Buluta geçişte AI neden gerekli?

Buluta geçiş hızlı, ucuz veya kolay bir işlem değildir. Ancak eski uygulamaları bulut için yeniden oluşturmaya yatırım yapmamanın dezavantajları, teknolojik borç, çeviklikte rekabetçi dezavantajlar ve hayal kırıklığına uğramış müşteriler kötü kullanıcı deneyimleri yaşadı.

Buluta geçişte AI neden gerekli?

Kuruluşların hangi uygulamaların buluta taşınacağına ve hangilerinin yerinde tutulacağına karar vermesi gerekir. Daha sonra bu uygulamaları bulut-yerel teknolojilerle nasıl yeniden düzenleyeceklerine veya hibrit bulut kurulumunu nasıl oluşturacaklarına karar vermeleri gerekiyor ki bu karmaşık bir süreç.

Başarılı bulut geçişleri ve dönüşümü, sürekli yapıları, entegrasyonu ve dağıtımı otomatikleştirmenin yanı sıra performans izleme, kök neden analizi ve iyileştirmeyi otomatikleştirmeye dayanır. Bu ‘her şeyi otomatikleştir’ yaklaşımı ile birlikte yapay zeka kullanılıyor.

Modern web ölçekli bulut uygulamaları, yalnızca insanlar tarafından işletilmek için çok karmaşıktır. Yazılım zekası, tüm sistemin sağlığını denetlemek için güçlü yapay zekaya dayanır.

Her kuruluşun bulut yerel yolculuğu farklıdır. Ancak aşağıda yer alan unsurlar her işletmenin bulut yerele ulaşmak için atması gereken üç adımdır.

1. Bulut stratejisi için bir vizyon oluşturulmalı

• Şimdi ve gelecekteki müşterilerin ihtiyaçları göz önünde bulundurulmalı.
• Bulut kurulumu, DevOps ve dağıtım kanalı için nasıl bir rol oynuyor?
• Seçilen bulut platformu nedir: Genel veya özel?
• Tek bulut mu, çoklu bulut mu yoksa hibrit bulut mu?

Bunlar basit sorular gibi görünebilir ancak cevaplar bulut-yerel yapı taşlarını oluşturur.

2. Mevcut sistemler tam olarak anlaşılmalı

Nasıl çalıştıklarının bildiğinden ve performanslarını temel aldıklarından emin olmak için uygulamaları daha sonra bulutta performansları ile karşılaştırarak daha iyi çalıştıkları garanti edilebilir. Veyahıt bu taban çizgilerinden nasıl ve nerede yetersiz kaldıklarını bilmek de aynı derecede önemli olabilir.

İzleme, tüm teknoloji yığınını topoloji haritalarını oluşturmaktan, sistemler arasındaki bağımlılıkları haritalamaya, otomatik performans temeline, tam stres testlerine kadar her şeyde anahtar rol oynar. Tüm bunlar, mevcut sistem mimarisini, hizmet akışını ve performansını kapsamlı bir görüntüsünü elde etmek için gereklidir.

3. Göç ve dönüşüm stratejisi tanımlanmalı

Hangi uygulamalar alıkoyulacak veya emekliye ayrılacaksa ve alıkonulanlardan hangilerini buluta, yeniden platforma veya yeniden etkinleştiriciye kaldırılacak?

Her yöntemin kendine özgü güçlü yanları ve dezavantajları vardır. Uygulamaları kaldırmak ve değiştirmek en hızlısıdır çünkü kod değişikliği gerektirmez. Esasen şirket içi mimarisi korunuyor ancak uygulama yeni bulut ortamından tam olarak yararlanamıyor.

Yeniden düzenleme, uygulamayı baştan itibaren yeniden yönlendirmeyi gerektirdiği için en yoğun kaynak gerektirir. Tipik olarak bu, milyonlarca kod satırı içeren monolitik bir uygulamanın, bakımı ve ölçeklenmesi kolay olan birden çok, daha dinamik mikro hizmetlere bölünmesini içerir.

Bu işlem, bulut için özel olarak oluşturulmuş bir uygulama ile sonuçlandığından, kaldırma ve kaydırmaya kıyasla daha uzun vadeli operasyonel ve maliyet avantajlarıyla en büyük yatırım getirisini elde eder.

Cevaplar otomasyon ve yazılım zekasında yatıyor

Bulut geçişi vizyonunu ortaya koyduktan, eski uygulamaları profilledikten ve taşıma stratejileri tanımlanıldıktan sonra, asıl göçün kendinden gelen cesur işi gelir.

Potansiyel olarak teknik zorluklar ve önemli organizasyon değişiklikleri ile dolu bir süreçtir ve AI ve otomasyon çok önemlidir.

Yazılım zekası ve otomasyonu görünürlük ve eyleme geçirilebilir bilgiler yaratır. Bu, yazılım mühendislerine, ilk kodlamadan nihai ürünün dağıtımına kadar tüm değer zinciri üzerinde tam sahip olma yetkisi verir.

AI, geçiş sürelerini karşılamak ve mükemmel yazılım kalitesi sağlamak için CI/CD boru hatlarını daha da geliştirmek için de kullanılabilir.

Yazılım istihbaratı, karar kapılarında manuel onay adımları veya doğrulama oluşturmak gibi mevcut otomasyon boşluklarını kapatmaya yardımcı olur. Ayrıca üretim senaryolarına karşı yeni yapıları test etmek için değerli performans imzaları sağlar.

Hazır mısınız?

Bir bulut stratejisine girişmek ciddi, önemli organizasyon değişiklikleri gerektirir. Yapay zeka ve otomasyon, bu yolculuğu mümkün olduğunca gezilebilir ve kesintisiz hale getirmek için araçlar sağlar.

Performans izleme, iyileştirme, CI/CD boru hatları, kök neden analizi, stres testi, sistem yapılandırmaları ve daha birçok adımı otomatikleştirerek AI, BT ekiplerine bir ton sıkıcı manuel ayak işi ve bununla birlikte gelen maliyet ve baş ağrılarından tasarruf sağlar. Ancak bundan da öte AI, otomasyon DevOps ve AIOps’u yaşayan ve soluyan bir kültürün temelini atmaya yardımcı olur.

Yapay zeka ve otomasyonla kolaylaştırılmış, tamamen oluşturulmuş, çevik bir DevOps kültürü, her başarılı bulut dönüşümü yolculuğunun anahtarıdır.