Pilvesse kolimiseks valmistumine

Oleme praegu pilve kasutuselevõtu teisel kümnendil. Tervelt 92% ettevõtetest kasutab mingil määral pilvandmetöötlust. Pandeemia on hiljuti ajendanud organisatsioone pilvetehnoloogiaid kasutusele võtma. Täiendavate andmete, projektide ja rakenduste edukas pilve teisaldamine sõltub ettevalmistusest, planeerimisest ja probleemide ennetamisest.  

1. Ettevalmistamine käsitleb andmeid ning andmete ja toetava infrastruktuuri inimjuhtimist.
2. Planeerimine on hädavajalik. Plaan peab sisaldama konkreetseid põhielemente.
3. Probleemijuhtimine on võime ette näha võimalikke probleeme ja oskus nendes esinemise korral navigeerida.  

Neli asja, mida ettevõte peab pilves edukaks tegemiseks tegema, pluss 7 asja

Teie ettevõte liigub pilve. Lubage mul sõnastada ümber: kui teie ettevõte on edukas, liigub see ettevõttesse pilv – kui seda veel pole. Kui olete juba seal, siis tõenäoliselt ei loeks te seda. Teie ettevõte mõtleb tulevikku ja kavatseb ära kasutada kõiki pilve eeliseid, mida teises artiklis käsitlesime. 2020. aasta seisuga kasutab 92% ettevõtetest mingil määral pilve ja 50% ettevõtte kõigist andmetest on juba pilves.

COVID-pilve hõbedane vooder: pandeemia on sundinud ettevõtteid pilvevõimalusi lähemalt uurima, et toetada uut kaugtööjõu paradigmat. Pilv viitab mõlemale suurele andmestikule salvestusruumi ja rakendusi, mis neid andmeid töötlevad.  Üks peamisi põhjusi pilvele üleminekuks on konkurentsieelise saavutamine, olles paindlik ja saades hulga andmete põhjal uusi teadmisi.   

Analüütikute firma Gartner avaldab regulaarselt aruannet, milles käsitletakse „tehnoloogiaid ja suundumusi, mis lubavad saavutada suure konkurentsieelise järgmise viie kuni kümne aasta jooksul”. Kümme aastat tagasi, Gartneri 2012. aasta hüpetsükkel Pilvandmetöötluse jaoks asetas pilvandmetöötlus ja avaliku pilvesalvestuse „Pettumuse madalseis” veidi kaugemale „ülepuhutud ootuste tipust”. Lisaks jõudsid suurandmed just "ülepuhutud ootuste tippu". Kõik kolm koos eeldatava platooga 3–5 aasta pärast. Tarkvara kui teenus (SaaS) paigutas Gartner valgustumise faasi, mille eeldatav platoo on 2–5 aastat.

2018. aastal, kuus aastat hiljem, olid „Cloud Computing” ja „Public Cloud Storage” faasis „Valgustumise kallak”, mille prognoositav platoo on alla 2 aasta. "Tarkvara kui teenus" oli jõudnud platoole.  Asi on selles, et sel perioodil võeti avalikku pilve märkimisväärselt kasutusele.  

Täna, 2022. aastal, on pilvandmetöötlus kasutusele võetud juba teist kümnendit ja see on nüüd uute rakenduste vaiketehnoloogia.  As Gartner ütleb: "Kui see pole pilv, on see pärand." Gartner jätkab, et pilvandmetöötluse mõju organisatsioonile on muutlik. Kuidas peaksid organisatsioonid sellele muutusele lähenema?

See diagramm kirjeldab üksikasjalikumalt, mida tähendab, et tehnoloogia on teatud faasis. 

Kuidas peaksid organisatsioonid lähenema organisatsiooni ümberkujundamisele?

