Оптимизация облачных операций? Обратите внимание на ИИ – Мысли лидеров

Балакришна ДР, старший вице-президент, руководитель предложения услуг – ECS, ИИ и автоматизация в Infosys.

Ускорение цифровых технологий после пандемии проходит быстро, и для многих организаций облако является ключевым элементом. Оно помогает им стать более гибкими, инновационными и создавать ценность даже в сложные времена. Gartner прогнозирует, что расходы на облачные технологии вырастут на 18,4% в этом году, до общей суммы 304,9 миллиарда долларов. Однако, даже при массовом внедрении облачных технологий, многие организации испытывают недостатки в зрелости своих облачных систем, согласно отчету Infosys Cloud Radar 2021. Захват справедливой доли облачного рынка, без того, чтобы ландшафт превратился в хаос, возможен только тогда, когда компания разработает четкое представление о стоимости и бизнес-кейсах, которые необходимо расставить приоритеты.

Облачный хаос является значительной проблемой. С помощью SaaS, которое позволяет бизнес-отделам принимать решения о покупке ИТ-услуг самостоятельно, есть немедленные выгоды, но также и несколько проблем. Эти множественные центры покупок вводят в игру растущий риск изолированных сервисов, растущих затрат и утечки ценности. ИИ может помочь облегчить путь вперед, помогая ИТ-организациям преодолевать препятствия с большей ясностью, предсказуемостью и контролем.

Ясность не только расходов на облако, но и бизнес-сервисов и технических факторов, связанных с потреблением облачных услуг – благодаря автоматизированному глубокому анализу.

Предсказуемость потребления и прогнозирование сезонных закономерностей, что также позволяет лучше планировать и обеспечивать – с помощью моделей данных. ИИ также помогает управлять, структурировать и монетизировать большие наборы данных, обеспечивающие большие аналитические возможности.

Контроль, который возникает из-за возможности оптимизировать рабочие нагрузки, а также интеллектуально автоматизировать мониторинг и отслеживание потребления облачных услуг, сервисов и расходов. Это может привести к надежности автоматизированной рационализации, эффективности и приоритизации – всем фундаментальным принципам хорошего управления без человеческой ошибки.

Помимо мониторинга и управления облачной экосистемой, ИИ также может самовосстанавливаться, когда происходит сбой в этой оркестрованной системе. От автоматизации основных рабочих процессов до аналитических возможностей для улучшения процессов во времени, роль ИИ значительно расширяется. В надежной облачной реализации несколько процессов могут быть автоматически управляемы ИИ, и новые идеи могут продолжать помогать эволюционировать операционную среду, в то время как ИТ-команды сосредотачиваются на более ценных стратегических действиях. ИИ-обеспеченная обнаружение угроз, безопасность данных и сетевая безопасность также становятся все более важными в облачном ландшафте.

ИИ также может служить необходимым триггером для переосмысления и перепроектирования ИТ-процессов за пределами инкрементальных улучшений. Предприятия, особенно цифровые иммигранты, редко имеют операционные сильные стороны и организационные структуры, чтобы управлять сложностями облачной экономики. Когда они впервые применяют ИИ для автоматизации своей процессной среды для облачной готовности, они обнаруживают эти операционные проблемы и часто проводят перепроектирование неэффективных или неэффективных процессов в рамках своей облачно-ориентированной ИТ-трансформации, как средство. Это может оказаться бесценным преимуществом.

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) предлагает нам отличный пример того, как некоторые из принципов, изложенных в этом подходе, помогают компании управлять своей облачно-ориентированной ИТ-трансформацией от конца до конца. Путь SGRE включал гибридную облачную трансформацию, развертывание программно-определяемой сети, настройку интеллектуального сервисного стола и цифровых рабочих услуг. Они сначала выровняли свою существующую разрозненную ИТ-инфраструктуру в гармонизированную и консолидированную ландшафт инфраструктуры. Гибридное облачное решение – объединение нескольких публичных облачных платформ с частным облаком SGRE – было затем интегрировано, чтобы принести гибкость ИТ-инфраструктуре, а также обеспечить технические и финансовые синергии. ИИ для автоматизации процессов и прогнозов для непрерывного улучшения их операционного ландшафта был неотъемлемой частью их плана. Они использовали улучшенные возможности самообслуживания и самоисцеления, обеспеченные ИИ и инструментами автоматизации, чтобы обеспечить, что SGRE могла рассчитывать на выгоды от оптимизированной, стабильной и всегда включенной инфраструктуры, которая в конечном итоге будет обслуживать их операции в более чем 50 странах.

В качестве дальнейшего шага, с компаниями, строящими модели ИИ для облачной трансформации, инженеры, занимающиеся облачной трансформацией, должны идти в ногу с изменениями в инструментах и средах. Ученые-данные не являются единственными людьми, работающими с этими моделями – инженеры-операторы и менеджеры также должны работать с ними, чтобы оптимизировать и улучшить модели. Подготовка талантливого ландшафта – в навыках и мышлении – к соответствию достижениям, которые ИИ может принести в ИТ-инфраструктурный ландшафт, является областью, которая может выиграть от нашего внимания.