Hemen hemen her sektörde dijital dönüşüm çalışmaları baş döndürücü bir hızda ilerliyor. Önümüzdeki dönemde daha fazla kuruluşun buluta geçeceği, sınır bilişimi benimseyeceği ve iş süreçleri için yapay zekadan yararlanacağı konusunda neredeyse herkes hemfikir. Dijital dönüşümü besleyen şey olan veri, artık birçok şirket için en değerli varlıkların başında geliyor. İşletmeler artık her zamankinden daha fazla veriye sahip olduğundan, bu verilerden doğru bir şekilde yararlanabilmek, verimli bir iş modeli kurabilmek adına çok önemli hale geldi. Geleneksel veri yönetimi çerçevelerinin dijital iş ortamının artan karmaşıklığı ile başa çıkmada yetersiz kalması şirketlerin en büyük endişe kaynakları arasında yer alıyor.

İş dünyasında öncelikler değişiyor. Artık geleneksel veri merkezleri yerine yüksek işlem gücü sunan, esnek ve ölçeklenebilir modellere sahip çoklu bulut veri merkezlerine doğru bir geçiş yaşanıyor. Forrester tarafından binden fazla uygulama geliştirme uzmanıyla yapılan bir ankete göre teknoloji uygulayıcılarının ve karar vericilerin %60'ı çoklu bulut kullanıyor ve bu oranın önümüzdeki 12 ay içinde %81'e çıkması bekleniyor. Ankete katılanların %90’ının çoklu bulut kullanmanın iş hedeflerine ulaşmaya katkı sağladığını belirtmesi de dikkat çekiyor.

Çoklu bulut veri merkezlerinin karmaşıklığını yönetme

Çoklu bulut ortamları, çapraz domain konfigürasyonlarının katmanlarından oluşur. Buluta yeni işlevler eklendikçe yeni katmanların da eklenmesi gerekir. Bu nedenle zaten karmaşık olan sistem daha da karmaşık bir hale gelir. Artan bulut tabanlı talepleri desteklemek için 5G ağlarının ve sınır bilişimin yaygınlaşmasıyla durumun çok daha karmaşık hale geleceğini söyleyebiliriz. Altyapı, güvenlik, ağ veya uygulama katmanlarından birinde yapılacak en ufak bir değişikliğin büyük ölçekli etkilere yol açabileceği düşünüldüğünde, kurumsal BT ekiplerinin değişiklikleri hiçbir zaman tek başlarına yapmamaları gerekiyor.

Çoklu bulut karmaşıklığına bir çözüm olarak AIOps

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), Gartner tarafından resmi olarak "BT operasyon süreçlerinin otomasyonu ve iyileştirilmesinde büyük veri ve makine öğreniminin kombinasyonu" olarak tanımlanmıştır. AIOps'un algılama, izleme ve analitik yetenekleri, veri merkezlerinin operasyonlarında bütünsel bir dönüşümü sağlamak için çok sayıda farklı bileşenin taranmasına olanak tanır. Artan müşteri beklentilerinin gerektirdiği hız ve ölçeklendirme gereksinimlerini karşılamak isteyen işletmeler AIOps kullanarak büyük avantajlar elde edebilir. Aksi takdirde, kötü veri yönetimi ve bunun sonucunda da iş performansında düşüş riskiyle karşı karşıya kalabilirler.

Veri hacmindeki artış ve bunun bir sonucu olarak bulut kullanımının da artması ile birlikte AIOps pazarının 2030 yılına kadar 645 milyar dolarlık bir büyüklüğe ulaşması bekleniyor.

Birleştirilebilir analitik çözümü olarak AIOps

AIOps, işletmelerin veri ve yapay zeka destekli olarak “her yerde otomatikleştirme” stratejisini benimsemelerine yardımcı olan bir model sunar. Yapay zekayı ölçeklendirmenin anahtarı olarak tanımlanan “şekillendirilebilir analitik”, uzak makinelere teslim edilebilen alt bileşenler oluşturarak işletmelere BT altyapılarını düzenleme fırsatı verir.