AI đang cung cấp cho các doanh nghiệp lý do họ cần để giải quyết nhiều năm nợ kỹ thuật

Mỗi doanh nghiệp đều muốn nói về AI. Chúng ta nên đầu tư bao nhiêu? Chúng ta nên chạy nó ở đâu? Chúng ta có thể xây dựng những ứng dụng mới nào? Chúng ta có thể đưa chúng vào sản xuất nhanh như thế nào?

Nhưng có điều khác đang diễn ra dưới tất cả sự hào hứng đó. Khi các tổ chức đổ tiền vào AI, nhiều người đang nhìn kỹ vào hạ tầng đã âm thầm vận hành doanh nghiệp trong nhiều năm. Và những gì họ phát hiện không phải lúc nào cũng đẹp mắt:

• Hệ điều hành lạc hậu
• Cơ sở dữ liệu đã cũ
• Các ứng dụng đã hiện đại hóa không cân xứng so với hạ tầng

Các tổ chức đang quan sát các môi trường được xây dựng dựa trên các quyết định được đưa ra từ nhiều năm trước. Đó là nợ kỹ thuật mà mọi người đều biết tồn tại, nhưng không ai có đủ lý do hoặc ngân sách để giải quyết.

Một cách mỉa mai, AI cuối cùng có thể thay đổi điều đó.

AI đang mở rộng ngân quỹ hạ tầng

Một trong những rào cản lớn nhất đối với việc hiện đại hóa hạ tầng trong nhiều năm đã vô cùng đơn giản: nếu nó không hỏng, tại sao phải chi hàng triệu đô la để thay đổi nó?

Đó là một lập luận khó khăn cho đội ngũ hạ tầng để vượt qua. Một hệ thống đã 10 năm tuổi có thể lỗi thời, tốn kém và không linh hoạt, nhưng nếu các ứng dụng vẫn hoạt động và khách hàng không phàn nàn, việc thay thế hoặc hiện đại hóa nó có thể là một đề xuất khó thuyết phục với CFO.

AI đã viết lại cuộc trò chuyện đó.

Để hỗ trợ các chiến lược AI của mình, các tổ chức đang thực hiện đầu tư mới đáng kể vào hạ tầng. Khoản chi tiêu đó có thể tạo ra cơ hội để cùng lúc giải quyết các vấn đề hạ tầng khác. Những dự án đã gặp khó khăn trong việc nhận được tài trợ riêng lẻ có thể đột nhiên trở thành một phần của cuộc thảo luận rộng hơn nhiều về cách mà ngăn xếp công nghệ doanh nghiệp cần trông như thế nào trong thập kỷ tới.

Kỷ nguyên AI đang va chạm với Kỷ nguyên Di sản

Nhiều doanh nghiệp vẫn phụ thuộc mạnh mẽ vào hạ tầng dựa trên Windows và các phiên bản cũ của SQL Server, trong khi ngành công nghệ đã dành nhiều năm để nói về đám mây gốc kiến trúc và container.

Phát triển ứng dụng đã tiến lên đồng thời. Các đội phát triển đã tiếp nhận Linux, container và các nền tảng đám mây trong khi các cơ sở dữ liệu và hạ tầng quan trọng khác thường vẫn ở vị trí cũ. Điều này tạo ra một rào cản ngày càng khó xử trong doanh nghiệp: các ứng dụng hiện đại ở một phía và hạ tầng di sản ở phía còn lại. AI không tạo ra vấn đề này. Nhưng cuộc chạy đua để xây dựng một doanh nghiệp sẵn sàng cho AI khiến việc bỏ qua nó trở nên khó khăn hơn rất nhiều.

Do đó, các tổ chức nên tránh nhìn hạ tầng AI như một khoản mua công nghệ riêng lẻ. Đó có thể là cơ hội để đặt ra một câu hỏi lớn hơn: Nếu chúng ta đang thiết kế lại một phần hạ tầng cho AI, còn gì khác chúng ta nên sửa chữa khi đang ở đây?

Hiện đại hóa không nhất thiết phải là một vụ nổ lớn

Một lý do khiến nợ kỹ thuật vẫn tồn tại là giả định rằng hiện đại hóa đòi hỏi một cuộc di chuyển quy mô lớn. Điều đó không đúng.

Khi bạn chuyển từ Windows sang Linux, ví dụ, không phải mọi ứng dụng, cơ sở dữ liệu và quy trình vận hành đều cần thay đổi đồng thời. Và việc áp dụng Kubernetes không có nghĩa là một tổ chức phải ngay lập tức từ bỏ mọi thứ đã có trước đó. Để thực hiện một cách thực tiễn nhất, việc hiện đại hóa nên được thực hiện theo từng bước.

Các tổ chức có thể duy trì các khối lượng công việc Windows hiện có đồng thời giới thiệu Linux hoặc Kubernetes bên cạnh chúng. Họ có thể hiện đại hóa các thành phần riêng lẻ, khi trường hợp kinh doanh hợp lý, và dần dần chuyển đổi khối lượng công việc thay vì đặt cược toàn bộ vào một dự án chuyển đổi khổng lồ.

