[ad_1]
Oleh: Vincent Caldeira, Kepala Teknolog (FSI), Red Hat Asia
Tak diragukan lagi bahwa pandemi telah mengubah cara kita bekerja, menjalani kehidupan, serta cara kita menggunakan layanan. Pada dua tahun terakhir, perusahaan harus beradaptasi dengan cepat atau kehilangan bisnis mereka.
Maka makin banyak perusahaan yang menerapkan sistem kerja terpencil. Atau merilis alat layanan digital yang ekstensif untuk menjangkau pelanggan mereka. Proses pembaruan dan peningkatan infrastruktur yang sudah ada sejauh ini telah berjalan dengan agile dan reaktif.
Saya percaya bahwa saat ini kita berada di persimpangan, di mana para CIO menyadari bahwa untuk bertahan dan berkembang di era baru ini, mereka harus memikirkan kembali bagaimana perusahaan berevolusi dan memanfaatkan data, teknologi serta proses secara strategis, supaya dapat memberikan Nilai pelanggan lagi mandiri, otonom dan terukur.
Banyak kapabilitas yang sangat dibutuhkan untuk mendukung peralihan ke perusahaan yang ‘self-driving’, namun menurut saya ada tiga tren fundamental yang patut dipertimbangkan saat merencanakan sebuah transisi yang sukses.
Megatren ‘Data Gravity’ sedang mengakselerasi peralihan ke arsitektur yang didistribusikan berpusat pada data dan memindahkan pemrosesan data ke tepian
Ketika interaksi yang dimungkinkan oleh teknologi digital menjadi kenormalan baru, didukung teknologi-teknologi baru seperti 5G dan perangkat IoT, perusahaan tidak hanya menghasilkan lebih banyak data, tapi data ini juga kebanyakan dihasilkan oleh sistem yang sensitif terhadap latensi di luar pusat data atau di awan publik.
Selain itu, kemajuan dalam analitik dan pembelajaran mesin telah memungkinkan perusahaan membenamkan workflow intelligence ke dalam solusi digital mereka, yang juga memproduksi banyak data melalui pengayaan, agregasi dan integrasi data. Melihat tren ini, Gartner memperkirakan bahwa perusahaan sekarang menghasilkan dan memproses hanya 10% dari data mereka di luar fasilitas yang tersentralisasi seperti itu.
Namun diprediksi pula bahwa persentase itu akan naik hingga 75 persen sampai tahun 2025]. Ini berarti, pemindahan data akan semakin sulit dan mahal, di mana arus data mengalir berbalik dan peningkatan pemrosesan serta penyimpanan data kini terjadi di tepian.
Kereta gravitasi data ini membutuhkan arsitektur yang data sentris, didukung strategi modernisasi infrastruktur hibrida TI berkembang awan ke pertukaran data yang terhubung yang ada di tepian[2] dan lebih dekat ke titik kehadiran, sekaligus memanfaatkan model operasional yang konsisten untuk memudahkan transisi yang cepat.
Di Asia Pasifik khususnya, pengadopsian komputasi tepian bakal meningkat pesat pada tahun-tahun mendatang, dengan pertumbuhan terakselerasi 31,1 persen pertahun untuk total kapitalisasi pasar yang dapat dialamatkan sebesar US$45,32 miliar selama 2021-2030. Sebagian besar didorong modernisasi sektor manufaktur dan digitalisasi layanan keuangan yang semakin berkembang di kawasan ini.
Data dan AI/ML yang cepat mendukung peralihan menuju otomatisasi hiper pintar dengan AIOps
Dengan bergeraknya operasional bisnis menuju tepian, maka lebih banyak value bisa dipetik dari mengalir data mentah waktu sebenarnya dan mengubahnya menjadi informasi yang bisa ditindaklanjuti.
Perusahaan yang mau mendesain kembali alur kerja dan proses kerja mereka bisa mengaplikasikan teknologi-teknologi canggih termasuk kecerdasan buatan (AI) dan belajar maching (ML) untuk mengotomatisasi proses dan menambah manusia. Ini berlaku tidak hanya untuk memberikan inovasi pada proses keterlibatan pelanggan dan pengiriman, tetapi juga untuk fungsi pendukung internal utama seperti Operasional IT, Keuangan, Sumber Daya Manusia, dan Hukum & Kepatuhan.
Khususnya di Operasional IT, adanya sebuah platform tunggal yang bertenaga AI yang mendukung konvergensi otomatisasi di berbagai bidang (ITOps, DevOps, DataOps, MLOps) dapat mendukung otomatisasi yang canggih, terintegrasi, dan self-learning untuk melakukan berbagai tugas seperti manajemen kapasitas, penyimpanan dan pencadangan, manajemen keamanan, manajemen konfigurasi aplikasi dan penyebaran kode.
Pada gilirannya hal ini mengurangi interaksi manusia dan meningkatkan level kualitas layanan serta peningkatan proses menuju pengelolaan lingkungan IT yang semakin rumit dan terdistribusi.
Semuanya-sebagai-kode membantu memungkinkan mengemudi sendiri yang selalu kepatuhan
Secara tradisional kepatuhan terhadap peraturan eksternal dan kebijakan internal sudah diraih melalui proses manual dan kompleks yang digerakkan oleh manusia, melibatkan berbagai panduan yang terdokumentasi, daftar periksa, buku pedoman operasi dan otomatisasi parsial melalui manajemen konfigurasi dan pipa DevOps, dan cenderung melibatkan beberapa fungsi di perusahaan.
Dengan pendekatan semuanya-sebagai-kode, perusahaan yang ingin memperluas pendekatan pengembangan aplikasi ke semua aspek teknologi operasional dengan mendefinisikan dan mengkodifikasi infrastruktur, pipeline pengiriman perangkat lunak dan manajemen layanan aplikasi.
Sebagai contoh, rantai pasokan perangkat lunak yang makin dibidik oleh serangan siber, bisa diamankan dengan verifikasi otomatis dan pengesahan yang sudah bawaan. Atau aturan kepatuhan bisa dikembangkan, ditentukan seperti apa baiknya, sehingga kondisi sistem yang relevan bisa terus dimonitor dengan proses yang mengoreksi diri sendiri, ini akan memberikan efisiensi yang besar bagi organisasi IT.
Tahun-tahun mendatang seharusnya jadi titik balik bagi pembicaraan mengenai ekosistem awan hibrida ketika semakin banyak perusahaan yang memperluas lingkungan teknologi mereka ke tepian melalui pendekatan arsitektur yang data sentris.
Melalui kepatuhan yang terus menerus, teknologi dan standar sumber terbuka yang terus berkembang dan memungkinkan otomatisasi yang sangat cerdas melalui pendekatan terkelola akan membantu CIO menerapkan teknologi yang terstandarisasi di mana pun. Hal ini memungkinkan pengembangan inovasi digital dengan berada di tahap di mana pengguna bisnis memiliki pandangan operasional yang ujung ke ujung dan waktu sebenarnya terhadap sistem internal mereka.
Ini akan membantu perusahaan dengan mengemudi sendiri yang sukses untuk semakin mengotomatisasi pengambilan keputusan operasional dan fokus pada keputusan yang lebih strategis berdasarkan data, serta meraih efisiensi operasional yang jauh lebih besar untuk memberikan layanan yang superior kepada pelanggan mereka.
2 kali dilihat, 2 kali dilihat hari ini
[ad_2]
