Улучшите свое гибридное облако:проверенные шаги по устранению пробелов в производительности

Гибридное облако — это идеальная стратегия для предприятий, которые модернизируются, обеспечивая при этом надежность существующей инфраструктуры. Объединив локальные системы с облачными средами, организации могут раскрыть весь потенциал своих данных, повысить гибкость и оптимизировать рабочие нагрузки. Такой подход обеспечивает беспрепятственный доступ к критически важным данным, устраняет разрозненность и повышает общую эффективность работы. Поскольку объемы данных продолжают расти, решения должны не только удовлетворять текущие потребности, но и обеспечивать гибкость для поддержки будущих требований. Более половины организаций отдают приоритет согласованию своих облачных возможностей с доступными ресурсами для эффективного управления интеграцией, используя новые технологии.

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) и автоматизация часто рассматриваются как инструменты, которые следует применять после того, как данные попадают в облако, но в сегодняшних условиях они должны быть неотъемлемой частью более широкой стратегии гибридного облака организации. Независимо от того, используете ли вы данные мэйнфрейма, мигрируете в облако или оптимизируете облачные приложения, искусственный интеллект и автоматизация больше не являются обязательными — они необходимы. Эти инструменты теперь заполняют пробелы, которые часто создают препятствия для внедрения, помогая организациям преодолевать такие проблемы, как интеграция и безопасность. Это гарантирует полную реализацию инвестиций в облако за счет оптимизации миграции, повышения гибкости, повышения экономической эффективности и внедрения инноваций.

Организациям, стремящимся модернизировать свою ИТ-стратегию с помощью гибридного подхода, необходимо использовать GenAI и автоматизацию за счет плавной интеграции данных, возможностей интеллектуальных чат-ботов, анализа кода и перспективных приложений. Инвестируя в эти области, ИТ-руководители могут решить распространенные проблемы гибридных ИТ и подготовиться к будущему.

См. также: Что на самом деле означает мощь гибридного облака?

Бесшовная интеграция данных с искусственным интеллектом и автоматизацией

Основной проблемой для ИТ-руководителей является сложность доступа и интеграции данных мэйнфреймов с облачными источниками. Эти барьеры исторически затрудняли организациям быстрое использование данных, замедляя прогресс и ограничивая их способность извлекать выгоду из появляющихся возможностей. Чтобы оптимизировать гибридные ИТ-среды, организациям следует использовать инструменты автоматизации на основе искусственного интеллекта, чтобы беспрепятственно управлять перемещением данных между локальными и облачными системами. Эти инструменты автоматизируют интеграцию данных, устраняя ручное вмешательство и гарантируя, что критически важные рабочие нагрузки остаются в основных системах, одновременно перенаправляя данные в облачные среды для масштабируемого хранилища, расширенной аналитики и анализа на основе искусственного интеллекта.

Вот как это работает на практике:инструменты оркестрации данных на базе искусственного интеллекта анализируют данные и направляют их в соответствующую среду (локальную или облачную) без вмешательства человека. Например, конфиденциальные или высокоскоростные данные остаются локальными, а другие данные отправляются в облако для экономичного хранения и расширенных возможностей обработки. ИИ постоянно отслеживает потоки данных, обеспечивая актуальность и доступность данных на всех платформах, что позволяет быстрее получать аналитическую информацию и лучше принимать решения. Эти инструменты также автоматизируют очистку, преобразование и обогащение данных, упрощая подготовку данных для анализа или моделей машинного обучения.

Автоматизируя перемещение данных между локальными и облачными системами, организации могут обеспечить доступ к критически важным данным в режиме реального времени без ручного вмешательства. Независимо от того, поддерживаете ли вы высокоскоростную обработку в основных системах или перенаправляете данные в облако для масштабируемого хранения и аналитики, решения Rocket оптимизируют потоки данных, улучшают качество данных и поддерживают непрерывные инновации с минимальными простоями.

См. также: На пути к следующей эре внедрения гибридного облака

Включение возможностей интеллектуального чат-бота в гибридных средах

Умные чат-боты на базе искусственного интеллекта играют решающую роль в обеспечении того, чтобы гибридная ИТ-среда не отвечала потребностям предприятия. Хотя многие чат-боты способны обрабатывать целые документы, организации часто не решаются использовать их для конфиденциальных данных из-за опасений по поводу доверия, безопасности и надлежащего контроля доступа. Полагаясь исключительно на базовый поиск по ключевым словам или структурированные данные, такие как заголовки и теги, можно оставить неиспользованной важную информацию, что приводит к упущенным возможностям и разочарованию пользователей.

