Оптимізація хмарних операцій? Подивіться на штучний інтелект – лідери думок

Балакрішна ДР, старший віце-президент, керівник напрямку послуг – ECS, AI і автоматизація в Infosys.

Цифрова прискорення після пандемії відбувається швидко, і для багатьох організацій хмара знаходиться в центрі всього. Вона допомагає їм стати більш гнучкими, інновувати більше і створювати цінність навіть у складних умовах. Gartner прогнозує, що витрати на хмарні технології зростуть на 18,4% цього року, до загальної суми 304,9 млрд доларів. Однак навіть попри масове впровадження хмарних технологій, багато організацій не мають достатнього рівня зрілості хмарних технологій, згідно з доповіддю 2021 Cloud Radar Report компанії Infosys. Захоплення своєї справедливої частки хмарної нагороди без того, щоб ландшафт хмарних технологій не деградував до хаосу, можливе лише тоді, коли компанія розвиває чітке бачення цінності, яка знаходиться на кону, і бізнес-кейсів, які повинні бути пріоритетними.

Хмарний розсіювання є значною проблемою. З SaaS, яке дозволяє бізнес-відділам самостійно приймати рішення щодо придбання ІТ, існують негайні вигоди, але також і декілька проблем. Ці多 buying центри вводять у гру зростаючий ризик сегрегованих послуг, зростаючі витрати і витік цінності. Штучний інтелект може допомогти полегшити шлях вперед, допомагаючи ІТ-організаціям подолати ці перешкоди з кращою ясністю, передбаченням і контролем.

Ясність не тільки витрат на хмарні технології, але й у бізнес-сервісах і технічних драйверах хмарного споживання – забезпечується автоматичним глибоким аналізом.

Прогноз споживання і передбачення сезонних моделей, які потім також дозволяють краще планувати і забезпечувати – за допомогою моделей даних. Штучний інтелект також допомагає керувати, структурувати і монетизувати великі набори даних, які живлять великі дані аналітики.

Контроль, який виникає з можливості оптимізувати робочі навантаження, а також інтелектуально автоматизувати моніторинг і відстеження хмарного споживання, послуг і витрат. Це може привести до надійності автоматичної раціоналізації, ефективності і пріоритезації; усіх фундаментальних елементів хорошого управління без людської помилковості.

Поза моніторингом і керуванням хмарним екосистемою, штучний інтелект також може служити для самозцілення у разі порушення цієї оркестрованої системи. Від автоматизації основних робочих процесів до аналітичних можливостей для покращення процесів з часом, роль штучного інтелекту значно розширюється. У надійній хмарній реалізації декілька процесів можуть бути автоматично керованими штучним інтелектом, а нові знання можуть продовжувати допомагати еволюціонувати операційну середовище, тоді як ІТ-команди зосереджуються на високоцінних стратегічних заходах. Штучний інтелект, що керується виявленням загроз, захистом даних і мережевою безпекою, також все частіше стає стандартом хмарних технологій.

Штучний інтелект також може служити необхідним спусковим механізмом для переосмислення і перепроектування ІТ-процесів за межами інкрементних поліпшень. Підприємства, особливо цифрові іммігранти, рідко мають оперативну силу і організаційні конструкції, щоб керувати складностями хмарної економіки. Коли вони вперше застосовують штучний інтелект для автоматизації свого процесу середовища для хмарної готовності, вони виявляють ці оперативні проблеми і часто проводять перепроектування неефективних або недієвих процесів як частина своєї хмарно-орієнтованої ІТ-трансформації, як засіб. Це може бути невід’ємною перевагою.

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) пропонує нам великий приклад того, як деякі з принципів, викладених у цьому підході, допомагають компанії керувати своєю хмарно-орієнтованою ІТ-трансформацією. Подорож SGRE включала гібридну хмарну трансформацію, впровадження програмно визначеної мережі, створення інтелектуальної служби підтримки та цифрових робочих місць. Вони спочатку виправили свою існуючу розрізнену ІТ-налаштування у гармонізовану і консолідовану інфраструктурну ландшафт. Гібридне хмарне рішення – поєднання декількох публічних хмарних платформ з приватною хмарою SGRE – було потім інтегровано, щоб привнести гнучкість до ІТ-інфраструктури, а також забезпечити технічні і фінансові синергії. Штучний інтелект для автоматизації процесів і передбачень для безперервного покращення їх операційного ландшафту був невід’ємною частиною їхнього плану. Вони використали покращені можливості самопомощи і самозцілення, забезпечені штучним інтелектом і автоматизаційними інструментами під час процесу, щоб забезпечити, що SGRE могла розраховувати на вигоди від оптимізованої, стабільної і завжди-включеної інфраструктури, яка в кінцевому підсумку буде обслуговувати їхні операції в понад 50 країнах.

Як шлях вперед, з компаніями, які будують моделі штучного інтелекту для хмарної трансформації, інженерами, які займаються хмарною трансформацією, потрібно слідкувати за змінами інструментів і середовищ. Спеціалісти з даних не є єдиними людьми, які працюють з цими моделями – інженери з операцій і менеджери також будуть需要 працювати з ними, щоб оптимізувати і покращити моделі. Підготовка талантів – у навичках і мисленні – до рівня, який відповідає тим, що штучний інтелект може принести до ландшафту ІТ-інфраструктури, є областю, яка може виграти від нашої уваги.