Strømlinjeforming av skytjenester? Se på AI – Ledende eksperter

Av Balakrishna DR, Senior Vice President, Service Offering Head – ECS, AI og automatisering i Infosys.

Digital akselerasjon etter pandemien skjer raskt, og for mange organisasjoner er skytjenester i hjertet av alt. Det hjelper dem å bli mer agile, innovere mer og skape verdi selv i utfordrende tider. Gartner forutsier at skytjenestebudsjettet vil øke med 18,4% i år, til en total på 304,9 milliarder dollar. Likevel, selv med massiv skytjeneste-tiltak, mangler mange organisasjoner i skytjenestemodningen, ifølge Infosys’ 2021 Cloud Radar Report. Å fange en rettferdig andel av skytjenestepremien, uten at landskapet utvikler seg til skykaos, er mulig bare når et selskap utvikler en klar visjon for verdien som står på spill og de forretningscasene som må prioriteres.

Cloud-sprengning er en betydelig utfordring. Med SaaS som muliggjør at bedriftsavdelinger kan lede sine egne IT-kjøpsbeslutninger, er det umiddelbare gevinstene, men også flere utfordringer. Disse multiple kjøpesentre bringer inn økende risiko for siloede tjenester, voksende kostnader og verdi-lekkasje. AI kan hjelpe å lette veien fremover ved å hjelpe IT-organisasjoner å motvirke hindrene med bedre klarhet, prediksjon og kontroll.

Klarhet ikke bare om skytjenestekostnader, men også om forretnings-tjenester og tekniske drivere rundt skyforbruk – drevet av automatisert dybdeanalyse.

Prediksjon av forbruk og forutsikt rundt sesongmønster som også muliggjør bedre planlegging og tilretteleggelse – ved hjelp av datamodeller. AI hjelper også å håndtere, strukturere og monovere store datamengder som driver stor data-analyse.

Kontroll som kommer fra evnen til å strømlinjeforme arbeidsbelastninger, samtidig som det intelligently automatiserer overvåking og sporings av skytjenestekostnader, tjenester og utgifter. Dette kan i sin tur bringe påliteligheten til automatisert rasjonalisering, effektivitet og prioritering; alle grunnleggende prinsipper for god styring uten menneskelig feil.

Utenom å overvåke og håndtere skytjenestemiljøet, kan AI også selvhelbredende når det skjer et uhell i dette orkestrerte systemet. Fra å automatisere kjerne-arbeidsflyter og deretter med analytiske evner til å forbedre prosesser over tid, utvides AI-rolen betydelig. I en solid skytjeneste- implementering kan flere prosesser automatisk håndteres av AI, og nye innsikter kan fortsette å hjelpe å utvikle det operative miljøet, mens IT-teamene fokuserer på høyere-verdi-strategiske aktiviteter. AI-drevet trussel-oppsporing, datasikkerhet og nettverkssikkerhet blir også stadig mer vanlig i skytjenesten.

AI kan også fungere som en nødvendig utløser for IT-prosess-gjennomgang og -omorganisering utover inkrementelle forbedringer. Bedrifter, spesielt de digitale innvandrerne, har sjelden de operative styrkene og organisatoriske konstruksjonene på plass for å håndtere kompleksiteten i skyøkonomien. Når de først anvender AI til å automatisere sine prosessmiljøer for skyklarhet, avdekker de disse operative utfordringene og foretar ofte prosess-gjennomgang av ineffektive eller ueffektive prosesser som en del av deres sky-drevne IT-transformasjon, som en reserve. Dette kan vise seg å være en uvurderlig fordel.

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) gir oss et godt eksempel på hvordan noen av prinsippene i denne tilnærmingen hjelper selskapet å håndtere sin sky-først-end-to-end-IT-transformasjon. Reisen for SGRE inkluderte hybrid skytransformasjon, utrulling av et programvaredefinert nettverk, oppsett av en intelligent servicedesk og digitale arbeidsplass-tjenester også. De justerte først sine eksisterende, separate IT-oppsatte inn i en harmonisert og konsolidert infrastruktur-landskap. Hybrid-sky-løsningen – en kombinasjon av flere offentlige skyplattformer med SGREs private sky – ble deretter integrert for å bringe agilitet til IT-infrastrukturen samtidig som det sikret tekniske og finansielle synergier. AI for prosessautomatisering og forutsikt for kontinuerlig forbedring av deres operative landskap var en integrert del av deres plan. De utnyttet forbedrede selv-hjelp og selv-helbredende evner muliggjort av AI og automatiseringsverktøy gjennom prosessen, for å sikre at SGRE kunne regne med fordelene fra et optimalisert, stabilt og alltid-på-infrastruktur som til slutt vil tjene deres operasjoner over 50+ land.

Som en vei fremover, med selskaper som bygger AI-modeller for skytransformasjon, må ingeniører som håndterer skytransformasjonen holde tritt med endringene i verktøyene og miljøene. Data-vitenskapsmenn er ikke de eneste som arbeider med disse modellene – driftsingeniører og ledere må også arbeide med dem for å optimalisere og forbedre modellene. Å forberede talent-landskapet – i ferdigheter og holdninger – for å matche fremgangen som AI kan bringe til IT-infrastruktur-landskapet, er et område som kan dra nytte av vår fokus.