tom, jak by měl vypadat technologický stack podniku v následujícím desetiletí.

Éra AI se střetává s érou dědictví

Mnoho firem stále silně závisí na Windowsinfrastruktuře založené na Windows a starších verzích SQL Server, zatímco technologický průmysl již roky hovoří o cloud-native architekturách a kontejnerech.

Vývoj aplikací se posunul dopředu zároveň. Vývojové týmy přijaly Linux, kontejnery a cloudové platformy, zatímco databáze a další kritická infrastruktura často zůstaly tam, kde byly. To vytváří stále nepohodlnější rozdělení uvnitř podniku: moderní aplikace na jedné straně a dědictví infrastruktury na druhé. AI tento problém nevytváří. Ale spěch na vybudování podniku připraveného na AI to činí mnohem těžší ignorovat.

Organizace by proto měly odolávat vnímání AI infrastruktury jako izolovaného technologického nákupu. Může to být příležitost položit si mnohem větší otázku: Pokud přetváříme část naší infrastruktury pro AI, co dalšího bychom měli během toho opravit?

Modernizace nemusí znamenat velkou explozi

Jedním z důvodů, proč technický dluh přetrvává, je předpoklad, že modernizace vyžaduje masivní migraci. To není pravda.

Když například přejdete z Windows na Linux, není nutné, aby se všechny aplikace, databáze a provozní procesy změnily najednou. A přijetí Kubernetes neznamená, že organizace musí okamžitě opustit vše, co předtím bylo. Aby se to provedlo co nejpraktičtěji, měla by být modernizace prováděna postupně.

Organizace mohou udržovat stávající Windows pracovní zatížení a zároveň zavádět Linux nebo Kubernetes. Mohou modernizovat jednotlivé komponenty, pokud to má smysl z obchodního hlediska, a postupně přesouvat zatížení místo toho, aby vsadily vše na jeden obrovský transformační projekt.

To je zvláště důležité pro databáze. Kritická prostředí SQL Server mohou úspěšně fungovat po léta. Skutečnost, že jsou stará, neznamená, že by je organizace měly neuváženě nahrazovat.

Cílem by mělo být vytvořit cestu vpřed.

Nemodernizujte jen proto, že je AI v módě

Zde je důležité rozlišení.

Výdaje na AI mohou vytvořit příležitost modernizovat infrastrukturu, ale organizace by neměly migrovat pracovní zatížení jen proto, že věří, že vše najednou musí být “AI-ready”. Obchodní případ pro modernizaci infrastruktury by měl stát sám za sebe.

Můžeme snížit náklady?

Můžeme zlepšit dostupnost?

Můžeme snížit naši závislost na konkrétní platformě?

Můžeme učinit pracovní zatížení přenosnější?

Můžeme poskytnout podniku větší flexibilitu ohledně toho, kde běží aplikace a data?

Jedná se o cenné výsledky bez ohledu na to, co se stane s AI plánem organizace.

Ve skutečnosti jednou z chyb, které mohou podniky udělat, je nechat AI stát se ospravedlněním pro každé technologické rozhodnutí. Existují různé požadavky na AI pracovní zatížení a na tradiční transakční zatížení. Pouze proto, že organizace silně investuje do AI, neexistuje důvod předpokládat, že každé starší zatížení najednou patří na Kubernetes.

Modernizace by měla řešit skutečný problém infrastruktury.

AI také mění ekonomiku infrastruktury

Existuje další důvod, proč je flexibilita v éře AI ještě důležitější: ekonomika infrastruktury se stává stále dynamičtější. Organizace mají více možností než kdy předtím, kde spouštět pracovní zatížení… na místě, v soukromých cloudech, ve veřejných cloudech a napříč více poskytovateli cloudu. Nejlepší prostředí pro jedno zatížení může být pro jiné naprosto špatné. To činí přenositelnost infrastruktury stále cennější.

Podniky by neměly být nuceny činit každé budoucí rozhodnutí o infrastruktuře na základě volby, kterou učinily před lety. Měly by být schopny zhodnotit, kde má pracovní zatížení největší provozní a ekonomický smysl, a provádět změny bez nutnosti přepracovávat celé aplikační prostředí. To se stává ještě důležitějším, jak AI zvyšuje výdaje na infrastrukturu. Když se rozšiřují rozpočty na technologie, relativně malé rozdíly v nákladech na výpočet, licence a cloud mohou představovat velmi velká čísla.

Schopnost volby se stává ekonomickou výhodou.

Skutečná příležitost v AI infrastruktuře může být větší než samotné AI

Existuje tendence uvažovat o boomu AI infrastruktury především z hlediska GPU, akcelerátorů a obrovských datových center. Tyto investice určitě mají význam. To, co se stane se zbytkem podnikové infrastruktury v důsledku toho, může být ve skutečnosti trvalejším dopadem.

AI nutí organizace přemýšlet o tom, kde běží jejich aplikace, kde jsou jejich data uložena, jak je spravována infrastruktura a kolik starší technologie jsou ochotni nadále udržovat.

To vytváří vzácnou příležitost.

Místo toho, aby podniky jen vrstvy nejnovější technologie přidávaly na desítky let starých rozhodnutí o infrastruktuře, mohou využít tento investiční cyklus k postupnému snižování technického dluhu a vytvořit flexibilnější základ pro to, co přijde dál.

Protože nejdůležitější otázkou nemusí být, zda současná infrastruktura dokáže spouštět AI.

Může to být, zda dnešní investice do AI konečně poskytne organizacím důvod vybudovat infrastrukturu, kterou měly budovat po celou dobu.