AI 트렌드 스태프
원격 작업이 증가하고 사용 가능한 강력한 AI가 유행하는 시대는 IT 부서가 갱신을 위해 레거시 소프트웨어 시스템을 조사하도록 동기를 부여하고 있습니다. Gartner가 정의한 레거시 애플리케이션은 "오래된 기술을 기반으로 할 수 있지만 일상적인 운영에 중요한 정보 시스템"입니다.
이 갱신 프로세스는 현대화라고도하며 종종 온 프레미스 하드웨어에서 클라우드로의 이동을 포함합니다.
관리 컨설팅 회사 Swingtide의 사장 겸 CEO이자 전 CIO 인 Diane Carco는 최근 계정에서 "유산을 제거하는 것은 계속되는 문제이지만 현대화는 그 어느 때보 다 중요한 문제입니다."라고 말했습니다. CIO.
에 따르면 2020 년 IT 현대화 현황 IDG 및 기술 회사 Insight의 보고서에 따르면 조직의 26 %는 IT 현대화의 시작 단계에 불과하며 19 %는 중간 정도의 진전을 보였습니다.
현대화의 첫 번째 단계는 Carco 및 기타 전문가가 제안한 항목의 목록을 작성하는 것입니다. 기술 연구 및 자문 회사 인 Gartner의 선임 이사이자 분석가 인 Thomas Klinect는 "그렇지 않으면 많은 돈을 지출하고 하루가 끝날 때 보여줄 것이 거의 없습니다."라고 말했습니다.
Klinect는 데이터가 조직을 통과하는 방식을 확인하기 위해 엔터프라이즈 복잡성 분석 도구에 투자 할 것을 제안합니다. 그런 다음 분석을 기반으로 현대화 전략을 수립하여 실패 위험을 줄이십시오.
현대화에 대한 점진적 접근 방식을 만드는 Citrix
가상화 제품을 제공하는 소프트웨어 회사 인 Citrix의 CIO 인 Meerah Rajavel은 애플리케이션 포트폴리오를 현대화하기위한 점진적인 접근 방식을 권장합니다.
Rajavel은 "크게 생각하되 점진적으로 제공합니다."라고 말했습니다. “ERP 현대화에 대한 아이디어는 이동하기에 자갈이 아니라 산이기 때문에 매우 어렵게 보일 수 있습니다. 산을 옮기려고하면 시작할 때 산을 옮기기 위해 알아야 할 모든 것을 알 수 없습니다. 불가능한 목표이고 많은 위험이 있습니다. 실행은 반복적이어야하며, 그럴 때 비즈니스는 그 과정에서 가치를 얻습니다. "
프로세스 중에 계속 실행해야하는 회사의 판매 플랫폼을 현대화하기 위해 그녀는 판매 및 마케팅 리더와 협력하여 우선 순위를 결정했습니다. 그녀는 완전히 현대화 된 플랫폼으로가는 길의 다음 단계를 결정하는 동안이를 먼저 전달했습니다.
IT 의사 결정이 비즈니스 가치에 영향을 미칠 수 있도록 전문가들은 IT 거버넌스 관행을 채택 할 것을 권장합니다. 조직의 주요 이해 관계자는 IT 의사 결정에 대한 소유권을 가지며 IT 관리는 이러한 이해 관계자를 책임집니다. 이는 조직이 애플리케이션이 느슨하게 결합 된 서비스 모음 인 마이크로 서비스 아키텍처로 이동할 때 특히 도움이 될 수 있습니다. '다국어'아키텍처라고도하는 아키텍처에서는 사용할 기술 스택 및 프로그래밍 언어에 대한 결정이 Amazon with AWS와 같은 서비스 제공 업체에 위임됩니다.
일관된 마이크로 서비스 아키텍처를위한 IT 거버넌스 관행에 의존
“하지만 수십, 수백, 수천 개의 마이크로 서비스가 있고 각 마이크로 서비스가 자체 기술 조합을 사용하는 경우 IT 인프라는 크게 제어 할 수 없게 될 수 있습니다.”라고 현재 교육 및 교육 부문 수석 부사장 인 패트릭 월시 (Patrick Walsh)는 말했습니다. IT 인력 개발 회사 인 SkillStorm과 함께합니다.
Walsh는 환경이 다루기 어렵고 지원하기 어렵게되지 않도록 각 서비스에 필요한 기술을 선택하는 프로세스를 포함하는 건전한 IT 거버넌스 관행과 일치하는 다중 언어 아키텍처로의 전환을 권장합니다. "모든 사람을위한 자유가 아니어야합니다."라고 그는 말했습니다..
Verizon의 엔터프라이즈 아키텍처 부사장 인 Shoma Chakravarty는 Verizon이 전체 비즈니스 전략을 IT 로드맵 및 현대화 계획 개발에 고려했다고 말했습니다. 민첩성, 탄력성 및 안정성에 대한 비즈니스 요구 사항에 맞지 않는 시스템은 고려되지 않았습니다.
