Líderes de Infraestrutura e Operações precisarão de sistemas que se organizem automaticamente para lidar com a complexidade digital
O Gartne alerta que o objetivo dos negócios digitais será aumentar a simplicidade ou eficiência para os clientes e usuários finais. No entanto, para líderes de Infraestrutura e Operações de TI (I&O) que criam e mantêm os sistemas que suportam negócios digitais, a complexidade estará aumentando rapidamente.
“Internet das Coisas (IoT), Edge Computing, Advanced Analytics e a demanda por informações e serviços em tempo real impulsionarão a implantação de sistemas mais complexos e dinâmicos”, alerta George Weiss, Vice-Presidente e Analista Emérito do Gartner. Segundo ele, o rápido crescimento da computação em nuvem pública (Public Cloud Computing) e da infraestrutura hiperconvergida (HCI – Hyperconverge Infrastructure) destaca as abordagens que os líderes de I&O estão usando para atender a essas demandas.
“Os líderes de TI precisam pensar mais alto para alcançar e adotar princípios de sistemas de inteligência auto-organizados em data centers, edge e nuvens do futuro”, explica Weiss. Uma das promessas dessas inovações tem sido simplificar o fornecimento e a integração por meio da arquitetura da infraestrutura de TI de forma modular para oferecer serviços sob demanda. No entanto, de acordo com Weiss, está surgindo uma realidade diferente e que exigirá que os líderes de I&O avaliem sistemas e tecnologias de maneiras radicalmente novas.
“A maior simplicidade no ‘consumo de serviço’ (‘as-a-service consumption’) e a integração definida por software são mais do que contrariadas pela complexidade de um cosmos de TI expansível que compreende bilhões de pontos de dados e gateways em uma matriz de conexões”, diz Weiss. “A aplicação de inteligência artificial (AI) e aprendizagem de máquina (ML – Machine Learning) para operações de TI pode mitigar as demandas dessa complexidade, mas exigirá uma mudança de atenção e foco”, afirma o analista.
Um potencial obstáculo para um data center inteligente e auto-organizado é que muitos dos sistemas atuais são implementados para cargas de trabalho ou unidades de negócios com propósito específico, em vez de serem implantados e gerenciados como um coletivo. Isso limita o potencial das operações de TI para otimizar continuamente os recursos. Por sua vez, isso exigirá que inteligência artificial e aprendizagem de máquina sejam aplicadas às operações de TI.
“Os líderes de TI precisam pensar de uma forma mais ampla”, afirma Weiss. “O objetivo deve ser arquitetar plataformas e serviços que monitorem e analisem os comportamentos do sistema, obtendo resultados continuamente otimizados para metas e níveis de serviço predefinidos”, explica o analista.
O Gartner anuncia quatro propriedades-chave de um data center inteligente e auto-organizado: pode pode monitorar, testar e fornecer feedback sobre configuração, carga de trabalho, capacidade e conectividade nas funções tradicionais integradas e hiperconvergidas; pode monitorar outros sistemas em uma rede de malha ou Nuvem que combine, componha e se adapte a objetivos globais predeterminados; pode executar ações que atinjam os objetivos estabelecidos pela organização; e pode aplicar princípios compostos à utilização e eficiência de recursos.
Com os recentes avanços em processamento algorítmico e ML, essa visão está, em parte, já dentro da capacidade técnica de alguns sistemas arquitetados em torno de HCI e princípios integrados. O Gartner encoraja os líderes de I&O a mapearem as bases dos data centers de auto-otimização da próxima geração durante os próximos três anos.
Para se prepararem efetivamente para essa mudança, os líderes de I&O devem conduzir os limites de seus entendimentos para além das capacidades que seus sistemas possuem atualmente e procurar fornecedores que tenham essa visão dentro de seus próprios frameworks e objetivos.
“Três áreas de compreensão em torno dessa tendência são vitais para os líderes de I&O. Primeiro, como isso beneficiará o negócio em termos de confiabilidade, resiliência, capacidade de resposta e recuperação. Em segundo lugar, como avaliar a eficiência dos produtos entre os fornecedores, as contribuições dos parceiros e o ecossistema empresarial mais amplo. Finalmente, como as ferramentas legais de automação existentes podem ser complementadas ou substituídas pela próxima onda de soluções”, diz Weiss.
