Улучшите свой гибридный облако: проверенные шаги для преодоления пробелов в производительности

Гибридное облако — стратегия выбора для предприятий, модернизирующих себя при обеспечении надежности существующей инфраструктуры. Объединяя он-премис системы с облачными средами, организации могут раскрыть полный потенциал своих данных, повысить гибкость и оптимизировать нагрузки. Этот подход обеспечивает бесшовный доступ к критическим данным, устраняет силосы и улучшает общую операционную эффективность. По мере роста объемов данных решения должны не только адресовать текущие потребности, но и предлагать гибкость для поддержки будущих требований. Более половины организаций приоритизируют согласование своих облачных возможностей с доступными ресурсами для эффективного управления интеграциями, капитализируя на الناشщих технологиях.

Генеративный ИИ (GenAI) и автоматизация часто рассматриваются как инструменты, применяемые после того, как данные достигают облака, но в современном ландшафте они должны быть интегральной частью более широкой гибридной облачной стратегии организации. Будь то использование мейнфрейм-данных, миграция в облако или оптимизация облачных приложений, ИИ и автоматизация больше не опциональны — они необходимы. Эти инструменты теперь заполняют пробелы, которые часто создают барьеры для внедрения, помогая организациям преодолевать вызовы вроде интеграции и безопасности. Это гарантирует, что облачные инвестиции полностью реализуются за счет оптимизации миграции, повышения гибкости, улучшения стоимостной эффективности и стимулирования инноваций.

Для организаций, стремящихся модернизировать свою ИТ-стратегию с гибридным подходом, необходимы использование GenAI и автоматизации через бесшовную интеграцию данных, умные чатбот-возможности, анализ кода и футурпуруфинг приложений. Инвестируя в эти области, ИТ-исполнители могут адресовать общие гибридные ИТ-вызовы и хорошо настроиться на будущее.

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

Бесшовная интеграция данных с ИИ и автоматизацией

Крупный вызов для ИТ-лидеров — сложность доступа и интеграции мейнфрейм-данных с облачными источниками. Эти барьеры исторически затрудняли организации быстро использовать данные, замедляя прогресс и мешая их способности капитализировать на الناشщих возможностях. Для оптимизации гибридных ИТ-сред организаций следует использовать ИИ-питанные инструменты автоматизации для бесшовного управления перемещением данных между он-премис и облачными системами. Эти инструменты автоматизируют интеграцию данных, устраняя ручные вмешательства и обеспечивая, что критические нагрузки остаются на базовых системах, в то время как данные маршрутизируются в облачные среды для масштабируемого хранения, передовых аналитик и ИИ-питанных инсайтов.

Вот как это работает на практике: ИИ-питанные инструменты оркестрации данных анализируют данные и маршрутизируют их в соответствующую среду (он-премис или облако) без человеческого вмешательства. Например, чувствительные или высокоскоростные данные остаются он-премис, в то время как другие данные отправляются в облако для стоимостно-эффективного хранения и улучшенных возможностей обработки. ИИ непрерывно мониторит потоки данных, обеспечивая актуальность и доступность данных через платформы, позволяя быстрее инсайты и лучшее принятие решений. Эти инструменты также автоматизируют очистку, трансформацию и обогащение данных, упрощая подготовку данных для аналитики или моделей машинного обучения.

Автоматизируя перемещение данных между он-премис и облачными системами, организации могут обеспечить реальный доступ к критическим данным без ручного вмешательства. Будь то удержание высокоскоростной обработки на базовых системах или маршрутизация данных в облако для масштабируемого хранения и аналитики, решения Rocket оптимизируют потоки данных, улучшают качество данных и поддерживают непрерывные инновации с минимальными нарушениями.

См. также: Навигация в следующую эру внедрения гибридного облака

Включение умных чатбот-возможностей с гибридными средами

ИИ-питанные умные чатботы играют критическую роль в обеспечении того, чтобы гибридная ИТ-среда не оставалась в долгу перед потребностями предприятия. Хотя многие чатботы способны обрабатывать целые документы, организации часто колеблются развертывать их для чувствительных данных из-за опасений по поводу доверия, безопасности и правильных контролов доступа. Опора исключительно на базовые ключевые слова или структурированные данные вроде заголовков и тегов может оставить ключевые инсайты необнаруженными, вызывая упущенные возможности и фрустрацию пользователей.

