ИИ ускоряет цифровую трансформацию

Результаты исследования State of Entperise AI и Enterprise Cloud Index показывают, почему ИТ-руководители внедряют приложения ИИ и используют ИИ для управления сложными операциями центров обработки данных. В последние годы искусственный интеллект перешел от шумихи к бизнес-требованиям быстрее, чем любая другая новая технология, которую мы видели за десятилетия. И хотя ChatGPT и другие генеративные инструменты ИИ получают наибольшую шумиху, ИИ также фундаментально меняет ИТ-операции и инфраструктуру — в частности, центр обработки данных. Два недавних отраслевых отчета — State of Entperise AI и Enterprise Cloud Index — раскрывают множество движущихся частей, потребностей и проблем, с которыми сталкиваются ИТ-руководители, переводя свои ИТ-возможности в эпоху ИИ.

ИТ-лидеры разных отраслей это принимают к сведению. Согласно  отчету Nutanix State of Enterprise AI за 2024 год  , 90% говорят, что ИИ является главным приоритетом для их организаций.

 

Тем не менее, признание необходимости ИИ и наличие понимания, навыков и ресурсов, необходимых для его стратегической интеграции, — это две разные вещи. Для большинства организаций существует значительный разрыв между тем, что они хотят и планируют делать с ИИ, и их нынешними возможностями стратегического управления этими инициативами.

 

ИТ-директора, находящиеся на пульсе эволюции искусственного интеллекта, знают, что время имеет решающее значение для того, чтобы набрать скорость. Все признаки указывают на ближайшее будущее, когда центры обработки данных должны будут быть не просто готовы к искусственному интеллекту — они должны будут управляться искусственным интеллектом, чтобы управлять новыми, сложными и высокоинтенсивными требованиями.

«Существующим центрам обработки данных, уже работающим с околопиковой нагрузкой, будет трудно справиться, когда предприятия перейдут от тестирования приложений искусственного интеллекта к полномасштабному развертыванию», —  сказал Wall Street Journal Навин Чхабра, главный аналитик ИТ-исследовательской компании Forrester Research . «Это все равно, что сказать, что для работы ваших приложений искусственного интеллекта вам нужна дорога с восемью полосами движения, а не с двумя полосами движения».

Организациям придется перейти от простого удовлетворения требований приложений на основе ИИ к использованию ИИ в качестве основного инструмента управления или, другими словами, перейти к центрам обработки данных и инфраструктурам, управляемым ИИ.

 

Центры обработки данных с искусственным интеллектом: переломный момент

Центры обработки данных развивались быстрыми темпами на протяжении большей части 21-го века, приспосабливаясь к постоянному взрыву веб-приложений и мобильных приложений. Поскольку искусственный интеллект становится повсеместным компонентом современных приложений, ИТ-руководителям теперь придется пойти еще дальше, перепроектируя свои ИТ-инфраструктуры, чтобы соответствовать возросшим требованиям.

Значительной частью достижения этой цели станет возможность беспрепятственного запуска приложений в идеальных средах. Согласно другому недавнему опросу мировых ИТ-лидеров,  Индексу корпоративных облаков 2024 года (ECI) , разнообразие мест размещения приложений является основной причиной, по которой 95% организаций перенесли приложения из одной среды в другую за последний год, при этом интеграция AI/ML сообщается как один из лучших водителей.

«Предприятия должны ожидать, что перемещение приложений и данных останется постоянным, — говорится в отчете ECI, — и соответствующим образом планировать выбор инфраструктуры, уделяя особое внимание гибкости и прозрачности».

ИИ будет играть решающую роль, помогая организациям достичь этой цели, поддерживая растущее внедрение гибридных мультиоблачных моделей и периферийных вычислений, а также обеспечивая более целостный подход к управлению центрами обработки данных. ИИ будет иметь решающее значение для управления тем, как приложения и данные работают в самых разных ИТ-инфраструктурах.

Этот переход к использованию и использованию искусственного интеллекта в ИТ-операциях обнажает пробелы в готовности многих предприятий, особенно в отношении безопасности, соответствия требованиям и проектирования инфраструктуры. Это отражено в трех основных проблемных областях, о которых сообщили респонденты ECI в этом году: защита от программ-вымогателей и вредоносных программ, конфиденциальность данных и соответствие требованиям, а также запуск приложений искусственного интеллекта.

По мере того, как центры обработки данных становятся более сложными и взаимосвязанными, потенциал уязвимостей безопасности увеличивается. Те же самые системы искусственного интеллекта, способные оптимизировать операции, могут, если они не защищены должным образом, предоставить новые векторы атак для изощренных киберпреступников.

Кроме того, инфраструктура, необходимая для поддержки ИИ, значительно более требовательна, чем традиционные установки центров обработки данных.