Pilve kasutuselevõtu protsessis on organisatsioonid pidanud tegema otsuseid, kehtestama uued poliitikad, looma uusi protseduure ja tegelema konkreetsete väljakutsetega. Siin on nimekiri konkreetsetest valdkondadest, mida peate lahendama, et olla kindel, et teie maja on korras: 

1. Koolitus, ümberõpe või uued rollid.  Andmete salvestamiseks või rakenduste võimendamiseks avaliku pilve kasutuselevõtmisel olete taristu toe ja hoolduse väljast tellinud. Tarnija haldamiseks ja andmetele juurdepääsuks vajate siiski ettevõttesiseseid teadmisi. Lisaks peate teadma, kuidas kasutada uusi kognitiivse analüüsi ja andmeteaduse jaoks saadaolevaid tööriistu.     
2. Andmed.  Kõik on seotud andmetega. Andmed on uus valuuta. Me räägime suurandmetest – andmetest, mis vastavad vähemalt mõnele Määratluse V-d. Pilve liikudes on vähemalt osa teie andmetest pilves. Kui olete "all-in", salvestatakse teie andmed pilve ja töödeldakse pilves.

A. Andmete kättesaadavus. Kas teie olemasolevad kohapealsed rakendused pääsevad ligi pilves olevatele andmetele? Kas teie andmed on seal, kus need töötlemiseks peavad olema? Kas andmete pilve teisaldamiseks peate oma pilve migratsiooniprojekti jaoks aega planeerima? Kui kaua see aega võtab? Kas peate oma tehinguandmete pilve viimiseks välja töötama uusi protsesse? Kui kavatsete teha tehisintellekti või masinõpet, peab soovitud täpsuse ja täpsuse saavutamiseks olema piisavalt koolitusandmeid.

B. Andmete kasutatavus. Kas teie andmed on vormingus, mida saavad kasutada inimesed ja tööriistad, kes andmetele juurde pääsevad? Kas saate oma andmelaos "tõstda ja nihutada"? Või saab seda jõudluse jaoks optimeerida? 

C. Andmete kvaliteet. Andmete kvaliteet, millele teie otsused tuginevad, võib mõjutada teie otsuste kvaliteeti. Juhtimine, andmehaldurid, andmehaldus ja võib-olla andmete kuraator võivad mängida olulist rolli kognitiivse analüütika kasutuselevõtul pilves. Andmete kvaliteedi hindamiseks võtke enne andmete pilve üleviimist aega. Pole midagi masendavamat kui avastada, et olete üle viinud andmed, mida te ei vaja.

D. Suurandmete varieeruvus ja määramatus. Andmed võivad olla ebajärjekindlad või puudulikud. Kas teie andmete ja nende kasutamise viiside hindamisel on lünki? Nüüd on aeg parandada ettevõtteüleste andmestandarditega seotud teadaolevad probleemid. Standardiseerige aruandluskeskustes lihtsaid asju, nagu ajamõõtmed, geograafilised hierarhiad. Tuvastage see ainus tõeallikas.   

E. Suurandmetele omased piirangud. Suur hulk potentsiaalseid tulemusi võib nõuda, et domeeniekspert hindaks tulemusi olulisuse osas. Teisisõnu, kui teie päring tagastab palju kirjeid, siis kuidas te seda töötlete? Selle edasiseks filtreerimiseks ja kirjete arvu vähendamiseks, et seda saaks tarbida ka tavaline mittesuperinimene, peate teadma andmete taga olevat äri.

     3. IT rajamise/taristu toetamine. Võtke arvesse kõiki liikuvaid osi. Tõenäoliselt ei ole kõik teie andmed pilves. Mõned võivad olla pilves. Mõned kohapealsed. Veel võivad andmed olla teine müüja pilv. Kas teil on andmevoo diagramm? Kas olete valmis liikuma füüsilise riistvara haldamise asemel füüsilist riistvara haldavate tarnijate haldamisele? Kas mõistate pilvekeskkonna piiranguid? Kas olete arvestanud nii struktureerimata andmete kui ka peamiste platvormi võimaldavate tehnoloogiate toetamise võimalusega? Kas saate endiselt kasutada samu SDK-d, API-sid ja andmeutiliite, mida olete kasutanud kohapeal? Tõenäoliselt tuleb need ümber kirjutada. Kuidas on lood teie olemasoleva ETL-iga, et laadida andmeladu tehingusüsteemidest? ETL-skriptid tuleb ümber kirjutada.

