Bulut İşlemlerini Basitleştirme – AI’ye Bakın – Düşünce Liderleri

Infosys’te ECS, AI ve Otomasyon Hizmet Teklifleri Başkanı ve Kıdemli Başkan Yardımcısı Balakrishna DR tarafından yazılmıştır.

Pandemi sonrası dijital hızlanma hızlı ilerlemektedir ve birçok organizasyon için bulut her şeyin merkezinde yer almaktadır. Onları esnek, daha fazla yenilikçi ve zorlu zamanlarda bile değer yaratmaya yardımcı olmaktadır. Gartner, bulut harcamalarının bu yıl %18,4 artarak 304,9 milyar dolara ulaşacağını öngörüyor. Ancak, büyük ölçekli bulut benimsenmesine rağmen, Infosys’in 2021 Bulut Radyo Raporu‘na göre birçok organizasyon bulut olgunluğunda eksiklikler yaşamaktadır. Bulut ödülünden adil payı elde etmek, aynı zamanda manzaranın bulut kaosuna dönüşmemesi, ancak bir şirketin değer ve önceliklendirilmesi gereken iş przypadlarını net bir şekilde görmesi ile mümkündür.

Bulut yayılması önemli bir zorluktur. SaaS, iş bölümlerinin kendi IT satın alma kararlarını yönlendirmesini sağlıyor, ancak bu aynı zamanda birçok zorluğu da beraberinde getiriyor. Bu çoklu satın alma merkezleri, hizmetlerin bölünmesi, artan maliyetler ve değer kaçırma riskini de beraberinde getiriyor. AI, IT organizasyonlarının bu engelleri daha iyi netlik, tahmin ve kontrol ile aşmasına yardımcı olabilir.

Netlik, sadece bulut harcamalarına değil, aynı zamanda bulut tüketimine ilişkin iş hizmetleri ve teknik sürücülere ilişkin otomatik derin analizle sağlanan netlik.

Tahmin, tüketim ve mevsimsel kalıpların öngörüsü, daha iyi planlama ve sağlama için veri modelleri kullanma. AI, büyük veri kümelerini yönetmeye, yapılandırmaya ve paraya dönüştürmeye de yardımcı olur.

Kontrol, iş yüklerini basitleştirmek, bulut tüketimini, hizmetlerini ve harcamalarını akıllıca otomatikleştirerek izleme ve takip etme yeteneğinden gelir. Bu, insan hatasından arınmış iyi yönetim ilkelerinin temelini oluşturan otomatikleştirilmiş rasyonelleştirme, verimlilik ve önceliklendirmeye yol açabilir.

Bulut ekosistemini izleme ve yönetmenin ötesinde, AI kendini iyileştirme yeteneğine de sahip olabilir. Temel iş akışlarını otomatikleştirmek ve analitik yeteneklerle süreçleri zaman içinde iyileştirmek, AI’nin rolünü önemli ölçüde genişletiyor. Sağlam bir bulut uygulamasında, birçok işlem AI tarafından otomatik olarak yönetilebilir ve yeni içgörüler, operasyonel ortamın gelişmesine devam etmesine yardımcı olabilir. AI destekli tehdit algılama, veri güvenliği ve ağ güvenliği de bulutun temel bir parçası haline geliyor.

AI, ayrıca IT işlemlerinin yeniden hayal edilmesi ve yeniden mühendislik için gerekli bir tetikleyici olabilir. Özellikle dijital göçmenler, bulut ekonomisinin karmaşıklıklarını yönetmek için gerekli operasyonel güçlere ve organizasyonel yapılara genellikle sahip değildir. AI’yi bulut hazırlığı için iş ortamını otomatikleştirmek amacıyla kullandıklarında, bu operasyonel zorlukları keşfederler ve genellikle verimsiz veya etkisiz süreçlerin yeniden mühendisliğini, bulut destekli IT dönüşümlerinin bir parçası olarak gerçekleştirirler. Bu, çok değerli bir avantaj olabilir.

Siemens Gamesa Yenilenebilir Enerji (SGRE), bu yaklaşımın bazı ilkelerinin şirketin bulut-öncelikli uçtan-uca IT dönüşümünü yönetmesine nasıl yardımcı olduğunu gösteren harika bir örnektir. SGRE için bu yolculuk, hibrit bulut dönüşümü, yazılım tanımlı bir ağın devreye alınması, akıllı bir hizmet masasının kurulması ve dijital iş yeri hizmetlerini de içeriyordu. Mevcut farklı IT yapılarını birleştirerek uyumlu ve konsolide bir altyapı manzarası oluşturdular. Hibrit bulut çözümü – birden fazla kamu bulut platformunun SGRE’nin özel bulutuyla birleşmesi – IT altyapısına esneklik kazandırmak ve aynı zamanda teknik ve mali sinerjileri sağlamak için entegre edildi. Sürekli iyileştirme için öngörüler sağlayan AI, operasyonel manzaranın bir parçasıydı. AI ve otomasyon araçları aracılığıyla gelişmiş self-help ve self-healing yeteneklerini kullanarak, SGRE’nin optimize edilmiş,稳 ve her zaman açık bir altyapıdan yararlanabileceğinden emin oldular.

İlerlemek için, şirketler bulut dönüşümü için AI modelleri oluştururken, mühendislerin bulut dönüşümüne ilişkin araçlar ve ortamlardaki değişikliklerle başa çıkmaları gerekiyor. Veri bilimcileri, bu modellerle çalışan tek kişiler değil – operasyon mühendisleri ve yöneticilerin de modelleri optimize etmek ve geliştirmek için onlarla birlikte çalışması gerekiyor. Beceri ve zihniyet manzarasını, AI’nin IT altyapı manzarasına getirebileceği ilerlemelerle eşleştirmek için yetenek manzarasını hazırlamak, odaklanabileceğimiz bir alan.