Optimierung der Cloud-Betriebe durch KI – Thought Leaders

von Balakrishna DR, Senior Vice President, Service Offering Head – ECS, KI und Automation bei Infosys.

Die digitale Beschleunigung nach der Pandemie schreitet schnell voran, und für so viele Organisationen steht die Cloud im Mittelpunkt. Sie hilft ihnen, agiler zu werden, mehr zu innovieren und Wert zu schaffen, sogar in herausfordernden Zeiten. Gartner prognostiziert, dass die Cloud-Ausgaben um 18,4% steigen werden, auf insgesamt 304,9 Milliarden US-Dollar. Doch trotz der massiven Cloud-Nutzung fehlt es vielen Organisationen an Cloud-Reife, laut des Cloud-Radar-Berichts 2021 von Infosys. Die Erlangung eines fairen Anteils am Cloud-Gewinn, ohne dass die Landschaft in Cloud-Chaos abdriftet, ist nur möglich, wenn ein Unternehmen eine klare Vorstellung von den zu erzielenden Werten und den zu priorisierenden Geschäftsmodellen hat.

Cloud-Sprawl ist eine erhebliche Herausforderung. Durch SaaS können Geschäftsbereiche ihre eigenen IT-Kaufentscheidungen treffen, was zu sofortigen Gewinnen, aber auch zu mehreren Herausforderungen führt. Diese mehreren Kaufzentren bringen das wachsende Risiko von isolierten Diensten, steigenden Kosten und Wertverlust mit sich. KI kann den Weg nach vorne erleichtern, indem sie IT-Organisationen hilft, die Hürden mit besserer Klarheit, Vorhersage und Kontrolle zu überwinden.

Klarheit nicht nur über Cloud-Ausgaben, sondern auch über die Geschäftsdienste und technischen Treiber der Cloud-Nutzung – getrieben durch automatisierte tiefe Analysen.

Vorhersage der Nutzung und Voraussicht über saisonale Muster, die auch eine bessere Planung und Bereitstellung ermöglichen – mithilfe von Datenmodellen. KI hilft auch bei der Verwaltung, Strukturierung und Monetisierung großer Datensätze, die Big-Data-Analytics antreiben.

Kontrolle, die durch die Fähigkeit entsteht, Workloads zu straffen, während intelligent die Überwachung und Verfolgung von Cloud-Nutzung, -Diensten und -Ausgaben automatisiert wird. Dies kann wiederum die Zuverlässigkeit der automatischen Rationalisierung, Effizienz und Priorisierung bringen; all die Grundlagen einer guten Governance ohne menschliche Fehlbarkeit.

Jenseits der Überwachung und Verwaltung des Cloud-Ökosystems kann KI auch sich selbst heilen, wenn es in diesem orchestrierten System zu einem Rückschlag kommt. Von der Automatisierung von Kernworkflows bis hin zu analytischen Fähigkeiten, um Prozesse über die Zeit zu verbessern, erweitert sich die Rolle von KI erheblich. In einer robusten Cloud-Implementierung können mehrere Prozesse automatisch von KI verwaltet werden, und neue Erkenntnisse können weiterhin dazu beitragen, die operative Umgebung zu entwickeln, während die IT-Teams sich auf höherwertige strategische Aktivitäten konzentrieren. KI-gestützte Bedrohungserkennung, Datensicherheit und Netzwerksicherheit werden zunehmend zu einem Cloud-Standard.

KI kann auch als notwendiger Auslöser für die Neukonzeption und -entwicklung von IT-Prozessen dienen, über inkrementelle Verbesserungen hinaus. Unternehmen, insbesondere digitale Einwanderer, haben selten die operativen Stärken und organisatorischen Konstrukte, um die Komplexität der Cloud-Ökonomie zu bewältigen. Wenn sie KI zum ersten Mal anwenden, um ihre Prozessumgebung für Cloud-Bereitschaft zu automatisieren, entdecken sie diese operativen Herausforderungen und unternehmen oft eine Neukonzeption ineffizienter oder unwirksamer Prozesse als Teil ihrer cloud-getriebenen IT-Transformation, als Reaktion. Dies kann sich als unschätzbarer Vorteil erweisen.

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) bietet uns ein großartiges Beispiel dafür, wie einige der in diesem Ansatz skizzierten Prinzipien dem Unternehmen helfen, seine cloud-erste IT-Transformation von Ende zu Ende zu managen. Die Reise von SGRE umfasste eine hybride Cloud-Transformation, die Einführung eines softwaredefinierten Netzwerks, die Einrichtung eines intelligenten Service-Desks und digitale Arbeitsplatzdienste. Sie ordneten ihre bestehende, disparate IT-Ausstattung in eine harmonisierte und konsolidierte Infrastruktur-Landschaft ein. Die hybride Cloud-Lösung – eine Kombination aus mehreren öffentlichen Cloud-Plattformen mit der privaten Cloud von SGRE – wurde dann integriert, um Agilität in die IT-Infrastruktur zu bringen und gleichzeitig technische und finanzielle Synergien zu gewährleisten. KI für Prozessautomatisierung und Voraussicht für kontinuierliche Verbesserungen ihrer operativen Landschaft war ein integraler Bestandteil ihres Plans. Sie nutzten die verbesserten Selbsthilfe- und Selbstheilfunktionen, die durch KI und Automatisierungstools ermöglicht wurden, um sicherzustellen, dass SGRE auf die Vorteile einer optimierten, stabilen und immer verfügbaren Infrastruktur zählen konnte, die letztendlich ihren Betrieb in über 50 Ländern unterstützen wird.

Als Weg nach vorne können Unternehmen, die KI-Modelle für die Cloud-Transformation aufbauen, ihre Ingenieure darauf vorbereiten, sich an die Änderungen in den Werkzeugen und Umgebungen anzupassen. Datenwissenschaftler sind nicht die einzigen Menschen, die mit diesen Modellen arbeiten – auch Operationsingenieure und Manager müssen mit ihnen zusammenarbeiten, um Modelle zu optimieren und zu verbessern. Die Vorbereitung des Talentlandschafts – in Fähigkeiten und Mindset – auf die Fortschritte, die KI in die IT-Infrastruktur-Landschaft bringen kann, ist ein Bereich, der von unserer Aufmerksamkeit profitieren kann.