Verbeter uw hybride cloud:beproefde stappen om prestatieverschillen te overbruggen

Hybride cloud is de beste strategie voor bedrijven die moderniseren en tegelijkertijd de betrouwbaarheid van de bestaande infrastructuur garanderen. Door on-premise systemen te combineren met cloudomgevingen kunnen organisaties het volledige potentieel van hun data ontsluiten, de flexibiliteit vergroten en de werklast optimaliseren. Deze aanpak maakt naadloze toegang tot kritieke gegevens mogelijk, elimineert silo's en verbetert de algehele operationele efficiëntie. Naarmate de datavolumes blijven groeien, moeten oplossingen niet alleen tegemoetkomen aan de huidige behoeften, maar ook de flexibiliteit bieden om toekomstige vereisten te ondersteunen. Meer dan de helft van de organisaties geeft prioriteit aan het afstemmen van hun cloudmogelijkheden op de beschikbare middelen om integraties effectief te beheren en te profiteren van opkomende technologieën.

Genatieve AI (GenAI) en automatisering worden vaak gezien als hulpmiddelen die kunnen worden toegepast zodra gegevens de cloud bereiken, maar in het huidige landschap moeten ze een integraal onderdeel zijn van de bredere hybride cloudstrategie van een organisatie. Of het nu gaat om het benutten van mainframedata, het migreren naar de cloud of het optimaliseren van cloudgebaseerde applicaties, AI en automatisering zijn niet langer optioneel:ze zijn essentieel. Deze tools vullen nu de hiaten op die vaak adoptiebarrières opwerpen, waardoor organisaties uitdagingen als integratie en beveiliging kunnen overwinnen. Het zorgt ervoor dat investeringen in de cloud volledig worden gerealiseerd door de migratie te stroomlijnen, de flexibiliteit te vergroten, de kostenefficiëntie te verbeteren en innovatie te stimuleren.

Voor organisaties die hun IT-strategie willen moderniseren met een hybride aanpak, is het gebruik van GenAI en automatisering door middel van naadloze data-integratie, slimme chatbotmogelijkheden, codeanalyse en toekomstbestendige applicaties nodig. Door in deze gebieden te investeren kunnen IT-managers gemeenschappelijke hybride IT-uitdagingen aanpakken en zichzelf goed voorbereiden op de toekomst.

Zie ook: Wat betekent de kracht van de hybride cloud eigenlijk?

Naadloze gegevensintegratie met AI en automatisering

Een grote uitdaging voor IT-leiders is de moeilijkheid om toegang te krijgen tot mainframegegevens en deze te integreren met cloudbronnen. Deze barrières hebben het historisch gezien moeilijk gemaakt voor organisaties om snel gebruik te maken van data, waardoor de voortgang wordt vertraagd en hun vermogen wordt belemmerd om te profiteren van nieuwe kansen. Om hybride IT-omgevingen te optimaliseren, moeten organisaties gebruik maken van AI-gestuurde automatiseringstools om de gegevensbeweging tussen on-premises en cloudsystemen naadloos te beheren. Deze tools automatiseren de gegevensintegratie, elimineren handmatige interventies en zorgen ervoor dat kritieke werklasten op de kernsystemen blijven staan, terwijl gegevens naar cloudomgevingen worden gerouteerd voor schaalbare opslag, geavanceerde analyses en AI-aangedreven inzichten.

Zo werkt dit in de praktijk:AI-aangedreven tools voor gegevensorkestratie analyseren gegevens en sturen deze naar de juiste omgeving (op locatie of in de cloud) zonder menselijke tussenkomst. Gevoelige of snelle gegevens blijven bijvoorbeeld op locatie, terwijl andere gegevens naar de cloud worden verzonden voor kosteneffectieve opslag en verbeterde verwerkingsmogelijkheden. AI monitort voortdurend de gegevensstromen en zorgt ervoor dat gegevens up-to-date en toegankelijk blijven op alle platforms, waardoor snellere inzichten en betere besluitvorming mogelijk zijn. Deze tools automatiseren ook het opschonen, transformeren en verrijken van gegevens, waardoor de voorbereiding van gegevens voor analyse- of machine learning-modellen wordt vereenvoudigd.