     4. Rollide täpsustamine. Kasutajad võivad vajada uute rakenduste ja pilves andmetele juurdepääsu saamiseks ümberõpet. Sageli võib töölaua- või võrgurakendusel olla pilvele pühendatud rakendusega sama või sarnane nimi. See võib aga toimida erinevalt või sellel võib olla isegi erinev funktsioonide komplekt.  

Kui teie organisatsioon soovib tõsiselt pilvele üleminekut ja analüütikat maksimaalselt ära kasutada, pole vaidlust selle üle, et kolimine võib pakkuda olulist ärilist ja majanduslikku väärtust. Siit sinna jõudmiseks peate tegema järgmist. 

1. Kehtestada harta.  

V. Kas olete määratlenud oma projekti ulatuse?  

B. Kas teil on juhtiv sponsorlus?

C. Kes – millised rollid – tuleks projekti kaasata? Kes on peaarhitekt? Milliste teadmiste osas on vaja pilveteenuse pakkujale loota?

D. Mis on lõppeesmärk? Muide, eesmärk ei ole “pilve kolimine”. Milliseid probleeme (probleeme) proovite lahendada?

E. Määratlege oma edukriteeriumid. Kuidas saate teada, et olete edukas?

2. Avasta. Alusta algusest. Tehke inventuur. Uurige, mis teil on. Vasta küsimustele:

V. Millised andmed meil on?

B. Kus on andmed?

C. Milliseid äriprotsesse on vaja toetada? Milliseid andmeid need protsessid vajavad?

D. Milliseid tööriistu ja rakendusi me praegu andmetega manipuleerimiseks kasutame?

E. Mis on andmete suurus ja keerukus?

F. Mida me saame? Millised rakendused on meie müüjalt pilves saadaval?

G. Kuidas me andmetega ühenduse loome? Millised pordid peavad pilves avatud olema?

H. Kas on mingeid eeskirju või nõudeid, mis dikteerivad privaatsus- või turvanõudeid? Kas klientidega on SLA-sid, mida tuleb säilitada?  

I. Kas teate, kuidas pilvekasutuse kulusid arvutatakse?

3. Hinda ja hinda. 

V. Milliseid andmeid me kavatseme teisaldada?

B. Hinnake kulusid. Nüüd, kui teate andmete ulatust ja mahtu, saate eelarvet paremini määrata.

C. Määratlege lüngad selle vahel, mis teil praegu on, ja ootuste vahel, mida te ootate. Millest meil puudu on?

D. Kaasake testmigratsioon, et paljastada, mis teil teoreetiliselt kahe silma vahele jäi.

E. Kaasake sellesse ja viimasesse faasi kasutajate aktsepteerimise testimine.

F. Milliseid väljakutseid saate ette näha, et saaksite ettenägematuid olukordi järgmisesse faasi ehitada?

G. Milliseid riske on tuvastatud?

4. Plaan. Asutada a road kaart. 

A. Millised on prioriteedid? Mis tuleb enne? Mis on järjestus?

B. Mida saate välistada? Kuidas saate ulatust vähendada?

C. Kas paralleelseks töötlemiseks on aega?

D. Mis on lähenemine? Osaline / etapiviisiline lähenemine?

E. Kas olete määratlenud turvalisuse lähenemisviisi?

F. Kas olete määratlenud andmete varundamise ja avariitaaste plaanid?

G. Mis on kommunikatsiooniplaan – projektisisene, sidusrühmadele, lõppkasutajatele suunatud?

5. Ehita. Rändama. Test. Käivitage.

A. Töötage plaani järgi. Vaadake see uue teabe põhjal dünaamiliselt üle.

B. Tuginege oma ajaloolistele tugevustele ja edule oma pärand IT-alusele ning hakake kasutama suurandmete ja kognitiivse analüüsi eeliseid.       

