Optimierung der Cloud-Betriebe? Blicken Sie auf 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 Dollar. Allerdings fehlt es vielen Organisationen, trotz der massiven Cloud-Nutzung, an Cloud-Reife, laut des 2021 Cloud Radar Report von Infosys. Die Erlangung eines fairen Anteils am Cloud-Gewinn, ohne dass das Landschaftsbild in Cloud-Chaos abdriftet, ist nur möglich, wenn ein Unternehmen eine klare Sicht auf den Wert und die Geschäftsmodelle entwickelt, die priorisiert werden müssen.

Cloud-Sprawl ist eine erhebliche Herausforderung. Mit SaaS ermöglichen es Geschäftsbereiche, ihre eigenen IT-Kaufentscheidungen zu 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 im Zusammenhang mit Cloud-Nutzung – getrieben durch automatisierte tiefe Analysen.

Vorhersage der Nutzung und Voraussicht über saisonale Muster, die auch eine bessere Planung und Bereitstellung ermöglichen – unter Verwendung von Datenmodellen. KI hilft auch bei der Verwaltung, Strukturierung und Monetisierung großer Datenmengen, 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 automatisierten Rationalisierung, Effizienz und Priorisierung bringen; all die Grundlagen einer guten Governance ohne menschliche Fehlbarkeit.

Über die Überwachung und Verwaltung des Cloud-Ökosystems hinaus kann KI auch sich selbst heilen, wenn es in diesem orchestrierten System zu einem Rückschlag kommt. Von der Automatisierung von Kernworkflows und dann mit analytischen Fähigkeiten, um Prozesse im Laufe der 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 dazu beitragen, die operative Umgebung weiterzuentwickeln, während die IT-Teams sich auf höherwertige strategische Aktivitäten konzentrieren. KI-gestützte Bedrohungserkennung, Datensicherheit und Netzwerksicherheit werden auch zunehmend zu einem Cloud-Staple.

KI kann auch als ein notwendiger Auslöser für die Neukonzeption und Neugestaltung von IT-Prozessen dienen, über inkrementelle Verbesserungen hinaus. Unternehmen, insbesondere die digitalen Einwanderer, verfügen selten über die operativen Stärken und organisatorischen Strukturen, um die Komplexität der Cloud-Ökonomie zu bewältigen. Wenn sie KI zum ersten Mal anwenden, um ihre Prozessumgebung für Cloud-Readiness zu automatisieren, entdecken sie diese operativen Herausforderungen und unternehmen oft eine Neugestaltung ineffizienter oder unwirksamer Prozesse als Teil ihrer cloud-basierten IT-Transformation, als Reaktion.

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) bietet uns ein großartiges Beispiel dafür, wie einige der in diesem Ansatz beschriebenen Prinzipien dem Unternehmen helfen, seine cloud-erste, durchgängige IT-Transformation zu managen. Der Weg für SGRE umfasste die Hybrid-Cloud-Transformation, die Einführung eines softwaredefinierten Netzwerks, die Einrichtung eines intelligenten Service-Desks und digitale Workplace-Dienste. Zunächst wurden die bestehenden, disparaten IT-Systeme in eine harmonisierte und konsolidierte Infrastruktur-Landschaft integriert. Die Hybrid-Cloud-Lösung – eine Kombination aus mehreren öffentlichen Cloud-Plattformen mit der privaten Cloud von SGRE – wurde dann integriert, um die IT-Infrastruktur zu flexibilisieren und gleichzeitig technische und finanzielle Synergien zu gewährleisten. KI für die Prozessautomatisierung und Voraussichten für kontinuierliche Verbesserungen der operativen Landschaft waren 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 ihre Betriebe in über 50 Ländern unterstützen wird.

Als Weg nach vorne, wenn Unternehmen KI-Modelle für die Cloud-Transformation aufbauen, müssen die Ingenieure, die an der Cloud-Transformation arbeiten, mit den Änderungen an den Werkzeugen und Umgebungen Schritt halten. Datenwissenschaftler sind nicht die einzigen Menschen, die mit diesen Modellen arbeiten – auch Operations-Ingenieure und Manager müssen mit ihnen arbeiten, um Modelle zu optimieren und zu verbessern. Die Vorbereitung des Talent-Landschafts – 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.