Optymalizacja operacji chmurowych? Spójrz na AI – Liderzy myśli

Przez Balakrishna DR, Senior Vice President, Service Offering Head – ECS, AI i Automatyzacja w Infosys.

Przyspieszenie cyfrowe po pandemii postępuje szybko, a dla wielu organizacji chmura jest sercem wszystkiego. Pomaga im stać się bardziej zwinnymi, innowacyjnymi i tworzyć wartość nawet w trudnych czasach. Gartner przewiduje, że wydatki na chmurę wzrosną o 18,4% w tym roku, do łącznej kwoty 304,9 miliarda dolarów. Jednak nawet pomimo ogromnego zainteresowania chmurą, wiele organizacji ma braki w dojrzałości chmury, według raportu 2021 Cloud Radar firmy Infosys. Zdobycie uczciwej części nagrody chmury, bez wpadnięcia w chaos chmury, jest możliwe tylko wtedy, gdy firma ma wyraźny widok na wartość, która jest na szali, i przypadki biznesowe, które muszą być priorytetem.

Rozproszenie chmury jest znaczącym wyzwaniem. Z SaaS umożliwiającym działom biznesowym podejmowanie własnych decyzji o zakupie IT, istnieją natychmiastowe zyski, ale także kilka wyzwań. Te wielokrotne centra zakupowe wprowadzają do mieszanki rosnące ryzyko usług izolowanych, rosnących kosztów i wycieku wartości. AI może pomóc w łagodzeniu drogi do przodu, pomagając organizacjom IT w przeciwdziałaniu przeszkodom z lepszą klarownością, przewidywaniem i kontrolą.

Wyjaśnienie nie tylko wydatków na chmurę, ale także usług biznesowych i technicznych czynników związanych z konsumpcją chmury – napędzanych przez automatyczną głęboką analizę.

Przewidywanie konsumpcji i przewidywanie wzorców sezonowych, które umożliwiają lepsze planowanie i przygotowanie – przy użyciu modeli danych. AI pomaga również zarządzać, strukturyzować i komercjalizować duże zestawy danych, napędzając analizy dużych zbiorów danych.

Kontrola wynikająca z możliwości uproszczenia obciążeń, przy jednoczesnym inteligentnym automatyzowaniu monitorowania i śledzenia konsumpcji chmury, usług i wydatków. Może to przynieść niezawodność automatycznej racjonalizacji, wydajności i priorytetów; wszystkie podstawy dobrej administracji bez ludzkiej uległości.

Poza monitorowaniem i zarządzaniem ekosystemem chmury, AI może również samodzielnie naprawiać awarie w tym zharmonizowanym systemie. Od automatyzacji podstawowych procesów i analitycznych możliwości poprawy procesów w czasie, rola AI znacznie się rozszerza. W solidnej implementacji chmury wiele procesów może być automatycznie zarządzanych przez AI, a nowe spostrzeżenia mogą nadal pomagać ewoluować środowisko operacyjne, podczas gdy zespoły IT koncentrują się na działaniach strategicznych o wyższej wartości. AI-pomocne wykrywanie zagrożeń, bezpieczeństwo danych i bezpieczeństwo sieci stają się coraz bardziej istotnymi elementami chmury.

AI może również służyć jako niezbędny bodziec do przebudowy i ponownego inżynierii procesów IT poza stopniowymi ulepszeniami. Przedsiębiorstwa, zwłaszcza te, które są imigrantami cyfrowymi, rzadko mają siłę operacyjną i konstrukty organizacyjne, aby zarządzać złożonością ekonomii chmury. Kiedy po raz pierwszy stosują AI do automatyzacji swojego środowiska procesowego dla gotowości chmury, odkrywają te wyzwania operacyjne i często podejmują przebudowę procesów nieefektywnych lub nieskutecznych, jako część ich transformacji IT napędzianej chmurą, jako rekurs. Może to okazać się niezwykle korzystne.

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) daje nam wspaniały przykład tego, jak niektóre z zasad opisanych w tym podejściu pomagają firmie zarządzać ich transformacją IT od końca do końca. Podróż SGRE obejmowała transformację hybrydową chmury, wdrożenie sieci zdefiniowanej przez oprogramowanie, ustawienie inteligentnego biurka obsługi i usługi cyfrowego miejsca pracy. Najpierw zharmonizowali swoje istniejące, rozproszone środowisko IT w scentralizowanym i skonsolidowanym pejzażu infrastruktury. Rozwiązanie hybrydowej chmury – połączenie wielu publicznych platform chmury z prywatną chmurą SGRE – zostało zintegrowane, aby przynieść elastyczność infrastruktury IT, przy jednoczesnym zapewnieniu technicznych i finansowych sinergii. AI do automatyzacji procesów i przewidywań dla ciągłych ulepszeń ich pejzażu operacyjnego była integralną częścią ich planu. Wykorzystali ulepszone możliwości samopomocy i samonaprawy, umożliwione przez AI i narzędzia automatyzacji, w trakcie procesu, aby SGRE mogło liczyć na korzyści z optymalizowanej, stabilnej i zawsze dostępnej infrastruktury, która ostatecznie obsłuży ich operacje w ponad 50 krajach.

Jako sposób do przodu, z firmami budującymi modele AI dla transformacji chmury, inżynierowie zajmujący się transformacją chmury muszą nadążyć za zmianami w narzędziach i środowiskach. Analitycy danych nie są jedynymi ludźmi pracującymi z tymi modelami – inżynierowie i menedżerowie operacyjni również będą musieli z nimi współpracować, aby zoptymalizować i poprawić modele. Przygotowanie pejzażu talentów – w umiejętnościach i nastawieniu – do dopasowania do postępów, które AI może przynieść do pejzażu infrastruktury IT, jest obszarem, który może skorzystać z naszego skupienia.