Door de verplaatsing van gegevens tussen on-premises en cloudsystemen te automatiseren, kunnen organisaties zorgen voor realtime toegang tot kritieke gegevens zonder handmatige tussenkomst. Of het nu gaat om snelle verwerking op kernsystemen of het routeren van gegevens naar de cloud voor schaalbare opslag en analyse, de oplossingen van Rocket optimaliseren gegevensstromen, verbeteren de gegevenskwaliteit en ondersteunen voortdurende innovatie met minimale verstoring.

Zie ook: Navigeren door het volgende tijdperk van hybride cloudadoptie

Slimme chatbotmogelijkheden mogelijk maken met hybride omgevingen

Door AI aangedreven slimme chatbots spelen een cruciale rol om ervoor te zorgen dat een hybride IT-omgeving niet tekortschiet in het voldoen aan de behoeften van ondernemingen. Hoewel veel chatbots de mogelijkheid hebben om hele documenten te verwerken, aarzelen organisaties vaak om ze in te zetten voor gevoelige gegevens vanwege zorgen over vertrouwen, beveiliging en goede toegangscontroles. Als u uitsluitend vertrouwt op basiszoekopdrachten met trefwoorden of gestructureerde gegevens zoals titels en tags, kunnen belangrijke inzichten onbenut blijven, waardoor kansen worden gemist en gebruikers worden gefrustreerd.

In een hybride IT-opstelling kunnen chatbots zonder diepgaande integratie met bedrijfssystemen de vragen van gebruikers niet nauwkeurig vertalen naar de juiste Application Programming Interface (API)-oproepen. Dit zijn sets protocollen waarmee applicaties toegang kunnen krijgen tot gegevens van andere systemen en deze kunnen ophalen, om informatie uit cruciale bronnen zoals contracten, klinische dossiers of beleid te halen. Dit gebrek aan connectiviteit leidt tot onvolledige of onnauwkeurige antwoorden. Om ervoor te zorgen dat een hybride oplossing volledig effectief is, moeten chatbots naadloos toegang kunnen krijgen tot verschillende gegevenstypen en deze kunnen verwerken, zowel in lokale als in cloudomgevingen.

Om een robuust hybride IT-systeem in stand te houden, moeten bedrijven prioriteit geven aan chatbots die door ongestructureerde gegevens kunnen navigeren, soepel kunnen integreren met de bestaande infrastructuur en zich kunnen houden aan beveiligings- en compliancenormen. Door gebruik te maken van technieken zoals on-demand vectorisatie, meerdere grote taalmodellen (LLM's) en gebruiksvriendelijke interfaces kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun AI-aangedreven chatbots nauwkeurige, bruikbare inzichten opleveren en tegelijkertijd de productiviteit verhogen, de kosten verlagen en het beheer behouden. Deze aanpak is van cruciaal belang om hiaten in hybride IT-systemen te vermijden en het potentieel van AI volledig te realiseren.

Agentische AI en de opkomst van interne intelligentie

Er ontstaat een nieuw hoofdstuk in hybride IT – een hoofdstuk dat wordt gedefinieerd door agentische AI en een verschuiving naar interne data-intelligentie. Met Modernization Cloud Platforms (MCP’s) is het voor applicaties en data aanzienlijk eenvoudiger geworden om rechtstreeks met AI samen te werken. Deze ontwikkeling neemt een van de meest hardnekkige barrières voor de modernisering van ondernemingen weg:de behoefte aan kostbare en complexe datatransformatie-inspanningen. In plaats van gegevens te herstructureren zodat ze in het AI-model passen, kan AI nu de gegevens ontmoeten waar ze zijn. Deze architecturale verschuiving maakt de weg vrij voor een nieuwe klasse van intelligente agenten die op heterogene systemen kunnen opereren met behulp van bestaande formaten, modellen en operationele raamwerken.

