Příprava Na Přesunutí Do Oblaku

Nyní jsme ve druhém desetiletí přijetí cloudu. Až 92 % podniků do určité míry využívá cloud computing. Pandemie byla v poslední době hnacím motorem pro organizace, aby přijaly cloudové technologie. Úspěšný přesun dalších dat, projektů a aplikací do cloudu závisí na přípravě, plánování a předvídání problémů.  

1. PŘÍPRAVA je o datech a lidské správě dat a podpůrné infrastruktury.
2. Plánování je zásadní. Plán musí obsahovat konkrétní klíčové prvky.
3. Správa problémů je schopnost předvídat potenciální oblasti problémů a schopnost se v nich orientovat, pokud na ně narazí.  

Čtyři věci, které musí firma udělat, aby byla úspěšná v cloudu, plus 7 výhod

Vaše firma se přesune do cloudu. Dovolte mi přeformulovat, že pokud bude vaše podnikání úspěšné, přesune se do společnosti cloud – to je, pokud tam ještě není. Pokud už tam jste, pravděpodobně byste to nečetli. Vaše společnost myslí dopředu a hodlá využít všech výhod cloudu, o kterých jsme hovořili v jiném článku. Od roku 2020 92 % podniků do určité míry využívá cloud a 50 % všech podnikových dat je již v cloudu.

Stříbrná čára na cloudu COVID: pandemie donutila podniky, aby se blíže podívaly na možnosti cloudu na podporu nového paradigmatu vzdálené pracovní síly. Cloud se týká jak velkých dat úložiště a aplikace, které tato data zpracovávají.  Jedním z hlavních důvodů, proč přejít na cloud, je získat konkurenční výhodu tím, že budete flexibilní a získáte nové poznatky z velkého množství dat.   

Analytická firma Gartner pravidelně publikuje zprávu, která pojednává o „technologiích a trendech, které slibují poskytování vysokého stupně konkurenční výhody v příštích pěti až deseti letech“. Před deseti lety, Cyklus Hype společnosti Gartner 2012 pro Cloud Computing umístil Cloud Computing a veřejné cloudové úložiště do „koryta deziluze“ těsně za „vrcholem nafouknutých očekávání“. Dále, Big Data právě vstupovala do „vrcholu nafouknutých očekávání“. Všechny tři s očekávanou plató za 3 až 5 let. Software as a Service (SaaS) byl společností Gartner zařazen do fáze „Slope of Enlightenment“ s očekávanou dobou platnosti 2 až 5 let.

V roce 2018, o šest let později, byly „Cloud Computing“ a „Public Cloud Storage“ ve fázi „Slope of Enlightenment“ s plánovanou plató za méně než 2 roky. „Software jako služba“ dosáhl plošiny.  Jde o to, že v tomto období došlo k výraznému přijetí veřejného cloudu.  

Dnes, v roce 2022, je cloud computing nyní ve své druhé dekádě přijetí a je nyní výchozí technologií pro nové aplikace.  As Gartner říká: "Pokud to není cloud, je to dědictví." Gartner dále říká, že dopad cloud computingu na organizaci je transformační. Jak by tedy měly organizace k této transformaci přistupovat?

Tento graf podrobněji popisuje, co to znamená, že se technologie nachází v určité fázi. 

Jak by měly organizace přistupovat k organizační transformaci?

V procesu zavádění cloudu se organizace musely rozhodovat, zavádět nové zásady, vytvářet nové postupy a řešit konkrétní výzvy. Zde je seznam konkrétních oblastí, které budete muset vyřešit, abyste se ujistili, že je váš dům v pořádku: 

1. Školení, rekvalifikace nebo nové role.  Přijetím veřejného cloudu pro ukládání dat nebo využíváním aplikací jste outsourcovali podporu a údržbu infrastruktury. Ke správě dodavatele a přístupu k datům stále potřebujete vlastní odborné znalosti. Kromě toho potřebujete vědět, jak využít nové nástroje, které máte k dispozici pro kognitivní analytiku a datovou vědu.     
2. Data.  Všechno je to o datech. Data jsou novou měnou. Hovoříme o velkých datech – datech, která splňují alespoň některé z nich V z definice. Při přechodu do cloudu budou alespoň část vašich dat v cloudu. Pokud jste „all-in“, vaše data budou uložena v cloudu a zpracována v cloudu.

A. Dostupnost dat. Mohou vaše stávající on-prem aplikace přistupovat k datům v cloudu? Jsou vaše údaje tam, kde je potřebují ke zpracování? Potřebujete ve svém projektu cloudové migrace rozpočítat čas na přesun dat do cloudu? Jak dlouho to bude trvat? Potřebujete vyvinout nové procesy, abyste dostali svá transakční data do cloudu? Pokud máte v úmyslu provádět AI nebo strojové učení, musí být k dispozici dostatek tréninkových dat, aby bylo dosaženo požadované úrovně přesnosti a preciznosti.