В гибридной ИТ-инфраструктуре чат-боты, у которых отсутствует глубокая интеграция с корпоративными системами, не могут точно преобразовывать пользовательские запросы в правильные вызовы интерфейса прикладного программирования (API), которые представляют собой наборы протоколов, которые позволяют приложениям получать доступ к данным из других систем и извлекать их из таких важных источников, как контракты, медицинские записи или политики. Отсутствие связи приводит к неполным или неточным ответам. Чтобы гарантировать полную эффективность гибридного решения, чат-боты должны иметь возможность беспрепятственно получать доступ к различным типам данных и обрабатывать их как в локальной, так и в облачной среде.

Чтобы поддерживать надежную гибридную ИТ-систему, предприятия должны отдавать приоритет чат-ботам, которые могут перемещаться по неструктурированным данным, плавно интегрироваться с существующей инфраструктурой и соблюдать стандарты безопасности и соответствия требованиям. Используя такие методы, как векторизация по требованию, несколько больших языковых моделей (LLM) и удобные интерфейсы, компании могут гарантировать, что их чат-боты на базе искусственного интеллекта предоставляют точную и действенную информацию, одновременно повышая производительность, сокращая затраты и поддерживая управление. Этот подход является ключом к устранению пробелов в гибридных ИТ-системах и полной реализации потенциала искусственного интеллекта.

Агентный искусственный интеллект и развитие интеллекта на месте

В гибридных ИТ открывается новая глава, определяемая агентным искусственным интеллектом и переходом к аналитике данных на месте. Благодаря облачным платформам модернизации (MCP) приложениям и данным стало значительно проще напрямую взаимодействовать с ИИ. Эта разработка устраняет одно из наиболее стойких препятствий на пути модернизации предприятия:необходимость дорогостоящих и сложных усилий по преобразованию данных. Вместо реструктуризации данных в соответствии с моделью ИИ теперь ИИ может обрабатывать данные там, где они есть. Этот архитектурный сдвиг открывает путь к новому классу интеллектуальных агентов, которые могут работать в гетерогенных системах, используя существующие форматы, модели и операционные структуры.

Это достижение имеет серьезные последствия для предприятий, которые все еще зависят от данных мэйнфреймов и базовой системы. На протяжении десятилетий к этим данным было трудно получить доступ в режиме реального времени без сложных рабочих процессов извлечения или репликации. Теперь организации могут использовать ИИ непосредственно на имеющихся данных, получая ценную информацию, не перемещая конфиденциальную или регулируемую информацию из своей системы учета. Результатом является стратегия модернизации, которая повышает полезность данных, не жертвуя при этом управлением, безопасностью и контролем.

Агентический ИИ также облегчает бизнес-аналитикам работу в фрагментированных средах. Вместо того, чтобы полагаться на технические команды для получения данных из разрозненных систем, аналитики теперь могут получать доступ и работать с информацией из мэйнфреймов, телеметрией приложений, журналами производительности и операционными показателями через интеллектуальные интерфейсы. Эти интерфейсы на основе искусственного интеллекта абстрагируют сложность на уровне системы, позволяя аналитикам генерировать высококачественную информацию, соответствующую целям модернизации, не требуя глубоких знаний в каждом источнике данных.

Поскольку ИИ обрабатывает данные из нескольких систем, агентские платформы могут поддерживать полную видимость происхождения от источника до выхода. Такая сквозная прозрачность позволяет предприятиям понимать не только то, какие данные использовались, но и как они передавались между приложениями, какие преобразования происходили и какие решения были приняты на основе информации. В условиях жесткого регулирования этот уровень отслеживания необходим для аудита и соблюдения требований, а также закладывает основу для постоянной оптимизации.

Возможно, самое важное то, что агентные интерфейсы снижают барьер для внедрения ИИ. Вместо создания собственных конвейеров или развертывания сложной инфраструктуры данных команды могут взаимодействовать со знакомыми приложениями и системами, в то время как интеллектуальные агенты выполняют тяжелую работу в фоновом режиме. Это сокращает время, затраты и навыки, которые обычно необходимы для извлечения выгоды из гибридных сред данных, превращая гибридные ИТ из структурной необходимости в стратегическое преимущество.