 

Модернизация инфраструктуры, ориентированная на искусственный интеллект

По мере того как центры обработки данных, управляемые ИИ, развиваются и развиваются, решение двойной проблемы, связанной с безопасностью и модернизацией инфраструктуры, имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы центры обработки данных могли извлечь выгоду из преимуществ ИИ, одновременно снижая риски, связанные с его интеграцией.

Стратегическая модернизация ИТ будет иметь важное значение. Прикладные ландшафты на основе ИИ требуют надежных и гибких ИТ-структур, для которых традиционные центры обработки данных просто не были предназначены. Это означает, что в предстоящие годы модернизация будет заключаться не только в повышении емкости, но и в фундаментальном пересмотре инфраструктуры для удовлетворения новых требований ИИ.

Учитывая тот факт, что искусственный интеллект все еще находится на начальном этапе развития, ИТ-руководителям также следует заранее продумать долгосрочные планы, заложив в них гибкость и масштабируемость для удовлетворения будущих потребностей по мере их возникновения.

Согласно отчету Nutanix State of Enterprise AI, этот вопрос находится в поле зрения почти всех нынешних ИТ-руководителей: 91% согласились, что их ИТ-инфраструктуры необходимо улучшить для поддержки ИИ, а 83% планируют увеличить инвестиции в периферийную стратегию специально для этой цели.

«Внедрение технологий искусственного интеллекта станет катализатором новой волны модернизации ИТ-инфраструктуры, — подчеркивается в отчете, — с упором на беспрепятственную мобильность данных в основных и периферийных средах».

 

Решение ключевых проблем

Успешная трансформация центра обработки данных в готовый к использованию ИИ, а затем управляемый ИИ, требует принятия стратегических подходов для решения многогранных задач, которые являются частью этого процесса, включая сам процесс модернизации ИТ, а также постоянное соблюдение требований, безопасность и плавную интеграцию. 

Чтобы расставить приоритеты для наиболее важных обновлений и провести модернизацию с минимальными нарушениями, организации могут использовать поэтапный подход, начиная с развертывания модульных и масштабируемых инфраструктурных решений, таких как гиперконвергентная инфраструктура (HCI), которые можно постепенно расширять для удовлетворения растущих потребностей ИИ. 

Использование контейнеризации и Kubernetes также может помочь более эффективно изолировать, управлять и масштабировать приложения ИИ, снижая сложность интеграции новых и устаревших систем.

В отчете Nutanix ECI говорится, что контейнеризация становится «повсеместной»: 97% опрошенных сообщили, что некоторая часть их приложений находится в контейнерах.

В отчете также говорится, что автоматизация безопасности и соблюдения требований также имеет решающее значение. Многие организации используют инструменты на базе искусственного интеллекта, которые контролируют всю инфраструктуру, отправляя оповещения в режиме реального времени и обеспечивая более быстрое реагирование и устранение проблем в случае возникновения проблем. Эти инструменты создают журналы аудита и отчеты, которые помогают центрам обработки данных поддерживать прозрачность и облегчают повседневное управление конфиденциальностью данных и соблюдением требований.

Эти типы возможностей обеспечения безопасности данных были названы движущей силой номер один в обновлении приложений и инфраструктуры ИИ более чем для половины респондентов, опрошенных в этом году по вопросам корпоративного ИИ.

Упреждающее и эффективное решение этих и других распространенных проблем, связанных с преобразованием центров обработки данных под управлением ИИ, имеет решающее значение для реализации возможностей ИИ и поддержки более сложных потребностей приложений ИИ.

 

Унифицированное управление центром обработки данных: ключевое решение

Поскольку центры обработки данных, управляемые искусственным интеллектом, продолжают развиваться, унифицированное управление становится важной стратегией для управления их сложностями и обеспечения согласованности в локальных, облачных и периферийных средах.

Как уже упоминалось, гиперконвергентная инфраструктура оказывается одним из наиболее эффективных подходов, объединяющих вычисления, хранилище и виртуализацию в единую масштабируемую платформу, которая упрощает управление центром обработки данных. Такое единое управление имеет решающее значение, поскольку интеграция различных технологий (ИИ и других) может быстро привести к разрозненности операций и снижению эффективности.

«Поскольку смешанные ИТ-среды получают решения от разных поставщиков и развертывают их в разных средах, становится критически важным использовать универсальные инструменты управления данными, защиты, безопасности и мониторинга для обеспечения совместимости между гетерогенными платформами», — отчет Nutanix ECI. подчеркивает.

Такое централизованное представление затем облегчает стратегическое распределение ресурсов и настройку системы в режиме реального времени, что имеет решающее значение для поддержки динамических рабочих нагрузок ИИ и обеспечения высокой доступности и производительности.

Консолидированный подход HCI также повышает эксплуатационную устойчивость, позволяя центрам обработки данных быстрее адаптироваться к технологическим достижениям и меняющимся потребностям бизнеса. Такая гибкость важна для центров обработки данных, переходящих на функции, основанные на искусственном интеллекте, где быстрое развертывание и плавная интеграция новых приложений необходимы для сохранения конкурентоспособности.