B. Použitelnost dat. Jsou vaše data ve formátu, který mohou využívat lidé a nástroje, kteří budou k datům přistupovat? Můžete provést „zvedání a posun“ ve vašem datovém skladu? Nebo lze optimalizovat výkon? 

C. Kvalita dat. Kvalita dat, na kterých závisí vaše rozhodnutí, může ovlivnit kvalitu vašich rozhodnutí. Správa, správci dat, správa dat, možná kurátor dat mohou hrát významnou roli při přijímání kognitivní analýzy v cloudu. Věnujte čas migraci dat do cloudu a zhodnoťte kvalitu svých dat. Není nic více frustrujícího než zjištění, že jste migrovali data, která nepotřebujete.

D. Variabilita a nejistota ve velkých datech. Data mohou být nekonzistentní nebo neúplná. Existují při vyhodnocování vašich dat a způsobu jejich využití? Nyní je čas opravit známé problémy související s celopodnikovými standardy pro data. Standardizujte napříč reportovacími centry na jednoduchých věcech, jako jsou časové dimenze, geografické hierarchie. Identifikujte ten jediný zdroj pravdy.   

E. Omezení spojená se samotnými velkými daty. Velký počet potenciálních výsledků může vyžadovat, aby odborník na doménu vyhodnotil výsledky z hlediska významnosti. Jinými slovy, pokud váš dotaz vrátí mnoho záznamů, jak jej jako člověk zpracujete? Chcete-li je dále filtrovat a snížit počet záznamů, aby je mohl spotřebovat obyčejný člověk, který není super, budete muset znát byznys, který se za daty skrývá.

     3. Podpora základů/infrastruktury IT. Zvažte všechny pohyblivé části. Je pravděpodobné, že ne všechna vaše data budou v cloudu. Některé mohou být v cloudu. Některé on-premise. Mohou tam být ještě další data další cloud dodavatele. Máte diagram toku dat? Jste připraveni přejít od správy fyzického hardwaru ke správě prodejců, kteří spravují fyzický hardware? Rozumíte omezením cloudového prostředí? Počítali jste se schopností podporovat nestrukturovaná data a také klíčové technologie umožňující platformu. Budete stále moci používat stejnou sadu SDK, API a datové nástroje, které jste používali lokálně? Pravděpodobně budou muset být přepsány. A co vaše stávající ETL pro načtení datového skladu z transakčních systémů? ETL skripty budou muset být přepsány.

     4. Zpřesňování rolí. Uživatelé mohou být přeškoleni na nové aplikace a způsob přístupu k datům v cloudu. Desktopová nebo síťová aplikace může mít často stejný nebo podobný název jako aplikace určená pro cloud. Může však fungovat odlišně nebo mít dokonce jinou sadu funkcí.  

Pokud to vaše organizace myslí s přechodem na cloud a s maximálním využitím analytiky vážně, není sporu o tom, že tento přechod může přinést významnou obchodní a ekonomickou hodnotu. Prakticky řečeno, abyste se tam dostali, budete potřebovat: 

1. Založit chartu.  

A. Definovali jste rozsah svého projektu?  

B. Máte výkonné sponzorství?

C. Kdo – jaké role – by měl být zahrnut do projektu? Kdo je hlavním architektem? Na jaké odborné znalosti se musíte spolehnout na dodavatele cloudu?

D. Jaký je konečný cíl? Mimochodem, cílem není „přesunout se do cloudu“. Jaký problém(y) se snažíte vyřešit?

E. Definujte svá kritéria úspěchu. Jak poznáte, že jste úspěšní?

2. Objevte. Začněte od začátku. Proveďte inventuru. Zjistěte, co máte. Odpověz na otázky:

A. Jaká data máme?

B. Kde jsou data?

C. Jaké obchodní procesy je třeba podporovat? Jaká data tyto procesy potřebují?

D. Jaké nástroje a aplikace v současnosti používáme k manipulaci s daty?

E. Jaká je velikost a složitost dat?

F. Co budeme mít? Jaké aplikace jsou dostupné v cloudu od našeho dodavatele?

G. Jak se připojíme k datům? Jaké porty bude nutné otevřít v cloudu?

H. Existují nějaké předpisy nebo požadavky, které diktují požadavky na soukromí nebo zabezpečení? Existují smlouvy SLA se zákazníky, které je třeba udržovat?  

I. Víte, jak se budou počítat náklady na používání cloudu?

3. Posuďte a vyhodnoťte. 

A. Jaká data hodláme přesunout?

B. Posuďte náklady. Nyní, když znáte rozsah a objem dat, můžete lépe definovat rozpočet.

C. Definujte mezery, které existují mezi tím, co aktuálně máte, a očekáváním toho, co očekáváte, že budete mít. co nám chybí?

