एआई कंपनियों को वह बहाना दे रहा है जिसकी उन्हें कई वर्षों के तकनीकी ऋण को ठीक करने के लिए आवश्यकता थी

हर उद्यम एआई के बारे में बात करना चाहता है। हमें कितना निवेश करना चाहिए? इसे कहाँ चलाना चाहिए? हम कौन से नए अनुप्रयोग बना सकते हैं? उन्हें उत्पादन में कितनी जल्दी लाया जा सकता है?

लेकिन इस उत्साह के पीछे कुछ और भी हो रहा है। जैसे ही संगठन एआई में धन डालते हैं, कई लोग उस बुनियादी ढांचे को कड़ी नज़र से देखते हैं जो वर्षों से चुपचाप व्यवसाय चलाता आया है। और जो उन्हें मिल रहा है वह हमेशा सुन्दर नहीं होता:

• पुराने ऑपरेटिंग सिस्टम
• पुराने डेटाबेस
• ऐसे अनुप्रयोग जो बुनियादी ढांचे की तुलना में असंतुलित रूप से आधुनिकीकरण कर चुके हैं

संगठन उन वातावरणों को देख रहे हैं जो कई साल पहले लिए गए निर्णयों के आधार पर बने हैं। यह तकनीकी ऋण जिसे हर कोई जानता है कि मौजूद है, लेकिन किसी के पास इसे संबोधित करने के लिए पर्याप्त कारण या बजट नहीं रहा।

विरोधाभास यह है कि एआई अंततः इसे बदल सकता है।

एआई बुनियादी ढांचा बजट को खोल रहा है

बुनियादी ढांचे के आधुनिकीकरण में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक, वर्षों से, आश्चर्यजनक रूप से सरल रही है: यदि यह टूट नहीं रहा है, तो इसे बदलने में लाखों डॉलर क्यों खर्च करें?

यह बुनियादी ढांचा टीम के लिए एक कठिन तर्क है जिसे पार करना कठिन है। दस साल पुराना सिस्टम पुराना, महँगा और लचीला नहीं हो सकता है, लेकिन यदि अनुप्रयोग चल रहे हैं और ग्राहकों को कोई शिकायत नहीं है, तो इसे बदलना या आधुनिकीकरण करना CFO को समझाने में कठिन हो सकता है।

एआई ने उस बातचीत को फिर से लिख दिया है।

अपनी एआई रणनीतियों का समर्थन करने के लिए, संगठन बुनियादी ढांचे में महत्वपूर्ण नई निवेश। यह खर्च एक साथ अन्य बुनियादी ढांचा समस्याओं को संबोधित करने का अवसर पैदा कर सकता है। जो परियोजनाएँ स्वयं फंड प्राप्त करने में संघर्ष करती थीं, वे अचानक अगले दशक के लिए एंटरप्राइज़ तकनीकी स्टैक को कैसे दिखना चाहिए, इस बड़े चर्चा का हिस्सा बन सकती हैं।

एआई युग पुरानी युग से टकरा रहा है

कई व्यवसाय अभी भी भारी मात्रा में निर्भर हैं Windows-आधारित बुनियादी ढांचा और SQL Server के पुराने संस्करणों पर, जबकि प्रौद्योगिकी उद्योग ने पहले ही वर्षों से बात की है क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर और कंटेनर।

ऐप्लिकेशन विकास एक ही समय में आगे बढ़ गया है। विकास टीमों ने लिनक्स, कंटेनर और क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म को अपनाया है जबकि डेटाबेस और अन्य महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा अक्सर जहाँ थे वहीं रहे हैं। इससे उद्यम के भीतर एक बढ़ती हुई असहज विभाजन बनता है: एक ओर आधुनिक अनुप्रयोग और दूसरी ओर पुराना बुनियादी ढांचा। एआई इस समस्या को नहीं बनाता। लेकिन एआई-तैयार उद्यम बनाने की दौड़ इसे अनदेखा करना बहुत कठिन बना देती है।

इसलिए संगठनों को एआई बुनियादी ढांचे को एक अलग तकनीकी खरीद के रूप में देखने से बचना चाहिए। यह एक बड़ा प्रश्न पूछने का अवसर हो सकता है: यदि हम एआई के लिए अपने बुनियादी ढांचे का कुछ हिस्सा पुनः डिज़ाइन कर रहे हैं, तो यहाँ होते हुए हमें और क्या सुधारना चाहिए?

