Использование искусственного интеллекта при миграции в облако позволяет организациям повысить эффективность, сократить расходы и улучшить управление рисками, что дает им возможность оставаться конкурентоспособными в условиях меняющегося цифрового ландшафта, пишет на портале ITPro Today Корнелл Энтони, старший архитектор облачной инфраструктуры AWS.

В течение последних нескольких лет инфраструктура организаций устойчиво переходит в облако. Эта тенденция обусловлена множеством факторов: масштабируемостью, гибкостью, оптимизацией затрат, расширенными возможностями аварийного восстановления и защиты данных, поддержкой удаленных и гибридных рабочих сред, а также интеграцией с передовыми технологиями ИИ.

По мере расширения распространения облачных технологий организации ищут инновационные способы рационализации и оптимизации процессов миграции. Один из таких способов — использование генеративного ИИ (GenAI) для расширения возможностей миграции в облако.

Роль GenAI в облачной миграции

GenAI становится ценным инструментом для облачных вычислений и миграции, предлагая ряд ключевых преимуществ. Он автоматизирует такие сложные задачи, как картирование и преобразование данных, значительно сокращая ручные усилия, необходимые при миграции. GenAI также генерирует шаблоны и сценарии развертывания инфраструктуры как кода, ускоряет процесс миграции и помогает в распределении ресурсов и разработке стратегии миграции, предоставляя информацию в режиме реального времени для принятия решений.

Кроме того, GenAI помогает преобразовывать унаследованные системы в современные приложения, в том числе конвертировать код мэйнфреймов в код Java или Python. Такая универсальность делает его мощным союзником в работе по миграции в облако.

Преимущества миграции в облако с помощью ИИ

Миграция в облако с помощью ИИ дает множество преимуществ, особенно в плане автоматизации, снижения рисков и оптимизации затрат. К этим преимуществам относятся:

  • Повышение эффективности. ИИ автоматизирует такие ручные задачи, как преобразование данных и генерация кода, ускоряя процесс миграции и уменьшая необходимость вмешательства человека. По данным McKinsey, компании, использующие ИИ при миграции в облако, могут на 30% сократить время, затрачиваемое на выполнение задач по миграции. Кроме того, применение GenAI для коррекции и миграции приложений приводит к сокращению времени и инвестиций на 40%.
  • Управление затратами. Оптимизация ресурсов с помощью ИИ помогает снизить операционные расходы. Автоматизация повторяющихся задач снижает потребность в персонале, что приводит к прямой экономии средств за счет сокращения выделяемых ресурсов. Согласно недавнему отчету IDC, мировые расходы на публичные облачные сервисы в 2024 г. достигнут 805 млрд. долл., а совокупный годовой темп их роста (CAGR) в 2024-2028 гг. составит 19,4%.
  • Управление рисками. Прогностические возможности ИИ способствуют упреждающему выявлению потенциальных проблем, связанных с безопасностью или инфраструктурой. Такое предвидение снижает риск сбоев и простоев при миграции, повышая надежность всего процесса.
  • Повышенная безопасность и соответствие нормативным требованиям. Модели ИИ могут постоянно оценивать и устранять проблемы безопасности, помогая организациям соответствовать отраслевым нормам.
  • Улучшенный пользовательский опыт. Процессы, управляемые ИИ, дают более стабильные результаты, обеспечивая минимальные сбои и бесшовный опыт сотрудников и клиентов. Возможность мониторинга и совершенствования сервисов после миграции еще больше повышает стабильность работы.

Сравнение миграции в облако с помощью ИИ и традиционных методов

Миграция в облако с помощью ИИ имеет ряд преимуществ перед традиционными методами. Значительное сокращение ручного вмешательства снижает вероятность человеческих ошибок. Процессы на базе ИИ могут выполнять задачи быстрее, чем ручные методы, что приводит к сокращению сроков. Подходы, основанные на ИИ, также обеспечивают более последовательные результаты в различных аспектах процесса миграции.

