В течение многих лет программы модернизации часто исходили из того, что приложения и данные будут постепенно перемещаться с мейнфреймов в облако. Это предположение уступает место более избирательному подходу к размещению рабочих нагрузок.
Исследование IBM Institute for Business Value показало, что почти три четверти руководителей отказываются от принципа «облако в первую очередь» в пользу размещения нагрузок на основе результатов. То же исследование показало, что 72% организаций столкнулись с более высокими, чем ожидалось, затратами на облако после того, как приложения были запущены в производство.
Эти выводы подтверждают необходимость более осознанного подхода к модернизации, при котором размещение нагрузок определяется производительностью, отказоустойчистью, безопасностью, соответствием требованиям, стоимостью и гибкостью бизнеса.
Размещение рабочих нагрузок с учетом бизнес-требований
Критически важные транзакционные рабочие нагрузки с высоким объемом операций часто остаются наиболее подходящими для мейнфреймов, когда в приоритете находятся доступность, задержка, безопасность, соответствие требованиям и целостность транзакций. Облачные платформы дополняют эти преимущества, обеспечивая гибкость, необходимую для цифровых сервисов, масштабируемых приложений и инноваций.
Модернизация все больше зависит от того, насколько эффективно предприятия сочетают эти сильные стороны.
Модернизация на месте делает возможности мейнфреймов более доступными с помощью таких технологий, как z/OSMF, Zowe и z/OS Connect, одновременно интегрируя облачные хранилища и приближая генеративный ИИ и агентный ИИ к ядру.
Архитекторы должны оценивать каждую возможность на соответствие ее бизнес- и техническим требованиям, перемещая рабочие нагрузки только туда, где такое перемещение дает измеримый прирост гибкости, масштабируемости или экономии средств. Там, где эти преимущества ограничены, безопасная интеграция может обеспечить большую ценность при сохранении сильных сторон существующей среды.
Этот избирательный подход сохраняет десятилетия проверенной бизнес-логики, делая ее доступной для новых цифровых сервисов и возможностей ИИ.
Приближение ИИ к корпоративным данным
ИИ добавляет еще одно измерение к размещению рабочих нагрузок.
Перемещение больших объемов конфиденциальных транзакционных данных увеличивает задержки, стоимость и сложность управления. Обработка ИИ ближе к мейнфрейму поддерживает анализ в реальном времени, сохраняя при этом основные данные в рамках установленных средств контроля безопасности и соответствия требованиям.
Такие технологии, как IBM Telum II и Spyre Accelerator, поддерживают этот подход.
Преимущества особенно актуальны в таких областях, как обнаружение мошенничества, обработка платежей, обслуживание клиентов, управление рисками и операционная оптимизация, где решения во многом зависят от контекста и времени.
IBM's work with z17 отражает растущую конвергенцию между обработкой транзакций и искусственным интеллектом.
Поскольку интеллект становится частью потока транзакций, архитекторы получают большую гибкость в отношении того, где происходит обработка и сколько данных необходимо перемещать между средами.
Связь корпоративного ядра
API, событийно-ориентированная интеграция и общие принципы управления формируют основу более широкой гибридной экосистемы:
- API предоставляют доступ к проверенным сервисам мейнфреймов без необходимости изменения базовой бизнес-логики
- Событийно-ориентированные архитектуры позволяют мейнфреймам, облаку, ИИ и корпоративным системам обмениваться информацией в реальном времени
- Единое управление обеспечивает последовательный подход к безопасности, соблюдению нормативных требований, наблюдаемости и качеству данных в различных средах
Наблюдаемость также становится более единообразной на стыке платформ. Телеметрию мейнфреймов можно конвертировать в форматы, совместимые с OpenTelemetry, и интегрировать с такими платформами, как Splunk, Datadog и Dynatrace.
Это дает операционным командам более унифицированное представление о среде мейнфреймов и распределенных средах, помогая устранить давний пробел в видимости в гибридных архитектурах.
Благодаря этим возможностям мейнфрейм становится более активной частью более широкой корпоративной технологической среды, а данные, сервисы и операционные сигналы становятся доступными для всех связанных систем.
Переход от связности к оркестрации
В ближайшие три-пять лет интеллектуальные гибридные архитектуры эволюционируют от соединения систем к координации принятия решений между ними.
ИИ будет непрерывно анализировать операционные данные, рекомендовать действия и автоматизировать рутинные процессы в рамках определенных средств контроля. По мере того как данные, приложения и ИИ будут теснее интегрироваться, решения будут перемещаться по предприятию более эффективно и ближе к точке принятия мер.
Предприятиям следует наращивать этот потенциал постепенно, начиная с ценных бизнес-возможностей. Затем команды могут предоставлять сервисы через API, усиливать наблюдаемость и расширять автоматизацию по мере роста операционной уверенности. Такой поэтапный подход снижает риски и обеспечивает измеримую ценность без нарушения работы критически важных систем, от которых зависит бизнес.
Эффективность гибридной архитектуры будет все больше зависеть от того, насколько хорошо ее различные среды взаимодействуют друг с другом. Отказоустойчивость мейнфреймов, гибкость облака и интеллект на базе ИИ обладают своими уникальными преимуществами, и архитектура должна соотносить их с бизнес-требованиями.
Интеллектуальное ядро предприятия объединяет эти элементы за счет целенаправленного размещения рабочих нагрузок, надежных сервисов, работающих в разных средах, и ИИ, размещенного близко к данным и процессам, где он приносит наибольшую пользу.
/)
