AI le oferă întreprinderilor scuza de care aveau nevoie pentru a remedia ani de datorie tehnică

Fiecare întreprindere vrea să vorbească despre AI. Cât ar trebui să investim? Unde ar trebui să îl rulăm? Ce aplicații noi putem construi? Cât de repede le putem aduce în producție?

Dar se întâmplă altceva sub tot acest entuziasm. Pe măsură ce organizațiile investesc bani în AI, multe aruncă o privire critică asupra infrastructurii care a susținut afacerea în tăcere de ani de zile. Iar ceea ce descoperă nu este întotdeauna frumos:

• Sisteme de operare învechite
• Baze de date îmbătrânite
• Aplicații care s-au modernizat disproporționat față de infrastructură  

Organizațiile observă medii construite pe decizii luate cu ani în urmă. Este datorie tehnică ce toată lumea știe că există, dar nimeni nu a avut un motiv sau buget suficient pentru a o aborda.

Paradoxal, AI ar putea în cele din urmă să schimbe asta.

AI deschide portofelul pentru infrastructură

Unul dintre cele mai mari obstacole în modernizarea infrastructurii a fost, de ani de zile, remarcabil simplu: dacă nu este defectă, de ce să cheltui milioane de dolari pentru a o schimba?

Este un argument dificil de depășit pentru o echipă de infrastructură. Un sistem de zece ani poate fi învechit, scump și inflexibil, dar dacă aplicațiile rulează și clienții nu se plâng, înlocuirea sau modernizarea lui poate fi o vânzare dificilă pentru directorul financiar.

AI a rescris acea discuție.

Pentru a susține strategiile lor AI, organizațiile fac investiții noi semnificative în infrastructură. Această cheltuială poate crea o oportunitate de a aborda alte probleme de infrastructură în același timp. Proiectele care au avut dificultăți în a obține finanțare pe cont propriu pot deveni brusc parte a unei discuții mult mai ample despre cum ar trebui să arate stiva tehnologică a întreprinderii în următorul deceniu.

Era AI se ciocnește cu era moștenită

Multe afaceri continuă să depindă puternic de Windows-infrastructură bazată pe și versiuni mai vechi ale SQL Server, în timp ce industria tehnologică a petrecut deja ani vorbind despre cloud-native arhitecturi și containers.

Dezvoltarea aplicațiilor a avansat în același timp. Echipele de dezvoltare au adoptat Linux, containere și platforme cloud, în timp ce bazele de date și alte infrastructuri critice au rămas adesea la locul lor. Acest lucru creează o divizare tot mai incomodă în interiorul întreprinderii: aplicații moderne pe o parte și infrastructură moștenită pe cealaltă. AI nu creează această problemă. Dar graba de a construi o întreprindere pregătită pentru AI face mult mai dificilă ignorarea ei.

Organizațiile ar trebui, prin urmare, să evite să privească infrastructura AI ca pe o achiziție tehnologică izolată. Poate fi o oportunitate de a pune o întrebare mult mai mare: dacă reproiectăm o parte a infrastructurii pentru AI, ce altceva ar trebui să remediem în timp ce suntem aici?

Modernizarea nu trebuie să însemne un Big Bang

Un motiv pentru care datoria tehnică persistă este presupunerea că modernizarea necesită o migrare masivă. Nu este așa.

Când treci de la Windows la Linux, de exemplu, nu toate aplicațiile, bazele de date și procesele operaționale trebuie să se schimbe simultan. Iar adoptarea Kubernetes nu înseamnă că o organizație trebuie să abandoneze imediat tot ce a existat anterior. Pentru a face acest lucru în cel mai practic mod posibil, modernizarea ar trebui realizată incremental.

Organizațiile pot menține sarcinile de lucru Windows existente în timp ce introduc Linux sau Kubernetes alături de ele. Pot moderniza componente individuale, atunci când cazul de afaceri justifică, și pot muta treptat sarcinile de lucru în loc să parieze totul pe un singur proiect de transformare enorm.