В гибридной ИТ-установке чатботы, лишенные глубокой интеграции с корпоративными системами, не могут точно переводить пользовательские запросы в правильные вызовы Application Programming Interface (API) — наборы протоколов, позволяющих приложениям получать и извлекать данные из других систем — для получения информации из критичных источников вроде контрактов, клинических записей или политик. Этот недостаток связности ведет к неполным или неточным ответам. Для обеспечения того, чтобы гибридное решение было полностью эффективным, чатботы должны уметь бесшовно получать доступ и обрабатывать разнообразные типы данных через оба он-премис и облачные среды.

Для поддержания надежной гибридной ИТ-системы предприятия должны приоритизировать чатботов, которые могут навигировать по неструктурированным данным, плавно интегрироваться с существующей инфраструктурой и придерживаться стандартов безопасности и комплаенса. Используя техники вроде on-demand векторизации, множественных больших языковых моделей (LLM) и пользовательских интерфейсов, бизнесы могут обеспечить, что их ИИ-питанные чатботы доставляют точные, действенные инсайты, повышая продуктивность, снижая затраты и поддерживая гвернанс. Этот подход ключевой для избежания пробелов в гибридных ИТ-системах и полного раскрытия потенциала ИИ.

Агентский ИИ и подъем интеллекта на месте

Новая глава выступает в гибридной ИТ — определенная агентским ИИ и сдвигом к интеллекту данных на месте. С Modernization Cloud Platforms (MCP) стало значительно проще для приложений и данных интероперировать напрямую с ИИ. Это развитие убирает один из самых стойких барьеров к корпоративной модернизации: необходимость в дорогих и сложных усилиях по трансформации данных. Вместо того чтобы реструктурировать данные под ИИ-модель, ИИ теперь может встречать данные там, где они есть. Этот архитектурный сдвиг пролагает путь для нового класса интеллектуальных агентов, которые могут оперировать через гетерогенные системы, используя существующие форматы, модели и операционные фреймворки.

Это достижение приносит мощные импликации для предприятий, все еще зависимых от мейнфрейм и базовых систем данных. Десятилетиями эти данные были труднодоступны в реальном времени без сложных workflows извлечения или репликации. Теперь организации могут использовать ИИ прямо на данных на месте, разблокируя ценные инсайты без перемещения чувствительной или регулируемой информации из своей системы записи. Результат — стратегия модернизации, улучшающая утилиту данных без жертвования гвернансом, безопасностью или контролем.

Агентский ИИ также делает проще для бизнес-аналитиков оперировать через фрагментированные среды. Вместо полагаться на технические команды для извлечения данных из разрозненных систем, аналитики теперь могут получать доступ и работать с информацией от мейнфреймов, телеметрии приложений, логов производительности и операционных метрик через интеллектуальные интерфейсы. Эти ИИ-питанные интерфейсы абстрагируют системную сложность, позволяя аналитикам генерировать высококачественные инсайты, поддерживающие цели модернизации — не требуя глубокой экспертизы в каждом источнике данных.

По мере того как ИИ обрабатывает данные из множественных систем, агентские платформы могут поддерживать полную видимость происхождения от источника к выводу. Эта end-to-end прозрачность гарантирует, что предприятия понимают не только какие данные использовались, но как они текли через приложения, какие трансформации происходили и какие решения информировались. В высокорегулируемых средах этот уровень трассируемости необходим для аудита и комплаенса, и также закладывает основу для непрерывной оптимизации.

Возможно, наиболее важно, агентские интерфейсы снижают барьер входа для внедрения ИИ. Вместо построения кастомных пайплайнов или развертывания сложной данной инфраструктуры, команды могут взаимодействовать с привычными приложениями и системами, пока интеллектуальные агенты делают тяжелую работу на фоне. Это сокращает время, стоимость и навыки, обычно требуемые для извлечения ценности из гибридных данных сред, превращая гибридную ИТ от структурной необходимости в стратегическое преимущество.