Deze vooruitgang brengt krachtige gevolgen met zich mee voor ondernemingen die nog steeds afhankelijk zijn van mainframe- en kernsysteemgegevens. Decennia lang zijn deze gegevens moeilijk in realtime toegankelijk geweest zonder complexe extractie- of replicatieworkflows. Nu kunnen organisaties AI rechtstreeks op de aanwezige gegevens inzetten, waardoor waardevolle inzichten worden ontsloten zonder gevoelige of gereguleerde informatie uit hun registratiesysteem te verwijderen. Het resultaat is een moderniseringsstrategie die de bruikbaarheid van gegevens vergroot zonder dat dit ten koste gaat van bestuur, veiligheid of controle.

Agentic AI maakt het ook gemakkelijker voor bedrijfsanalisten om in gefragmenteerde omgevingen te werken. In plaats van te vertrouwen op technische teams om gegevens uit verschillende systemen te halen, kunnen analisten nu via intelligente interfaces toegang krijgen tot en werken met informatie uit mainframes, applicatietelemetrie, prestatielogboeken en operationele statistieken. Deze AI-gestuurde interfaces abstraheren de complexiteit op systeemniveau, waardoor analisten hoogwaardige inzichten kunnen genereren die moderniseringsdoelen ondersteunen, zonder dat daarvoor diepgaande expertise in elke gegevensbron nodig is.

Terwijl AI gegevens uit meerdere systemen verwerkt, kunnen agentische platforms de volledige zichtbaarheid van de bron tot de output behouden. Deze end-to-end transparantie zorgt ervoor dat bedrijven niet alleen begrijpen welke gegevens zijn gebruikt, maar ook hoe deze door applicaties zijn gestroomd, welke transformaties hebben plaatsgevonden en welke beslissingen zijn genomen. In sterk gereguleerde omgevingen is dit niveau van traceerbaarheid essentieel voor audits en naleving, en het legt ook de basis voor voortdurende optimalisatie.

Misschien wel het belangrijkste is dat agentische interfaces de toegangsdrempel voor AI-adoptie verlagen. In plaats van aangepaste pijplijnen te bouwen of een complexe data-infrastructuur in te zetten, kunnen teams communiceren met bekende applicaties en systemen, terwijl intelligente agenten op de achtergrond het zware werk doen. Dit vermindert de tijd, kosten en vaardigheden die doorgaans nodig zijn om waarde uit hybride data-omgevingen te halen, waardoor hybride IT van een structurele noodzaak in een strategisch voordeel verandert.

AI-aangedreven codeanalyse

Elk moderniseringsproject is anders. Er zijn veel opties als het gaat om het updaten van de kernsysteeminfrastructuur – replatform, rehost, lift-and-shift, etc. – en organisaties kunnen voor elke individuele applicatie een ander pad kiezen. Migraties en moderniseringen brengen ook risico's met zich mee. Het is moeilijk om op alle afhankelijkheden te anticiperen en de uptime tijdens een transitie te garanderen. Bovendien neemt de mate van risico die gepaard gaat met moderniseringen toe naarmate de tijd verstrijkt en teams zich omdraaien. Het vervangen of herschrijven van applicaties, die tegenwoordig allebei hoge uitvalpercentages hebben, zal nog minder aantrekkelijk worden.

Industrieën die gebruik maken van mainframesystemen hebben te maken met een unieke reeks moderniseringsuitdagingen. De afstand tussen een huidige codebase en waar deze moet zijn voor effectieve cloudprestaties kan voor organisaties te groot zijn om intern te hanteren. Gelukkig bestaan er nu AI-technologieën die dit deel van het moderniseringsproces stroomlijnen.

Volgens een recent onderzoek van Forrester zei tweederde van de respondenten dat AI de efficiëntie van de IT-modernisering verhoogde. Negenenvijftig procent zei ook dat het de mogelijkheden voor werknemers en klanten verbeterde. Dit is goed nieuws op het gebied van migratie en modernisering, aangezien leiders snelheid, kosten en prestaties proberen in evenwicht te brengen terwijl ze grote veranderingen doorvoeren in hun IT-organisaties.