D. Zahrňte testovací migraci, abyste odhalili, co jste teoreticky promeškali.

E. Zahrňte do této fáze i do závěrečné fáze Uživatelské akceptační testování.

F. Jaké výzvy můžete předvídat, abyste mohli zabudovat nepředvídané události do další fáze?

G. Jaká rizika byla zjištěna?

4. Plán. Založit a road mapa. 

A. Jaké jsou priority? co je první? Jaká je posloupnost?

B. Co můžete vyloučit? Jak můžete omezit rozsah?

C. Bude čas na paralelní zpracování?

D. Jaký je přístup? Částečný/fázový přístup?

E. Definovali jste bezpečnostní přístup?

F. Definovali jste plány zálohování dat a obnovy po havárii?

G. Jaký je komunikační plán – interní pro projekt, pro zainteresované strany, pro koncové uživatele?

5. Stavět. Migrovat. Test. Zahájení.

A. Pracujte podle plánu. Revidujte jej dynamicky na základě nových informací.

B. Postavte na svých historických silných stránkách a úspěších své staré IT základy a začněte využívat výhod Big Data a kognitivní analýzy.       

6. Opakovat a upřesnit.  

A. Kdy můžete vyřadit servery, které jsou nyní nečinné?

B. Jaký refaktoring jste zjistili, že je třeba provést?

C. Jaké optimalizace lze provést u vašich dat v cloudu?  

D. Jaké nové datové aplikace nyní můžete používat v cloudu?

E. Jaká je další úroveň? AI, strojové učení, pokročilá analytika?

Gotchas

Někteří zdroje říkají, že až 70 % technologických projektů jsou totální nebo částečné selhání. Zřejmě záleží na vaší definici   selhání. Další zdroj zjistili, že 75 % si myslelo, že jejich projekt byl od začátku odsouzen k zániku. To by mohlo znamenat, že 5 % uspělo, přestože byla šance proti nim. Moje zkušenost mi říká, že existuje významný zlomek technologických projektů, které se buď nikdy nerozběhnou, nebo plně nerealizují slíbená očekávání. Existuje několik společných témat, která tyto projekty sdílejí. Když začnete plánovat migraci do cloudu, zde je několik věcí, na které si dát pozor. Pokud to neuděláte, jsou jako špatná karma nebo špatné kreditní skóre – dříve nebo později vás kousnou do zadku.:

1. Vlastnictví. Z pohledu managementu musí projekt vlastnit jedna osoba. Zároveň se všichni účastníci musí cítit investováni jako zainteresované strany.
2. Stát. Byl přidělen rozpočet? Znáte řádovou hodnotu na příštích 12 měsíců a také odhad průběžných nákladů? Existují nějaké potenciální skryté náklady? V rámci přípravy na přesun jste vypustili přebytečné flotsam a jetsam. Nechcete migrovat data, která nebudou použita nebo nebudou důvěryhodná.       
3. Vedení. Je projekt plně sponzorován vedením? Jsou očekávání a definice úspěchu reálné? Jsou cíle v souladu s firemní vizí a strategií?
4. Project Management. Jsou harmonogramy, rozsah a rozpočet reálné? Existují „síly“ požadující kratší dodací lhůty, větší rozsah a/nebo nižší náklady nebo méně lidí? Existuje pevné pochopení požadavků? Jsou realistické a dobře definované?
5. Lidské zdroje. Technologie je ta snadná část. Problémem mohou být lidé. Migrace do cloudu přinese změny. Lidé nemají rádi změny. Je třeba vhodně nastavit očekávání. Byl iniciativě věnován dostatečný a vhodný personál? Nebo jste se pokusili získat čas od lidí, kteří jsou již příliš zaneprázdněni svou každodenní prací? Dokážete udržet stabilní tým? Mnoho projektů selhává kvůli fluktuaci klíčových zaměstnanců.  
6. rizika. Byla rizika identifikována a úspěšně řízena?  
7. Závažnost. Dokázali jste identifikovat věci, které jsou mimo vaši kontrolu, ale které mohou ovlivnit doručení? Zvažte účinek změny ve vedení. Jak by celosvětová pandemie ovlivnila vaši schopnost dodržet termíny a získat zdroje?  

Cyklus cloud computingu v roce 2022

Kde jsou tedy cloud computing, veřejná cloudová úložiště a software jako služba v současném cyklu rozvíjejících se technologií společnosti Gartner? Oni nejsou. Už to nejsou moderní technologie. Už nejsou na obzoru. Jsou mainstreamové, čekají na přijetí. Sledujte růst v následujícím vznikající technologie: Návrh rozšířený o umělou inteligenci, generativní umělá inteligence, umělá inteligence informovaná o fyzice a nezaměnitelné tokeny.  

Myšlenky v tomto článku byly původně prezentovány jako závěr článku „Cognitive Analytics: Building on Your Legacy IT Foundation“ prezentovaného v TDWI Business Intelligence Journal, sv. 22, č. 4.