Анализ кода с помощью искусственного интеллекта

Каждый проект модернизации индивидуален. Когда дело доходит до обновления базовой инфраструктуры системы, существует множество вариантов — замена платформы, повторное размещение, перенос и т. д. — и организации могут выбрать свой путь для каждого отдельного приложения. Миграции и модернизации также сопряжены с риском. Трудно предвидеть все зависимости и обеспечить бесперебойную работу во время перехода. Кроме того, степень риска, связанного с модернизацией, со временем возрастает, и команды сменяются. Замена или переписывание приложений, которые сегодня имеют высокий уровень отказов, станут еще менее привлекательными.

Отрасли, использующие мэйнфреймы, сталкиваются с уникальным набором задач модернизации. Расстояние между текущей кодовой базой и местом, где она должна находиться для эффективной производительности облака, может быть слишком большим, чтобы организации могли справиться с ней внутри компании. К счастью, сейчас существуют технологии искусственного интеллекта, которые упрощают эту часть процесса модернизации.

Согласно недавнему опросу Forrester, две трети респондентов заявили, что ИИ повышает эффективность модернизации ИТ. Пятьдесят девять процентов также заявили, что это улучшило возможности сотрудников и клиентов. Это хорошая новость в сфере миграции и модернизации, поскольку лидеры пытаются сбалансировать скорость, стоимость и производительность, одновременно внося серьезные изменения в свои ИТ-организации.

Сегодня команды могут использовать инструменты анализа кода на базе искусственного интеллекта, которые позволяют автоматически анализировать и реорганизовывать «устаревший» код. Вместо того, чтобы нанимать все более дефицитные инженерные навыки на предприятии, компании могут использовать эти решения для ускорения процесса модернизации без увеличения риска. Помимо рефакторинга, ИИ может также помочь в проверке перенесенных артефактов, сравнении поведения и результатов исходной и преобразованной систем для обеспечения функциональной эквивалентности. Это значительно повышает эффективность и надежность процесса преобразования, что крайне важно при работе со сложными корпоративными системами.

Лучшие решения идут дальше, создавая гибкий код для интеграции мэйнфреймов с облачными сервисами и предоставляя инструменты, которые могут автоматически синхронизировать данные между системами. Эта возможность синхронизации упрощает процесс миграции, обеспечивая согласованность между средами и сокращая ручные затраты на выравнивание данных.

В результате разработчики могут больше сосредоточиться на инновациях и меньше на выполнении миграции, создавая больше возможностей для ИТ-организации и гарантируя, что модернизированные среды будут одновременно производительными и соответствующими потребностям бизнеса.

Интеграция искусственного интеллекта в гибридные ИТ-среды на будущее

Модернизация ИТ — это непрерывный процесс. Перенос определенных рабочих нагрузок в облако — это лишь первый шаг к увеличению ценности и производительности гибридных ИТ. Технологии меняются с угрожающей скоростью, поэтому компаниям важно подготовить свою локальную инфраструктуру к будущему. В гибридных ИТ-системах локальные приложения и рабочие нагрузки должны иметь возможность масштабироваться и адаптироваться к аналогам в облаке. Достижение этой цели будет становиться все более сложной задачей, поскольку облачные инновации ускоряются, а конкуренция становится более жесткой.

Помимо использования ИИ для поддержки единовременной модернизации, ИИ также может помочь обновлять мэйнфреймы и локальные технологии для гибридных операций. Например, компаниям, которые полагаются на приложения, работающие в основных системах, нужен способ автоматической идентификации и постоянного обновления кода с течением времени. Модель для лидеров, идущих вперед, не будет заключаться в том, чтобы ждать еще 10–20 лет, прежде чем вносить радикальные изменения. Лучшая стратегия — синхронизировать локальные среды с облаком и собственными облачными службами. Перспективный инструмент на базе искусственного интеллекта снижает корпоративные риски и снижает зависимость от специализированных навыков.

Использование гибридного облака — это уже не просто баланс между локальной и облачной средами, а создание основы для эффективности, масштабируемости и безопасности, которые способствуют долгосрочному успеху бизнеса. Интегрируя возможности GenAI, автоматизации, а теперь и агентного ИИ в гибридные ИТ-стратегии, организации могут устранить ключевые барьеры внедрения, раскрыть весь потенциал своих данных и подготовить свою инфраструктуру к будущему. Это не только оптимизирует ИТ-операции, но и стимулирует более широкие бизнес-инновации, позволяя компаниям оставаться конкурентоспособными и гибкими в быстро меняющемся цифровом мире.