В отличие от традиционных реактивных подходов, ИИ может выявлять проблемы до того, как они станут серьезными, что позволяет осуществлять упреждающий контроль рисков. Хотя первоначальные затраты на технологии ИИ могут быть высокими, долгосрочное сокращение расходов за счет снижения трудозатрат и более эффективного распределения ресурсов может быть значительным. Таким образом, миграция с помощью ИИ со временем будет становиться более доступной.

Реализация облачной миграции с использованием ИИ

Чтобы успешно реализовать стратегию миграции в облако с помощью ИИ, организациям следует рассмотреть следующие шаги:

  1. Оценка и планирование. Оцените существующие системы и определите критические области, в которых GenAI может оптимизировать миграцию.
  2. Подготовка данных. Очистка и нормализация данных, приведение их в формат, совместимый с моделями ИИ, для предотвращения предвзятости и неточностей.
  3. Использование моделей ИИ. Применение моделей ИИ для создания отображений зависимостей, стратегий миграции, архитектурных документов и шаблонов кода.
  4. Выполнение. Развертывание сгенерированного кода и реализация управляемых ИИ стратегий для процесса миграции.
  5. Постмиграционные операции. Использование ИИ для постоянного мониторинга и оптимизации облачной инфраструктуры.

Обеспечение качества данных при миграции в облако с помощью ИИ

Качество данных имеет решающее значение для успешной миграции в облако с помощью ИИ, обеспечивая точность прогнозов и решений, принимаемых моделями ИИ. В отличие от этого, предвзятые алгоритмы могут искажать стратегии миграции и изменять модели ИИ, делая их чрезмерно чувствительными к шуму в данных.

Организации должны внедрять надежные процессы очистки данных для обеспечения их качества и точности, восполнять недостающие значения путем переборки данных, а также регулярно проводить аудит и мониторинг данных на предмет несоответствий. Эти меры помогут сохранить целостность моделей ИИ и обеспечить более надежные результаты миграции.

Будущие тенденции и инновации

По мере развития облачной инфраструктуры и возможностей ИИ проявятся несколько тенденций. Будущие системы ИИ, вероятно, будут предлагать более широкие возможности, в том числе расширенные возможности общения и создания изображений и видео. Эксперты ожидают, что возможности ИИ переместятся ближе к периферийным устройствам, что повысит производительность и снизит задержки. Все большее распространение бессерверных архитектур уменьшит потребность в технических командах для управления инфраструктурой.

По мере интеграции ИИ в основные технологии все большее внимание будет уделяться усилению мер безопасности, сохранению анонимности и предотвращению предвзятости и злоупотреблений. Вероятно, будет расширяться разработка ИИ-агентов для миграции и управления облачными средами, предлагающих более специализированные и эффективные решения.

Чтобы подготовиться к этим будущим тенденциям, организациям необходимо уделять приоритетное внимание безопасности во всех инициативах в области ИИ и облачных вычислений, инвестировать в технологии бессерверных и периферийных вычислений, а также быть в курсе изменений в нормативных актах по ИИ и требований комплаенса.

По мере расширения масштабов внедрения ИИ будет расти потребность в специальных нормативных актах, касающихся ИИ. Помимо уже существующих некоторых отраслевых правил, например в финансовом секторе, компании могут ожидать появления дополнительных и изменяющихся правил по мере распространения ИИ в других сферах применения, например в облачной миграции.

Основные выводы

ИИ ускоряет и улучшает миграцию в облако за счет сокращения времени, затрат и ручного труда. Организации, которые стремятся сохранить конкурентоспособность и ускорить вывод на рынок новых идей, выиграют, включив ИИ в свои облачные планы. Безопасность остается приоритетом при миграции в облако с помощью ИИ, чтобы минимизировать утечку данных и гарантировать соответствие изменяющимся законам.

Организации, использующие возможности GenAI в области миграции, получат значительные преимущества в эффективности, рентабельности и конкурентном позиционировании по мере дальнейшего развития и взаимодействия с облачными технологиями. Однако, чтобы гарантировать долгосрочный успех и снизить возможные риски, лучше всего подходить к миграции в облако с помощью ИИ, уделяя особое внимание качеству данных, безопасности и соответствию нормативным требованиям.