Tegenwoordig kunnen teams gebruik maken van AI-aangedreven codeanalysetools die de mogelijkheid hebben om ‘legacy’-code automatisch te analyseren en te refactoren. In plaats van te moeten werven voor de steeds schaarser wordende technische vaardigheden op locatie, kunnen bedrijven deze oplossingen gebruiken om het moderniseringstraject te versnellen zonder het risico te vergroten. Naast refactoring kan AI ook helpen bij het valideren van de gemigreerde artefacten, door gedrag en resultaten tussen de originele en getransformeerde systemen te vergelijken om functionele gelijkwaardigheid te garanderen. Dit verbetert de efficiëntie en betrouwbaarheid van het conversieproces dramatisch, wat van cruciaal belang is bij het werken met complexe bedrijfssystemen.

De beste oplossingen gaan verder door flexibele code te schrijven om mainframes te integreren met clouddiensten en door tools in te schakelen die gegevens automatisch tussen systemen kunnen synchroniseren. Deze synchronisatiemogelijkheid vereenvoudigt het migratieproces door consistentie tussen omgevingen te garanderen en de handmatige overhead die gepaard gaat met gegevensuitlijning te verminderen.

Als gevolg hiervan kunnen ontwikkelaars zich meer richten op innovatie en minder op de uitvoering van migraties, waardoor meer capaciteit voor de IT-organisatie ontstaat en ervoor wordt gezorgd dat gemoderniseerde omgevingen zowel performant zijn als afgestemd zijn op de zakelijke behoeften.

Toekomstbestendig met AI-integratie in hybride IT-omgevingen

IT-modernisering is een continu proces. Het verplaatsen van bepaalde workloads naar de cloud is slechts de eerste stap naar het maximaliseren van de waarde en hybride IT-prestaties. Technologie verandert in een alarmerend tempo, dus het is belangrijk voor bedrijven om hun on-premise infrastructuur toekomstbestendig te maken. In hybride IT-opstellingen moeten on-premise applicaties en workloads kunnen worden geschaald en aangepast met tegenhangers in de cloud. Het bereiken hiervan wordt alleen maar uitdagender naarmate de cloudinnovatie versnelt en de concurrentie heviger wordt.

Naast het gebruik van AI ter ondersteuning van eenmalige moderniseringen, kan AI ook helpen om de mainframe- en on-premise technologie up-to-date te houden voor hybride activiteiten. Bedrijven die afhankelijk zijn van applicaties die op kernsystemen draaien, hebben bijvoorbeeld een manier nodig om code in de loop van de tijd automatisch te identificeren en bij te werken. Het toekomstige model voor leiders zal niet zijn dat ze nog tien tot twintig jaar moeten wachten voordat ze ingrijpende veranderingen doorvoeren. De betere strategie is om on-premises omgevingen gesynchroniseerd te houden met de cloud en cloud-native services. Een door AI aangedreven tool voor toekomstbestendigheid vermindert het ondernemingsrisico en de afhankelijkheid van gespecialiseerde vaardigheden.

Het omarmen van de hybride cloud gaat niet langer alleen over het balanceren van lokale en cloudomgevingen; het gaat over het creëren van een basis voor efficiëntie, schaalbaarheid en beveiliging die zakelijk succes op de lange termijn stimuleert. Door GenAI, automatisering en nu agentische AI-mogelijkheden te integreren in hybride IT-strategieën kunnen organisaties belangrijke acceptatiebarrières wegnemen, het volledige potentieel van hun data ontsluiten en hun infrastructuur toekomstbestendig maken. Dit optimaliseert niet alleen de IT-activiteiten, maar stimuleert ook bredere bedrijfsinnovatie, waardoor bedrijven concurrerend en wendbaar kunnen blijven in een snel veranderende digitale wereld.