Verizon은 어떤 시스템이 현대화 될 때 실질적인 승리를 가져다 줄지에 따라 우선 순위를 설정하고, 나중에 시스템이 오래되었지만 비즈니스에 지장을주지 않는 시스템을 남겨 둡니다. 예를 들어, IT는 포트폴리오에서 가장 오래된 기술은 아니지만 강력한 사용자 경험을 제공하려는 회사의 노력과 일치했기 때문에 UI / UX 기술로의 업그레이드에 중점을 두었습니다.
시작일과 종료일이 없지만 지속적인 개선을위한 현대화 이니셔티브를 생각하는 것이 가장 좋습니다. "현대화는 ... 특정 시점의 노력이 아니라 진행 중입니다."라고 Chakravarty는 말했습니다. "기술은 너무 빠르게 움직여서 어제 우리가 만든 것조차 가까운 장래에 현대화 될 것입니다."
현대화 할 시스템을 식별하는 연방 기관
GAO에 따르면 연방 정부는 현대화가 필요한 많은 레거시 애플리케이션의 본거지입니다. 의 최근 계정에 따르면 일부는 데이터 언어를 사용하고 일부는 지원되지 않는 하드웨어와 소프트웨어를 사용하며 많은 경우 알려진 보안 취약성을 가지고 있습니다. fcw.com. 많은 연방 기관은 현대화가 필요한 시스템을 식별하고 구성 요소가 규제 및 임무 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 조달 결정을 내리는 과정에 있습니다.
모든 애플리케이션, 서비스, 플랫폼 또는 인프라가 클라우드로 마이그레이션하기에 적합한 것은 아닙니다. Steve는 "대행사가 현재 실행중인 항목, 실행중인 위치, 관련 SLA (서비스 수준 계약), 다양한 워크로드에 필요한 가동 시간 및 해당 워크로드의 민감도를 이해하는 것이 중요합니다. 타마셋, CDW · G, ac의 수석 보안 필드 솔루션 설계자ompany는 교육, 정부 및 의료 시장을위한 IT 제품 및 지원을 제공합니다.
AI 및 머신 러닝을 사용하여 기관이 시스템을 실행하는 데 필요한 데이터를 분석 할 수 있으며,이를 통해 비용을 절감하고 시민에게 서비스를 개선 할 수 있습니다. AI는 특히 사이버 보안, 시스템이 공격에 얼마나 취약한 지 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고급 AI 기술은 시스템 방어를 위반하려는 해커를 저지하는 것을 목표로합니다.
기관은 이러한 기술을 사용할 수있는 다양한 방법을 찾고 있습니다. VA는 대기 시간을 줄이고 고객 서비스를 모니터링하며 환자 결과를 예측하기 위해 여러 프로젝트에 AI를 통합하고 있습니다. 국무부는 데이터 분석과 기계 학습을 사용하여 전 세계의 게시물에서 일어나는 일을 더 잘 이해하고 미래에 필요할 기술을 더 잘 이해하고 있습니다.
AI로 레거시 시스템을 현대화하기위한 IBM 오퍼링 타겟 시스템
IBM은 AI로 레거시 시스템을 현대화하기위한 목표 서비스를 제공합니다. AI를 통한 애플리케이션 현대화를위한 가속기. IBM Research의 고급 AI 기술을 활용하여 현대화와 관련된 전체적인 노력과 비용을 줄이기 위해 설계된 클라우드 현대화 서비스 내의 도구 모음입니다. 액셀러레이터는 지속적인 학습 및 해석 가능한 AI 모델을 활용하여 클라이언트가 선호하는 소프트웨어 엔지니어링 관행에 적응합니다. IBM이 "IT를위한 AI"라고 부르는 새로운 오퍼링과 서비스는 AI를 사용하여 IT 라이프 사이클을 변화시키는 방법에 대한 IBM Research의 수년간의 연구 및 개발의 정점입니다.
하이브리드로의 전환을 조사하는 IT 리더, 멀티 클라우드 아키텍처에 따르면 IT 비용을 절감하고 비즈니스 연속성을 유지하려면 자동화와 AI가 필요하다고합니다. IBM의 AI 블로그. 많은 기업이 복잡성이 낮은 단순한 워크로드를 클라우드로 이동했지만 클라우드 네이티브 아키텍처 원칙과 호환되지 않기 때문에 미션 크리티컬 애플리케이션을 현대화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 애플리케이션은 수십 년에 걸친 소프트웨어 기술의 세대에 걸쳐 있으며 지적 재산과 전문 지식이 포함 된 수백만 줄의 코드를 포함합니다.
IBM의 액셀러레이터는 가이드를 제공하기위한 것입니다. 새로운 Watson AIOps 서비스는 IT 운영의 패턴을 검사하고, 노이즈를 제거하고, 여러 데이터 소스의 문제를 상호 연관시키고,이를 수정하기위한 권장 사항을 만들어 AI로 IT 운영을 "재 구상"한다고합니다. Watson AIOps 서비스는 다양한 데이터 소스 간의 상관 관계를 분석하여 문제의 근본 원인을 지역화하고 설명 가능한 진단을 생성하며 최선의 조치를 권장 할 수 있다고 IBM은 말합니다.
소스 기사 읽기 CIO, fcw.com 과 IBM의 AI 블로그.