6. Korda ja täpsusta.  

V. Millal saate praegu jõude seisvad serverid kasutuselt kõrvaldada?

B. Millise ümbertöötlemise olete avastanud, mis vajab tegemist?

C. Milliseid optimeerimisi saab teie andmeid pilves teha?  

D. Milliseid uusi andmerakendusi saate nüüd pilves kasutada?

E. Mis on järgmine tase? AI, masinõpe, täiustatud analüüs?

Gotchas

mõned allikad öelda, et kuni 70% tehnoloogiaprojektidest on täielikud või osalised ebaõnnestumised. Ilmselt sõltub see teie määratlusest   ebaõnnestumine. Teine allikas leidis, et 75% arvas, et nende projekt on algusest peale hukule määratud. See võib tähendada, et 5% õnnestus, hoolimata sellest, et nende vastu oli koefitsient. Minu kogemus ütleb, et on olemas märkimisväärne osa tehnoloogiaprojektidest, mis kas kunagi ei käivitu või ei täida lubatud ootusi täielikult. Nendel projektidel on mõned ühised teemad. Kui hakkate oma pilve üleviimist planeerima, on siin mõned vead, millele tähelepanu pöörata. Kui sa seda ei tee, on nad nagu halb karma või halb krediidiskoor – varem või hiljem hammustavad nad sulle tagumikku.

1. Omandiõigus. Juhtimise vaatenurgast peab projekt omama üksainus isik. Samal ajal peavad kõik osalejad tundma end sidusrühmadena investeerituna.
2. Maksma. Kas eelarve on eraldatud? Kas teate järgmise 12 kuu suurusjärku ja jooksvate kulude hinnangut? Kas on võimalikke varjatud kulusid? Kas olete kolimiseks valmistudes eemaldanud üleliigse flotsami ja jetsami? Te ei soovi migreerida andmeid, mida ei kasutata või mida ei usaldata.       
3. Juhtimine. Kas projekti sponsoreerib täielikult juhtkond? Kas ootused ja edu määratlus on realistlikud? Kas eesmärgid on kooskõlas ettevõtte visiooni ja strateegiaga?
4. Projektijuhtimine. Kas ajakava, ulatus ja eelarve on realistlikud? Kas on "jõude", mis nõuavad lühemaid tarnetähtaegu, suuremat ulatust ja/või madalamaid kulusid või vähem inimesi? Kas nõuetest on kindel arusaam? Kas need on realistlikud ja täpselt määratletud?
5. Inimressursid. Tehnoloogia on kõige lihtsam osa. See on inimeste asi, mis võib olla väljakutse. Pilve üleviimine toob kaasa muudatusi. Inimestele ei meeldi muutused. Peate ootused õigesti seadma. Kas algatusele on pühendatud piisavalt ja sobivaid töötajaid? Või kas olete püüdnud eraldada aega inimestelt, kes on oma päevatööga juba liiga hõivatud? Kas suudate hoida stabiilset meeskonda? Paljud projektid ebaõnnestuvad võtmepersonali voolavuse tõttu.  
6. Riskid. Kas riskid on tuvastatud ja edukalt juhitud?  
7. Juhuslikkus. Kas olete suutnud tuvastada asju, mis on teie kontrolli alt väljas, kuid mis võivad mõjutada kohaletoimetamist? Mõelge juhtkonna muutuse mõjule. Kuidas mõjutaks ülemaailmne pandeemia teie võimet tähtaegadest kinni pidada ja ressursse hankida?  

Pilvandmetöötluse hüppetsükkel 2022. aastal

Kus on siis täna Gartneri tärkava tehnoloogiahüpe tsüklis pilvandmetöötlus, avalik pilvesalvestus ja tarkvara kui teenus? Nad ei ole. Need ei ole enam uued tehnoloogiad. Neid pole enam silmapiiril. Nad on peavoolud ja ootavad lapsendamist. Jälgige kasvu järgmises osas tekkivad tehnoloogiad: tehisintellektiga täiendatud disain, generatiivne AI, füüsikapõhised tehisintellektid ja mitteasendatavad märgid.  

Selles artiklis esitatud ideed esitati algselt aastal esitletud artikli "Kognitiivne analüüs: teie pärandi IT-vundamendile tuginemine" kokkuvõttena. TDWI Business Intelligence Journal, 22. kd, nr 4.