การปรับปรุงการทำงานบนคลาวด์? มองหาความช่วยเหลือจาก AI – Thought Leaders

โดย Balakrishna DR, Senior Vice President, Service Offering Head – ECS, AI และ Automation ที่ Infosys

การเร่งความเร็วดิจิทัลหลังการระบาดใหญ่กำลังดำเนินไปอย่างรวดเร็ว และสำหรับหลายองค์กร คลาวด์เป็นศูนย์กลางของทุกอย่าง มันช่วยให้พวกเขาเป็นไปได้อย่างยืดหยุ่น สร้างนวัตกรรมมากขึ้น และสร้างมูลค่าแม้ในเวลาที่ท้าทาย Gartner คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายบนคลาวด์จะเติบโต 18.4% ในปีนี้ โดยมียอดรวม 304.9 พันล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม แม้จะมีการใช้คลาวด์อย่างกว้างขวาง แต่หลายองค์กรก็ขาดความเป็นมืออาชีพในการใช้คลาวด์ ตามรายงาน 2021 Cloud Radar Report ของ Infosys การจับจ่ายบนคลาวด์ที่ยุติธรรมโดยไม่ให้ภูมิทัศน์คลาวด์กลายเป็นความสับสน เป็นไปได้เฉพาะเมื่อบริษัทมีมุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับมูลค่าที่มีอยู่และกรณีการใช้งานที่ต้องได้รับการจัดลำดับความสำคัญ

การกระจายตัวของคลาวด์เป็นความท้าทายที่สำคัญ ด้วย SaaS ที่ทำให้ฝ่ายธุรกิจสามารถตัดสินใจซื้อ IT ของตนเองได้ มีผลประโยชน์ทันที แต่ก็มีความท้าทายหลายประการ การซื้อหลายจุดนี้นำความเสี่ยงของบริการที่แยกจากกัน ค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น และการรั่วไหลของมูลค่า AI สามารถช่วยให้การดำเนินไปข้างหน้าได้ง่ายขึ้นโดยการช่วยให้องค์กร IT ตอบโต้ความท้าทายเหล่านี้ด้วยความชัดเจน การคาดการณ์ และการควบคุมที่ดีขึ้น

ความชัดเจน ไม่เพียงแต่ในการใช้จ่ายบนคลาวด์ แต่ยังรวมถึงบริการทางธุรกิจและปัจจัยทางเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการบริโภคคลาวด์ – ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์เชิงลึกแบบอัตโนมัติ

การคาดการณ์ การบริโภคและการมองเห็นรูปแบบตามฤดูกาลที่ช่วยให้สามารถวางแผนและเตรียมการได้ดีขึ้น – โดยใช้แบบจำลองข้อมูล AI ยังช่วยจัดการโครงสร้างและสร้างรายได้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ขับเคลื่อนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

การควบคุม ที่มาจากความสามารถในการปรับกระบวนการทำงานให้เหมาะสม ขณะเดียวกันก็สามารถติดตามและตรวจสอบการใช้คลาวด์ บริการ และค่าใช้จ่ายได้อย่างชาญฉลาด ซึ่งสามารถนำไปสู่การปรับปรุงความน่าเชื่อถือ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการจัดลำดับความสำคัญ – ทั้งหมดนี้เป็นรากฐานของการบริหารที่ดีโดยไม่มีข้อผิดพลาดของมนุษย์

นอกเหนือจากการตรวจสอบและจัดการระบบนิเวศของคลาวด์ AI ยังสามารถ ช่วยให้ระบบฟื้นตัวได้ด้วยตนเอง เมื่อมีการลื่นไถลในระบบที่ประสานงานนี้ ตั้งแต่การทำให้กระบวนการทำงานหลักเป็นอัตโนมัติ และด้วยความสามารถในการวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงกระบวนการในระยะยาว บทบาทของ AI กำลังขยายตัว ในการนำคลาวด์ที่มั่นคงหลายกระบวนการสามารถจัดการโดย AI ได้อัตโนมัติ และข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ สามารถช่วยให้สภาพแวดล้อมการทำงานพัฒนาได้ ในขณะที่ทีม IT มุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์ที่มีมูลค่าสูง AI ที่มี การตรวจจับภัยคุกคาม การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล และการรักษาความปลอดภัยของเครือข่าย กำลังเป็นส่วนสำคัญของคลาวด์มากขึ้น