Наконец, унифицированное управление центром обработки данных значительно повышает устойчивость ИТ. Оптимизируя системы электропитания и охлаждения посредством централизованного управления, центры обработки данных, управляемые искусственным интеллектом, могут значительно снизить потребление энергии. Оптимизированная архитектура HCI сводит к минимуму потребности в физическом оборудовании, что еще больше снижает воздействие на окружающую среду.

Это является приоритетом для 88% респондентов ECI в этом году, и более половины сообщают, что они уже предпринимают активные шаги по реализации инициатив в области устойчивого развития посредством модернизации ИТ, а 77% говорят, что планируют увеличить инвестиции в устойчивое развитие в 2024 году.

Устойчивые центры обработки данных и инфраструктура, поддерживаемые искусственным интеллектом, соответствуют растущим глобальным нормативным требованиям в этой области и помогают организациям соответствовать более высоким ожиданиям заинтересованных сторон в отношении экологически чистых методов.

Решение проблемы дефицита навыков

ИТ-руководители уже заметили пробелы в навыках в своих внутренних командах — пробелы, которые будут только увеличиваться по мере того, как центры обработки данных, управляемые искусственным интеллектом, станут более распространенными и продвинутыми. Большинство организаций планируют увеличить инвестиции в таланты для поддержки инициатив в области искусственного интеллекта, при этом 84% заявили, что в ближайшие годы они расширят свои команды инженеров и специалистов по обработке данных.

Они также сообщили о широком спектре организационных областей, где им потребуется больше навыков искусственного интеллекта в ближайшие 12 месяцев, включая операции, исследования и разработки, логистику и принятие стратегических решений.

Повышение квалификации будет иметь решающее значение для обеспечения эффективного управления центром обработки данных и минимизации рисков безопасности и соответствия требованиям, вызванных человеческими ошибками. Необходимо реализовать программы обучения для повышения технических навыков ИТ-персонала с упором на такие области, как управление ИИ, кибербезопасность в контексте ИИ и обслуживание систем, управляемых ИИ.

 

В то же время партнерство с поставщиком экспертных услуг может позволить организациям получить доступ к необходимым им ресурсам и знаниям экономически эффективным способом (т. е. без необходимости брать на себя более крупные инвестиции, связанные с наймом дополнительных штатных и/или специализированных специалистов). персонал).

 

ИТ-услуги и услуги, связанные с центрами обработки данных, легче масштабировать в процессе цифровой трансформации предприятия, чем штатный персонал, а уровень знаний зачастую выше. Многие поставщики услуг также предлагают программы обучения или ресурсы, предлагая двойную выгоду: свой стратегический опыт в сочетании с обучением, повышающим внутренние технические навыки.

 

Эти партнерства могут помочь снизить риски, связанные с внедрением новых технологий искусственного интеллекта, гарантируя, что центры обработки данных будут оснащены новейшими решениями искусственного интеллекта и что команды будут готовы эффективно управлять этими достижениями.

 

Двойной подход, заключающийся в повышении квалификации и партнерстве с экспертами, гарантирует, что центры обработки данных смогут оставаться конкурентоспособными и безопасными, поскольку они адаптируются к требованиям технологий искусственного интеллекта следующего поколения. Заблаговременно устраняя дефицит навыков, организации могут ускорить реализацию своих инициатив в области искусственного интеллекта, расширяя операционные возможности и создавая предпосылки для будущего успеха.

 

Заглядывая вперед

В будущем стремление к центрам обработки данных, управляемым искусственным интеллектом, сигнализирует о фундаментальном сдвиге в том, как данные обрабатываются, управляются и используются в различных отраслях. Поскольку эти объекты становятся все более автономными, интеграция ИИ не только оптимизирует операции, но и создаст новые проблемы и возможности для инноваций.

Путь к оптимизированным и эффективным центрам обработки данных, управляемым искусственным интеллектом, потребует тщательного планирования, передовых мер безопасности и постоянной адаптации к развивающимся технологиям.

Устойчивость также будет играть решающую роль. По мере роста потребностей в энергии поиск эффективных и экологически чистых решений будет иметь первостепенное значение. Это потребует не только оптимизации существующих систем, но и переосмысления конструкции центров обработки данных с целью включения возобновляемых источников энергии и более эффективных технологий охлаждения.

Более того, по мере развития центров обработки данных должна развиваться и рабочая сила. Устранение дефицита навыков посредством комплексных программ обучения и стратегического партнерства будет иметь важное значение для оснащения ИТ-специалистов необходимыми навыками для управления сложными системами, управляемыми искусственным интеллектом.

Поскольку центры обработки данных, управляемые искусственным интеллектом, становятся стандартом, перед ИТ-руководителями стоит задача обеспечить, чтобы эти системы могли безопасно и эффективно отвечать современным требованиям, а также были достаточно гибкими, чтобы адаптироваться к быстро меняющимся технологическим ландшафтам и меняющимся потребностям бизнеса.