आधुनिकीकरण को बड़े विस्फोट जैसा नहीं होना चाहिए

तकनीकी ऋण के बने रहने का एक कारण यह मानना है कि आधुनिकीकरण के लिए बड़े पैमाने पर माइग्रेशन आवश्यक है। ऐसा नहीं है।

उदाहरण के लिए, जब आप Windows से Linux में जाते हैं, तो हर अनुप्रयोग, डेटाबेस और संचालन प्रक्रिया को एक साथ बदलने की आवश्यकता नहीं होती। और कुबेरनेटिस अपनाना यह नहीं मतलब है कि संगठन को तुरंत पहले की सभी चीज़ों को छोड़ना पड़ेगा। इसे सबसे व्यावहारिक तरीके से करने के लिए, आधुनिकीकरण क्रमिक रूप से किया जाना चाहिए।

संगठन मौजूदा Windows कार्यभार को बनाए रख सकते हैं जबकि उनके साथ Linux या कुबेरनेटिस को पेश कर सकते हैं। वे व्यक्तिगत घटकों को आधुनिकीकरण कर सकते हैं, जब व्यावसायिक कारण समझ में आए, और सभी को एक बड़े परिवर्तन परियोजना पर दांव लगाने के बजाय धीरे-धीरे कार्यभार को स्थानांतरित कर सकते हैं।

यह विशेष रूप से डेटाबेस के लिए महत्वपूर्ण है। महत्वपूर्ण SQL Server वातावरण वर्षों से सफलतापूर्वक चल रहे हो सकते हैं। यह तथ्य कि वे पुराने हैं, इसका मतलब नहीं है कि संगठनों को उन्हें लापरवाही से बदल देना चाहिए।

उद्देश्य एक आगे का मार्ग बनाना होना चाहिए।

केवल इसलिए आधुनिकीकरण न करें क्योंकि एआई फैशनेबल है

यहाँ एक महत्वपूर्ण अंतर है।

एआई खर्च बुनियादी ढांचे को आधुनिकीकरण करने का अवसर पैदा कर सकता है, लेकिन संगठनों को कार्यभार को केवल इसलिए माइग्रेट नहीं करना चाहिए क्योंकि वे मानते हैं कि सब कुछ अचानक \”एआई-तैयार\” होना चाहिए। बुनियादी ढांचे के आधुनिकीकरण के लिए व्यावसायिक कारण स्वयं में ठोस होना चाहिए।

क्या हम लागत कम कर सकते हैं?

क्या हम उपलब्धता सुधार सकते हैं?

क्या हम किसी विशेष प्लेटफ़ॉर्म पर अपनी निर्भरता कम कर सकते हैं?

क्या हम कार्यभार को अधिक पोर्टेबल बना सकते हैं?

क्या हम व्यवसाय को यह अधिक लचीलापन दे सकते हैं कि अनुप्रयोग और डेटा कहाँ चलें?

