ИИ дает предприятиям оправдание, необходимое для исправления многолетнего технического долга

Каждое предприятие хочет говорить об ИИ. Сколько нам инвестировать? Где его развернуть? Какие новые приложения мы можем создать? Как быстро мы можем вывести их в эксплуатацию?

Но происходит нечто иное под всей этой ажиотажной атмосферой. По мере того как организации вкладывают деньги в ИИ, многие начинают пристально смотреть на инфраструктуру, которая тихо поддерживала бизнес в течение многих лет. И то, что они находят, не всегда выглядит привлекательно:

• Устаревшие операционные системы
• Стареющие базы данных
• Приложения, которые модернизировались непропорционально инфраструктуре

Организации наблюдают среды, построенные на решениях, принятых годами назад. Это технический долг который все знают, но у кого не было достаточно причин или бюджета, чтобы решить его.

Иронично, ИИ может наконец изменить это.

ИИ открывает бюджет на инфраструктуру

Одним из крупнейших препятствий модернизации инфраструктуры на протяжении многих лет было удивительно простое: если оно не сломано, зачем тратить миллионы долларов на его изменение?

Это сложный аргумент для команды инфраструктуры. Десятилетняя система может быть устаревшей, дорогой и негибкой, но если приложения работают и клиенты не жалуются, её замена или модернизация может быть тяжёлой продажей для финансового директора.

ИИ переписал этот разговор.

Чтобы поддержать свои стратегии в области ИИ, организации делают значительные новые инвестиции в инфраструктуру. Эти расходы могут создать возможность одновременно решить другие проблемы инфраструктуры. Проекты, которые ранее трудно было профинансировать, могут внезапно стать частью гораздо более широкого обсуждения того, как должен выглядеть технологический стек предприятия в следующем десятилетии.

Эра ИИ сталкивается с эпохой наследия

Многие компании по‑прежнему сильно зависят от Windows-based инфраструктуры и более старых версий SQL Server, в то время как технологическая отрасль уже несколько лет обсуждает облачные нативные архитектуры и контейнеры.

Разработка приложений продвинулась одновременно. Команды разработчиков приняли Linux, контейнеры и облачные платформы, в то время как базы данных и другая критическая инфраструктура часто оставались на месте. Это создает всё более неловкое разделение внутри предприятия: современные приложения с одной стороны и наследуемая инфраструктура с другой. ИИ не создает эту проблему. Но спешка в построении предприятия, готового к ИИ, делает её гораздо труднее игнорировать.

Поэтому организации должны воздержаться от восприятия инфраструктуры ИИ как отдельной технологической покупки. Это может стать возможностью задать гораздо более широкий вопрос: если мы переразрабатываем часть нашей инфраструктуры под ИИ, что еще следует исправить, пока мы здесь?

Модернизация не обязана означать «Большой взрыв»

Одна из причин, по которой технический долг сохраняется, — это предположение, что модернизация требует масштабной миграции. Это не так.

Когда вы, например, переходите с Windows на Linux, не все приложения, базы данных и операционные процессы необходимо менять одновременно. И внедрение Kubernetes не означает, что организация должна сразу отказаться от всего, что было до этого. Чтобы сделать это максимально практично, модернизацию следует проводить поэтапно.

Организации могут сохранять существующие нагрузки Windows, одновременно вводя Linux или Kubernetes. Они могут модернизировать отдельные компоненты, когда бизнес‑случай оправдан, и постепенно переносить нагрузки, а не ставить всё на один огромный проект трансформации.

Это особенно важно для баз данных. Критические среды SQL Server могут успешно работать годами. Тот факт, что они старые, не означает, что организации должны безрассудно их заменять.

Цель должна заключаться в создании пути вперёд.

Не модернизируйте только потому, что ИИ в моде

Здесь есть важное различие.

Расходы на ИИ могут создать возможность модернизировать инфраструктуру, но организации не должны мигрировать нагрузки просто потому, что считают, что всё сразу должно стать «готовым к ИИ». Бизнес‑случай для модернизации инфраструктуры должен быть обоснован сам по себе.

Можем ли мы снизить затраты?

Можем ли мы улучшить доступность?

Можем ли мы уменьшить нашу зависимость от конкретной платформы?

Можем ли мы сделать нагрузки более переносимыми?

Можем ли мы предоставить бизнесу большую гибкость в выборе места размещения приложений и данных?

Это ценные результаты независимо от того, что произойдёт с дорожной картой ИИ организации.

На самом деле одной из ошибок, которые могут допустить предприятия, является позволить ИИ стать оправданием для каждого технологического решения. Требования к ИИ‑нагрузкам отличаются от требований к традиционным транзакционным нагрузкам. То, что организация активно инвестирует в ИИ, не означает, что каждый устаревший рабочий процесс внезапно должен перейти на Kubernetes.

Модернизация должна решать реальную проблему инфраструктуры.

ИИ также меняет экономику инфраструктуры

Есть ещё одна причина, почему гибкость становится более важной в эпоху ИИ: экономика инфраструктуры становится всё более динамичной. У организаций сейчас больше возможностей, чем когда‑либо, выбирать, где запускать нагрузки… в собственных дата‑центрах, в частных облаках, в публичных облаках и у разных провайдеров облачных услуг. Наилучшее окружение для одной нагрузки может оказаться полностью неподходящим для другой. Это делает переносимость инфраструктуры всё более ценной.

Предприятия не должны принимать каждое будущее решение об инфраструктуре, опираясь на выбор, сделанный несколько лет назад. Они должны иметь возможность оценить, где нагрузка будет наиболее эффективна с операционной и экономической точек зрения, и вносить изменения без полной переделки среды приложений. Это становится особенно важным, когда ИИ увеличивает расходы на инфраструктуру. При росте технологических бюджетов даже небольшие различия в стоимости вычислений, лицензий и облачных услуг могут превратиться в очень крупные суммы.

Возможность выбора становится экономическим преимуществом.

Реальная возможность инфраструктуры ИИ может быть больше, чем сам ИИ

Существует тенденция рассматривать бум инфраструктуры ИИ в первую очередь через призму GPU, ускорителей и огромных дата‑центров. Эти инвестиции, безусловно, важны. Однако то, что происходит с остальной частью корпоративной инфраструктуры в результате, может оказаться более длительным воздействием.

ИИ заставляет организации задуматься, где работают их приложения, где хранятся данные, как управляется инфраструктура и насколько они готовы сохранять устаревшие технологии.

Это создаёт редкую возможность.

Вместо того чтобы просто накладывать новейшие технологии поверх десятилетий старых инфраструктурных решений, предприятия могут использовать этот инвестиционный цикл, чтобы начать погашать технический долг и создать более гибкую основу для будущих инициатив.

Потому что самый важный вопрос может быть не в том, сможет ли сегодняшняя инфраструктура запускать ИИ.

А может в том, сможет ли сегодняшняя инвестиция в ИИ наконец‑то дать организациям причину построить ту инфраструктуру, которую они должны были строить всё это время.