Tối ưu hóa hoạt động trên đám mây? Hãy nhìn vào Trí tuệ nhân tạo – Lãnh đạo tư duy

By Balakrishna DR, Phó Chủ tịch cấp cao, Trưởng bộ phận Cung cấp Dịch vụ – ECS, Trí tuệ nhân tạo và Tự động hóa tại Infosys.

Tăng tốc số hóa sau đại dịch đang tiến triển nhanh, và đối với nhiều tổ chức, đám mây là trung tâm của mọi thứ. Nó giúp họ trở nên linh hoạt, đổi mới hơn và tạo ra giá trị ngay cả trong những thời điểm khó khăn. Gartner dự đoán rằng chi tiêu cho đám mây sẽ tăng 18,4% trong năm nay, lên tổng cộng 304,9 tỷ USD. Tuy nhiên, ngay cả với việc áp dụng đám mây rộng rãi, nhiều tổ chức vẫn thiếu trưởng thành trong việc sử dụng đám mây, theo Báo cáo Radar Đám mây 2021 của Infosys. Việc chiếm được phần giá trị công bằng của đám mây, mà không để cảnh quan trở nên hỗn loạn, chỉ có thể xảy ra khi một công ty phát triển một tầm nhìn rõ ràng về giá trị và các trường hợp kinh doanh cần được ưu tiên.

Phát triển đám mây là một thách thức đáng kể. Với SaaS cho phép các bộ phận kinh doanh dẫn đầu quyết định mua sắm CNTT của họ, có những lợi ích ngay lập tức, nhưng cũng có một số thách thức. Những trung tâm mua sắm nhiều này mang lại rủi ro ngày càng tăng của các dịch vụ bị cô lập, chi phí bùng nổ và thất thoát giá trị. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp làm cho con đường phía trước trở nên dễ dàng hơn bằng cách giúp các tổ chức CNTT đối phó với những chướng ngại vật với sự rõ ràng, dự đoán và kiểm soát tốt hơn.

Sự rõ ràng không chỉ về chi tiêu cho đám mây, mà còn về các dịch vụ kinh doanh và các yếu tố kỹ thuật xung quanh việc tiêu thụ đám mây – được thúc đẩy bởi phân tích sâu tự động.

Dự đoán về việc tiêu thụ và tầm nhìn về các mô hình theo mùa mà sau đó cũng cho phép lập kế hoạch và cung cấp tốt hơn – sử dụng các mô hình dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo cũng giúp quản lý, cấu trúc và khai thác các tập dữ liệu lớn để phân tích dữ liệu lớn.

Kiểm soát đến từ khả năng tối ưu hóa công việc, trong khi tự động hóa thông minh việc giám sát và theo dõi việc tiêu thụ đám mây, dịch vụ và chi tiêu. Điều này có thể mang lại sự tin cậy của việc hợp lý hóa tự động, hiệu quả và ưu tiên; tất cả những yếu tố cơ bản của quản trị tốt mà không có sự dễ bị tổn thương của con người.

Beyond việc giám sát và quản lý hệ sinh thái đám mây, Trí tuệ nhân tạo cũng có thể tự chữa lành khi có sự trượt trong hệ thống được sắp xếp này. Từ việc tự động hóa các quy trình cốt lõi và sau đó với các khả năng phân tích để cải thiện quy trình theo thời gian, vai trò của Trí tuệ nhân tạo đang mở rộng đáng kể. Trong một triển khai đám mây mạnh mẽ, nhiều quy trình có thể được quản lý tự động bởi Trí tuệ nhân tạo, và những thông tin mới có thể tiếp tục giúp phát triển môi trường hoạt động, trong khi các nhóm CNTT tập trung vào các hoạt động chiến lược có giá trị cao hơn. Phát hiện mối đe dọa, bảo mật dữ liệu và bảo mật mạng được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo cũng ngày càng trở thành một yếu tố quan trọng của đám mây.

Trí tuệ nhân tạo cũng có thể đóng vai trò là một yếu tố kích hoạt cần thiết cho sự tái tưởng tượng và tái cấu trúc quy trình CNTT vượt ra ngoài những cải tiến nhỏ. Các doanh nghiệp, đặc biệt là những “người nhập cư số”, hiếm khi có đủ sức mạnh hoạt động và cấu trúc tổ chức để quản lý các phức tạp của kinh tế đám mây. Khi lần đầu tiên áp dụng Trí tuệ nhân tạo để tự động hóa môi trường quy trình của họ cho sự sẵn sàng của đám mây, họ thường phát hiện ra những thách thức hoạt động và thường thực hiện tái cấu trúc quy trình không hiệu quả hoặc không hiệu quả như một phần của quá trình chuyển đổi CNTT được hỗ trợ bởi đám mây của họ. Điều này có thể chứng minh là một lợi thế vô giá.

Siemens Gamesa Renewable Energy (SGRE) mang đến cho chúng ta một ví dụ tuyệt vời về cách một số nguyên tắc được nêu trong cách tiếp cận này đang giúp công ty quản lý quá trình chuyển đổi CNTT từ đầu đến cuối của họ. Hành trình của SGRE bao gồm chuyển đổi đám mây hỗn hợp, triển khai mạng được định nghĩa bằng phần mềm, thiết lập bàn hỗ trợ thông minh và dịch vụ nơi làm việc số. Họ đầu tiên sắp xếp lại thiết lập CNTT rời rạc hiện có của mình thành một cảnh quan cơ sở hạ tầng được hài hòa và hợp nhất. Giải pháp đám mây hỗn hợp – sự kết hợp của nhiều nền tảng đám mây công cộng với đám mây riêng của SGRE – sau đó được tích hợp để mang lại sự linh hoạt cho cơ sở hạ tầng CNTT đồng thời đảm bảo sự tương thích kỹ thuật và tài chính. Trí tuệ nhân tạo cho tự động hóa quy trình và tầm nhìn để cải thiện liên tục cảnh quan hoạt động của họ là một phần không thể thiếu trong kế hoạch của họ. Họ đã tận dụng các khả năng tự giúp đỡ và tự chữa lành được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo và công cụ tự động hóa trong quá trình, để đảm bảo rằng SGRE có thể tận dụng lợi ích từ cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa, ổn định và luôn hoạt động, cuối cùng sẽ phục vụ hoạt động của họ trên 50 quốc gia.

Để tiến về phía trước, với các công ty xây dựng mô hình Trí tuệ nhân tạo cho chuyển đổi đám mây, các kỹ sư phải theo kịp những thay đổi trong công cụ và môi trường. Các nhà khoa học dữ liệu không phải là những người duy nhất làm việc với những mô hình này – các kỹ sư vận hành và quản lý cũng sẽ cần làm việc với chúng để tối ưu hóa và cải thiện mô hình. Việc chuẩn bị cho cảnh quan tài năng – về kỹ năng và tâm lý – để phù hợp với những tiến bộ mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại cho cảnh quan cơ sở hạ tầng CNTT là một lĩnh vực có thể được hưởng lợi từ sự tập trung của chúng tôi.