ये मूल्यवान परिणाम हैं, चाहे संगठन की AI रोडमैप के साथ कुछ भी हो।

वास्तव में, कंपनियों की एक बड़ी गलती यह है कि वे AI को हर तकनीकी निर्णय का औचित्य बनाने देते हैं। AI वर्कलोड और पारंपरिक लेन‑देन वर्कलोड की आवश्यकताएँ अलग‑अलग होती हैं। केवल इसलिए कि कोई संगठन AI में भारी निवेश कर रहा है, इसका मतलब यह नहीं है कि हर लेगेसी वर्कलोड अचानक Kubernetes पर जाना चाहिए।

आधुनिकीकरण को वास्तविक इन्फ्रास्ट्रक्चर समस्या का समाधान करना चाहिए।

AI बुनियादी ढांचे की अर्थव्यवस्था को भी बदल रहा है

AI युग में लचीलापन अधिक महत्वपूर्ण होने का एक और कारण है: इन्फ्रास्ट्रक्चर की अर्थव्यवस्था लगातार अधिक गतिशील होती जा रही है। संगठनों के पास अब वर्कलोड कहाँ चलाएँ—ऑन‑प्रिमाइसेस, प्राइवेट क्लाउड, पब्लिक क्लाउड, या कई क्लाउड प्रदाताओं में—के लिए पहले से अधिक विकल्प हैं। एक वर्कलोड के लिए सबसे उपयुक्त वातावरण दूसरे के लिए पूरी तरह गलत हो सकता है। यही कारण है कि इन्फ्रास्ट्रक्चर पोर्टेबिलिटी की मूल्यता बढ़ रही है।

कंपनियों को हर भविष्य के इन्फ्रास्ट्रक्चर निर्णय को उन विकल्पों पर आधारित नहीं करना चाहिए जो उन्होंने वर्षों पहले लिए थे। उन्हें यह सक्षम होना चाहिए कि वे मूल्यांकन कर सकें कि किसी वर्कलोड के लिए संचालनात्मक और आर्थिक रूप से सबसे उपयुक्त स्थान कौन‑सा है और पूरे एप्लिकेशन वातावरण को पुनः डिज़ाइन किए बिना परिवर्तन कर सकें। AI के कारण इन्फ्रास्ट्रक्चर खर्च बढ़ने के साथ यह और अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है। जब तकनीकी बजट बढ़ते हैं, तो कंप्यूट, लाइसेंसिंग और क्लाउड लागतों में अपेक्षाकृत छोटे अंतर भी बहुत बड़े आंकड़े बन सकते हैं।

चुनने की क्षमता एक आर्थिक लाभ बन जाती है।

वास्तविक AI बुनियादी ढांचा अवसर AI से भी बड़ा हो सकता है

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर बूम को अक्सर केवल GPUs, एक्सेलेरेटर और विशाल डेटा सेंटर के संदर्भ में देखना सामान्य प्रवृत्ति है। ये निवेश निस्संदेह महत्वपूर्ण हैं। परिणामस्वरूप शेष एंटरप्राइज़ इन्फ्रास्ट्रक्चर में क्या होता है, वह वास्तव में अधिक स्थायी प्रभाव डाल सकता है।

AI संगठनों को यह सोचने पर मजबूर कर रहा है कि उनके एप्लिकेशन कहाँ चलेंगे, उनका डेटा कहाँ रहेगा, इन्फ्रास्ट्रक्चर कैसे प्रबंधित होगा, और वे कितनी लेगेसी तकनीक को आगे ले जाने को तैयार हैं।

यह एक दुर्लभ अवसर पैदा करता है।

दशकों पुराने इन्फ्रास्ट्रक्चर निर्णयों के ऊपर केवल नई तकनीक को जोड़ने के बजाय, कंपनियां इस निवेश चक्र का उपयोग तकनीकी ऋण को कम करने और आगे आने वाली किसी भी चीज़ के लिए अधिक लचीला आधार बनाने के लिए कर सकती हैं।

क्योंकि सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं हो सकता कि आज का इन्फ्रास्ट्रक्चर AI चला सकता है या नहीं।

बल्कि यह हो सकता है कि आज का AI निवेश अंततः संगठनों को वह कारण प्रदान कर सके जिससे वे वह इन्फ्रास्ट्रक्चर बना सकें, जिसे उन्हें हमेशा बनाते रहना चाहिए था।