Điều này đặc biệt quan trọng đối với các cơ sở dữ liệu. Các môi trường SQL Server quan trọng có thể đã vận hành thành công trong nhiều năm. Thực tế chúng đã cũ không có nghĩa là các tổ chức nên thay thế chúng một cách liều lĩnh.

Mục tiêu nên là tạo ra một lộ trình phía trước.

Đừng hiện đại hóa chỉ vì AI đang thịnh hành

Có một sự phân biệt quan trọng ở đây.

Chi tiêu cho AI có thể tạo ra cơ hội để hiện đại hóa hạ tầng, nhưng các tổ chức không nên di chuyển khối lượng công việc chỉ vì họ tin rằng mọi thứ đột nhiên cần trở nên “sẵn sàng cho AI”. Lý do kinh doanh cho việc hiện đại hóa hạ tầng cần phải tự đứng vững.

Chúng ta có thể giảm chi phí không?

Chúng ta có thể cải thiện tính sẵn sàng không?

Chúng ta có thể giảm sự phụ thuộc vào một nền tảng cụ thể không?

Chúng ta có thể làm cho khối lượng công việc di động hơn không?

Chúng ta có thể cung cấp cho doanh nghiệp sự linh hoạt lớn hơn về nơi các ứng dụng và dữ liệu chạy không?

Đó là những kết quả có giá trị bất kể điều gì xảy ra với lộ trình AI của tổ chức.

Thực tế, một trong những sai lầm mà các doanh nghiệp có thể mắc phải là để AI trở thành lý do biện minh cho mọi quyết định công nghệ. Các khối tải công việc AI và các khối tải công việc giao dịch truyền thống có yêu cầu khác nhau. Chỉ vì một tổ chức đang đầu tư mạnh vào AI không có nghĩa là mọi khối tải công việc kế thừa đột nhiên phải chạy trên Kubernetes.

Việc hiện đại hóa nên giải quyết một vấn đề hạ tầng thực tế.

AI Cũng Đang Thay Đổi Kinh Tế Hạ Tầng

Có một lý do khác khiến tính linh hoạt quan trọng hơn trong thời đại AI: kinh tế hạ tầng đang trở nên ngày càng năng động. Các tổ chức có nhiều lựa chọn hơn bao giờ hết về nơi các khối tải công việc chạy… tại chỗ, trong đám mây riêng, trong đám mây công cộng và trên nhiều nhà cung cấp đám mây. Môi trường tốt nhất cho một khối tải công việc có thể thực sự hoàn toàn không phù hợp với khối tải khác. Điều đó làm cho khả năng di chuyển hạ tầng ngày càng có giá trị.

Các doanh nghiệp không nên phải đưa ra mọi quyết định hạ tầng trong tương lai dựa trên một lựa chọn họ đã thực hiện từ nhiều năm trước. Họ nên có khả năng đánh giá nơi mà một khối tải công việc mang lại lợi ích vận hành và kinh tế nhất và thực hiện thay đổi mà không cần thiết kế lại toàn bộ môi trường ứng dụng. Điều này trở nên quan trọng hơn khi AI làm tăng chi tiêu hạ tầng. Khi ngân sách công nghệ tăng lên, những chênh lệch tương đối nhỏ trong chi phí tính toán, giấy phép và đám mây có thể trở thành những con số rất lớn.

Khả năng lựa chọn trở thành lợi thế kinh tế.

Cơ Hội Hạ Tầng AI Thực Sự Có Thể Lớn Hơn AI

Có xu hướng suy nghĩ về bùng nổ hạ tầng AI chủ yếu dựa trên GPU, các bộ tăng tốc và các trung tâm dữ liệu khổng lồ. Những khoản đầu tư đó chắc chắn quan trọng. Điều xảy ra với phần còn lại của hạ tầng doanh nghiệp do đó có thể thực sự là tác động lâu dài hơn.

AI đang buộc các tổ chức phải suy nghĩ về nơi ứng dụng của họ chạy, nơi dữ liệu của họ được lưu trữ, cách hạ tầng được quản lý, và mức độ công nghệ kế thừa mà họ sẵn sàng duy trì.

Điều đó tạo ra một cơ hội hiếm hoi.

Thay vì chỉ đơn giản chồng lớp công nghệ mới lên trên hàng thập kỷ quyết định hạ tầng cũ, các doanh nghiệp có thể sử dụng chu kỳ đầu tư này để bắt đầu trả nợ kỹ thuật và tạo ra một nền tảng linh hoạt hơn cho bất kỳ điều gì sẽ đến tiếp theo.

Bởi vì câu hỏi quan trọng nhất có thể không phải là liệu hạ tầng hiện tại có thể chạy AI hay không.

Có thể là liệu khoản đầu tư AI hiện nay cuối cùng có thể cung cấp cho các tổ chức lý do để xây dựng hạ tầng mà họ lẽ ra phải xây dựng từ trước tới nay hay không.