Упрощение облачных операций? Обратите внимание на ИИ – лидеры мнений

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

Цифровая акселерация после пандемии прогрессирует быстро, и для многих организаций облако является сердцем всего. Оно помогает им стать более гибкими, инновационными и создавать ценность даже в сложные времена. Gartner прогнозирует, что расходы на облако вырастут на 18,4% в этом году, до общей суммы 304,9 миллиарда долларов. Однако даже с массовым внедрением облака многие организации испытывают недостатки в зрелости облака, согласно отчету 2021 Cloud Radar Report компании Infosys. Захват справедливой доли облачного приза без деградации ландшафта в хаос облака возможен только тогда, когда компания развивает четкое представление о стоимости и бизнес-кейсах, которые должны быть приоритизированы.

Распространение облака является значительной проблемой. С помощью SaaS бизнес-отделы могут принимать свои собственные решения об ИТ-покупках, что дает немедленные выгоды, но также и несколько проблем. Эти многочисленные центры покупок вводят в смесь 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 драйверов вокруг потребления облака – обеспечиваемая автоматизированным глубоким анализом.

Предсказуемость потребления и предвидение 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 данные.

Контроль, который возникает из способности упрощать рабочие нагрузки, а также интеллектуально автоматизировать мониторинг и отслеживание потребления облака, сервисов и расходов. Это может привести к надежности автоматизированной рационализации, эффективности и приоритизации; все основы хорошего управления без человеческой ошибки.

За пределами мониторинга и управления экосистемой облака ИИ также может служить для самоисцеления, когда происходит сбой в этой оркестрованной системе. От автоматизации основных рабочих процессов и аналитических возможностей для улучшения процессов со временем роль ИИ значительно расширяется. В прочной реализации облака несколько процессов могут быть автоматически управляемы ИИ, и новые идеи могут продолжать помогать эволюционировать операционную среду, в то время как ИТ-команды фокусируются на более высокоценных стратегических мероприятиях. ИИ-обеспеченная обнаружение угроз, безопасность данных и сетевая безопасность также все чаще становятся стандартом для облака.

ИИ также может служить необходимым триггером для переосмысления и перепроектирования ИТ-процессов за пределами инкрементных улучшений. Предприятия, особенно цифровые иммигранты, редко имеют операционные силы и организационные конструкции, чтобы управлять сложностями экономики облака. Когда они впервые применяют ИИ для автоматизации своей процессной среды для готовности облака, они обнаруживают эти операционные проблемы и часто проводят перепроектирование неэффективных или неэффективных процессов в рамках своей облачной 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 облачной ИТ-трансформацией от конца до конца. Путь для SGRE включал гибридную трансформацию облака, развертывание программно-определяемой сети, настройку интеллектуального сервисного стола и цифровые услуги рабочего места. Они сначала выровняли свою существующую разрозненную ИТ-настройку в гармонизированную и консолидированную инфраструктурную ландшафт. Гибридное облачное решение – объединение нескольких публичных облачных платформ с частным облаком SGRE – затем было интегрировано, чтобы привнести гибкость в ИТ-инфраструктуру, а также обеспечить технические и финансовые синергии. ИИ для автоматизации процессов и предвидения для непрерывного улучшения их операционного ландшафта был неотъемлемой частью их плана. Они использовали улучшенные возможности самообслуживания и самоисцеления, обеспеченные инструментами ИИ и автоматизации, в процессе, 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.

Как способ вперед, 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-операции и менеджеры также должны работать с ними, чтобы оптимизировать и улучшить модели. Подготовка ландшафта талантов – в навыках и мышлении – к соответствию с достижениями, которые ИИ может принести в ландшафт ИТ-инфраструктуры, является областью, которая может извлечь выгоду из нашего внимания.