ИИ-питанный анализ кода

Каждый проект модернизации разный. Существует много вариантов когда речь идет об обновлении инфраструктуры базовых систем — реплатформа, рехост, lift-and-shift и т.д. — и организации могут брать разный путь для каждого отдельного приложения. Миграции и модернизации также полны рисков. Трудно предвидеть все зависимости и обеспечить uptime во время перехода. Плюс, степень риска в модернизациях растет со временем и сменой команд. Замена или переписывание приложений, оба имеющих высокие показатели неудач сегодня, станут еще менее привлекательными.

Отрасли, использующие мейнфрейм-системы, сталкиваются с уникальным набором вызовов модернизации. Расстояние между текущей кодовой базой и тем, где она должна быть для эффективной облачной производительности, может быть слишком велико для организаций, чтобы справиться внутренне. К счастью, ИИ-технологии теперь существуют, оптимизирующие эту часть процесса модернизации.

По недавнему опросу Forrester, две трети респондентов сказали, что ИИ повысило эффективность ИТ-модернизации. Пятьдесят девять процентов также сказали, что это улучшило возможности для сотрудников и клиентов. Это хорошие новости на фронте миграции и модернизации, так как лидеры пытаются балансировать скорость, стоимость и производительность, делая крупные изменения в своих ИТ-организациях.

Сегодня команды могут использовать ИИ-питанные инструменты анализа кода, способные анализировать и рефакторить «legacy» код автоматически. Вместо необходимости нанимать все более редкие он-премис инженеринг навыки, компании могут использовать эти решения для ускорения пути модернизации без увеличения риска. Помимо рефакторинга, ИИ может также ассистовать в валидации мигрированных артефактов, сравнивая поведение и результаты между оригинальной и трансформированной системами для обеспечения функциональной эквивалентности. Это драматически улучшает эффективность и надежность процесса конвертации — критично при работе со сложными корпоративными системами.

Лучшие решения идут дальше, пиша гибкий код для интеграции мейнфреймов с облачными сервисами и включая тулинг, который может автоматически синхронизировать данные между системами. Эта способность синхронизации упрощает процесс миграции, обеспечивая согласованность через среды и снижая ручные накладные расходы на выравнивание данных.

В результате разработчики могут фокусироваться больше на инновациях и меньше на исполнении миграции, создавая больше емкости для ИТ-организации и обеспечивая, что модернизированные среды הן производительны и выровнены с бизнес-потребностями.

Футурпуруфинг с ИИ-интеграцией в гибридных ИТ-средах

ИТ-модернизация — непрерывный процесс. Перемещение определенных нагрузок в облако — только первый шаг к максимизации ценности и производительности гибридной ИТ. Технология меняется в тревожном темпе, поэтому важно для компаний футурпуруфить свою он-премис инфраструктуру. В гибридных ИТ-установках он-премис приложения и нагрузки должны уметь масштабироваться и адаптироваться с аналогами в облаке. Достижение этого станет только более сложным по мере ускорения облачных инноваций и ожесточения конкуренции.

Помимо использования ИИ для поддержки разовых модернизаций, ИИ может также помочь держать мейнфрейм и он-премис технологии обновленными для гибридных операций. Например, компаниям, полагающимся на приложения, работающие на базовых системах, нужен способ автоматически идентифицировать и обновлять код непрерывно во времени. Модель для лидеров вперед не будет ждать еще 10–20 лет перед внесением масштабных изменений. Лучшая стратегия — держать он-премис среды в синхронизации с облаком и облачно-родными сервисами. ИИ-питанный футурпуруфинг инструмент снижает корпоративный риск и зависимость от специализированных навыков.

Принятие гибридного облака больше не просто о балансировке он-премис и облачных сред — это о создании фундамента для эффективности, масштабируемости и безопасности, питающего долгосрочный бизнес-успех. Интегрируя возможности GenAI, автоматизации и теперь агентского ИИ в гибридные ИТ-стратегии, организации могут устранить ключевые барьеры внедрения, раскрыть полный потенциал своих данных и футурпуруфить свою инфраструктуру. Это не только оптимизирует ИТ-операции, но также драйвит более широкие бизнес-инновации, позволяя компаниям оставаться конкурентоспособными и гибкими в быстро меняющемся цифровом мире.