AI ยังสามารถทำหน้าที่เป็น การกระตุ้นให้เกิดการปรับปรุงกระบวนการ IT ใหม่ นอกเหนือจากความก้าวหน้าแบบทีละน้อย องค์กร โดยเฉพาะ “ผู้อพยพดิจิทัล” มักไม่มีความเข้มแข็งในการดำเนินงานและโครงสร้างองค์กรที่จะจัดการกับความซับซ้อนของเศรษฐกิจคลาวด์ เมื่อใช้ AI เพื่อทำให้สภาพแวดล้อมการประมวลผลอัตโนมัติพร้อมสำหรับคลาวด์เป็นครั้งแรก พวกเขาจะพบกับความท้าทายในการดำเนินงานและบ่อยครั้งจะดำเนินการปรับปรุงกระบวนการที่ไม่มีประสิทธิภาพหรือไม่มีประสิทธิผลเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลง IT ที่ขับเคลื่อนด้วยคลาวด์ ซึ่งสามารถเป็นข้อได้เปรียบที่มีคุณค่า

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) เสนอตัวอย่างที่ดี ของวิธีการที่บางหลักการในแนวทางนี้ช่วยให้บริษัทจัดการการเปลี่ยนแปลง IT ที่ครอบคลุมแบบคลาวด์เป็นครั้งแรก การเดินทางของ SGRE รวมถึงการเปลี่ยนแปลงคลาวด์แบบไฮบริด การเปิดตัวเครือข่ายที่กำหนดโดยซอฟต์แวร์ การตั้งค่าโต๊ะบริการอัจฉริยะ และบริการที่ทำงานแบบดิจิทัลด้วย พวกเขาจัดแนวการกำหนดค่า IT ที่แตกต่างกันให้เป็นภาพรวมโครงสร้างพื้นฐานที่สอดคล้องกันและรวมเป็นหนึ่งเดียว การแก้ปัญหาไฮบริดคลาวด์ – ซึ่งเป็นการรวมกันของแพลตฟอร์มคลาวด์สาธารณะหลายแห่งพร้อมกับคลาวด์ส่วนตัวของ SGRE – ถูกผสานเข้าด้วยกันเพื่อนำความยืดหยุ่นมาให้กับโครงสร้างพื้นฐาน IT ในขณะเดียวกันก็รับรองความสอดคล้องทางเทคนิคและทางการเงิน AI สำหรับการทำให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติและความสามารถในการมองเห็นอนาคตสำหรับการปรับปรุงการดำเนินงานอย่างต่อเนื่องเป็นส่วนสำคัญของแผนของพวกเขา พวกเขานำความสามารถในการช่วยเหลือตนเองและฟื้นตัวที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งเปิดใช้งานโดย AI และเครื่องมืออัตโนมัติผ่านกระบวนการเพื่อให้แน่ใจว่า SGRE สามารถพึ่งพาการทำงานจากโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการปรับปรุงให้เสถียรและทำงานตลอดเวลา ซึ่งจะให้บริการการดำเนินงานทั่ว 50 ประเทศในไม่ช้า

ในฐานะวิธีการดำเนินการต่อ ด้วยบริษัทต่างๆ ที่สร้างแบบจำลอง AI สำหรับการเปลี่ยนแปลงคลาวด์ วิศวกรที่จัดการการเปลี่ยนแปลงคลาวด์ต้องติดตามการเปลี่ยนแปลงของเครื่องมือและสภาพแวดล้อม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่คนเดียวที่ทำงานกับแบบจำลองเหล่านี้ – วิศวกรและผู้จัดการการดำเนินงานจะต้องทำงานด้วยเพื่อปรับปรุงและปรับปรุงแบบจำลอง การเตรียมภูมิทัศน์ที่มีความสามารถ – ทั้งในด้านทักษะและความคิด – เพื่อให้ตรงกับการพัฒนาที่ AI สามารถนำมาใช้ในการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน IT เป็นพื้นที่ที่สามารถได้รับการเน้นของเรา