Acest aspect contează în special pentru bazele de date. Mediile critice SQL Server pot funcționa cu succes de ani de zile. Faptul că sunt vechi nu înseamnă că organizațiile ar trebui să le înlocuiască iresponsabil.

Obiectivul ar trebui să fie crearea unei căi de urmat.

Nu modernizați doar pentru că AI este la modă

Există o distincție importantă aici.

Cheltuielile pentru AI pot crea oportunitatea de a moderniza infrastructura, dar organizațiile nu ar trebui să migreze sarcinile de lucru doar pentru că cred că totul trebuie să devină „pregătit pentru AI”. Cazul de afaceri pentru modernizarea infrastructurii ar trebui să stea pe cont propriu.

Putem reduce costurile?

Putem îmbunătăți disponibilitatea?

Putem reduce dependența noastră de o anumită platformă?

Putem face sarcinile de lucru mai portabile?

Putem oferi afacerii o flexibilitate mai mare în privința locului în care rulează aplicațiile și datele?

Acestea sunt rezultate valoroase, indiferent de ce se întâmplă cu foaia de parcurs AI a unei organizații.

De fapt, una dintre greșelile pe care le pot face întreprinderile este să permită ca AI să devină justificarea pentru fiecare decizie tehnologică. Există cerințe diferite pentru sarcinile de lucru AI și pentru sarcinile de lucru tranzacționale tradiționale. Doar pentru că o organizație investește masiv în AI, nu există niciun motiv să se presupună că fiecare sarcină de lucru legacy aparține brusc Kubernetes.

Modernizarea ar trebui să rezolve o problemă reală de infrastructură.

AI schimbă, de asemenea, economia infrastructurii

Există un alt motiv pentru care flexibilitatea contează mai mult în era AI: economia infrastructurii devine din ce în ce mai dinamică. Organizațiile au mai multe opțiuni decât oricând privind locul în care rulează sarcinile de lucru… on‑premise, în clouduri private, în clouduri publice și pe multiple furnizori de cloud. Cel mai bun mediu pentru o sarcină de lucru poate fi, de fapt, complet nepotrivit pentru alta. Acest lucru face ca portabilitatea infrastructurii să devină din ce în ce mai valoroasă.

Întreprinderile nu ar trebui să fie nevoite să ia fiecare decizie viitoare de infrastructură pe baza unei alegeri făcute cu ani în urmă. Ele ar trebui să poată evalua unde o sarcină de lucru are cel mai mult sens operațional și economic și să facă modificări fără a reproiecta întregul mediu al aplicațiilor. Acest lucru devine și mai important pe măsură ce AI crește cheltuielile de infrastructură. Când bugetele tehnologice cresc, diferențe relativ mici în costurile de calcul, licențiere și cloud pot deveni sume foarte mari.

Capacitatea de a alege devine un avantaj economic.

Adevărata oportunitate a infrastructurii AI ar putea fi mai mare decât AI

Există o tendință de a privi boom‑ul infrastructurii AI în principal în termeni de GPU‑uri, acceleratoare și centre de date uriașe. Aceste investiții contează cu siguranță. Ce se întâmplă cu restul infrastructurii întreprinderii ca rezultat ar putea fi, de fapt, impactul mai durabil.

AI obligă organizațiile să se gândească la locul în care rulează aplicațiile lor, la unde se află datele lor, la modul în care este gestionată infrastructura și la câtă tehnologie legacy sunt dispuse să mențină.

Acest lucru creează o oportunitate rară.

În loc să suprapună pur și simplu cea mai nouă tehnologie peste decenii de decizii de infrastructură veche, întreprinderile pot folosi acest ciclu de investiții pentru a începe să reducă datoria tehnică și să creeze o bază mai flexibilă pentru tot ce urmează.

Pentru că întrebarea cea mai importantă s-ar putea să nu fie dacă infrastructura de astăzi poate rula AI.

Ar putea fi dacă investiția în AI de astăzi poate în final oferi organizațiilor motivul să construiască infrastructura pe care ar fi trebuit să o construiască dintotdeauna.