Améliorez votre cloud hybride :étapes éprouvées pour combler les écarts de performances

Le cloud hybride est la stratégie incontournable pour les entreprises qui se modernisent tout en garantissant la fiabilité de l'infrastructure existante. En combinant des systèmes sur site avec des environnements cloud, les organisations peuvent libérer tout le potentiel de leurs données, améliorer leur agilité et optimiser leurs charges de travail. Cette approche permet un accès transparent aux données critiques, élimine les silos et améliore l'efficacité opérationnelle globale. Alors que les volumes de données continuent de croître, les solutions doivent non seulement répondre aux besoins actuels, mais également offrir la flexibilité nécessaire pour répondre aux exigences futures. Plus de la moitié des organisations donnent la priorité à l'alignement de leurs capacités cloud avec les ressources disponibles pour gérer efficacement les intégrations, en capitalisant sur les technologies émergentes.

L’IA générative (GenAI) et l’automatisation sont souvent considérées comme des outils à appliquer une fois que les données atteignent le cloud, mais dans le paysage actuel, elles doivent faire partie intégrante de la stratégie plus large de cloud hybride d’une organisation. Qu'il s'agisse d'exploiter les données mainframe, de migrer vers le cloud ou d'optimiser les applications basées sur le cloud, l'IA et l'automatisation ne sont plus facultatives :elles sont essentielles. Ces outils comblent désormais les lacunes qui créent souvent des obstacles à l'adoption, aidant les organisations à surmonter des défis tels que l'intégration et la sécurité. Il garantit que les investissements dans le cloud sont pleinement réalisés en rationalisant la migration, en renforçant l'agilité, en améliorant la rentabilité et en favorisant l'innovation.

Pour les organisations qui cherchent à moderniser leur stratégie informatique avec une approche hybride, il est nécessaire de tirer parti de GenAI et de l’automatisation grâce à une intégration transparente des données, des capacités de chatbot intelligent, une analyse de code et des applications évolutives. En investissant dans ces domaines, les responsables informatiques peuvent relever les défis informatiques hybrides courants et se préparer pour l'avenir.

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Intégration transparente des données avec l'IA et l'automatisation

Un défi majeur pour les responsables informatiques est la difficulté d’accéder aux données mainframe et de les intégrer aux sources cloud. Ces obstacles ont toujours rendu difficile pour les organisations d'exploiter rapidement les données, ralentissant les progrès et entravant leur capacité à tirer parti des opportunités émergentes. Pour optimiser les environnements informatiques hybrides, les organisations doivent tirer parti des outils d’automatisation basés sur l’IA pour gérer de manière transparente les mouvements de données entre les systèmes sur site et dans le cloud. Ces outils automatisent l'intégration des données, éliminant les interventions manuelles et garantissant que les charges de travail critiques restent sur les systèmes centraux tout en acheminant les données vers des environnements cloud pour un stockage évolutif, des analyses avancées et des informations basées sur l'IA.

Voici comment cela fonctionne en pratique :les outils d'orchestration de données basés sur l'IA analysent les données et les acheminent vers l'environnement approprié (sur site ou cloud) sans intervention humaine. Par exemple, les données sensibles ou à haut débit restent sur site, tandis que les autres données sont envoyées vers le cloud pour un stockage rentable et des capacités de traitement améliorées. L'IA surveille en permanence les flux de données, garantissant que les données restent à jour et accessibles sur toutes les plateformes, permettant ainsi des informations plus rapides et une meilleure prise de décision. Ces outils automatisent également le nettoyage, la transformation et l'enrichissement des données, simplifiant ainsi la préparation des données pour les modèles d'analyse ou d'apprentissage automatique.

En automatisant le mouvement des données entre les systèmes sur site et dans le cloud, les organisations peuvent garantir un accès en temps réel aux données critiques sans intervention manuelle. Qu'il s'agisse de conserver un traitement à grande vitesse sur les systèmes centraux ou d'acheminer les données vers le cloud pour un stockage et des analyses évolutifs, les solutions de Rocket optimisent les flux de données, améliorent la qualité des données et prennent en charge l'innovation continue avec un minimum de perturbations.

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Activer les fonctionnalités des chatbots intelligents avec des environnements hybrides

Les chatbots intelligents basés sur l'IA jouent un rôle essentiel en garantissant qu'un environnement informatique hybride ne répond pas aux besoins de l'entreprise. Même si de nombreux chatbots ont la capacité de traiter des documents entiers, les organisations hésitent souvent à les déployer pour des données sensibles en raison de préoccupations liées à la confiance, à la sécurité et aux contrôles d'accès appropriés. S'appuyer uniquement sur des recherches de mots clés de base ou sur des données structurées telles que des titres et des balises peut laisser des informations clés inexploitées, entraînant des opportunités manquées et frustrant les utilisateurs.

Dans une configuration informatique hybride, les chatbots qui manquent d'intégration approfondie avec les systèmes d'entreprise ne peuvent pas traduire avec précision les requêtes des utilisateurs en appels d'interface de programmation d'application (API) appropriés, qui sont des ensembles de protocoles permettant aux applications d'accéder et de récupérer des données à partir d'autres systèmes, pour extraire des informations de sources cruciales telles que des contrats, des dossiers cliniques ou des politiques. Ce manque de connectivité conduit à des réponses incomplètes ou inexactes. Pour garantir qu'une solution hybride est pleinement efficace, les chatbots doivent être capables d'accéder et de traiter de manière transparente divers types de données dans les environnements sur site et cloud.

Pour maintenir un système informatique hybride robuste, les entreprises doivent donner la priorité aux chatbots capables de naviguer dans les données non structurées, de s'intégrer facilement à l'infrastructure existante et de respecter les normes de sécurité et de conformité. En tirant parti de techniques telles que la vectorisation à la demande, plusieurs grands modèles linguistiques (LLM) et des interfaces conviviales, les entreprises peuvent garantir que leurs chatbots basés sur l'IA fournissent des informations précises et exploitables tout en améliorant la productivité, en réduisant les coûts et en maintenant la gouvernance. Cette approche est essentielle pour éviter les lacunes des systèmes informatiques hybrides et exploiter pleinement le potentiel de l'IA.

L'IA agentique et l'essor de l'intelligence sur place

Un nouveau chapitre est en train d'émerger dans l'informatique hybride, défini par l'IA agentique et une évolution vers l'intelligence des données sur place. Avec les plates-formes cloud de modernisation (MCP), il est devenu beaucoup plus facile pour les applications et les données d'interagir directement avec l'IA. Ce développement supprime l’un des obstacles les plus persistants à la modernisation des entreprises :la nécessité d’efforts coûteux et complexes de transformation des données. Au lieu de restructurer les données pour les adapter au modèle d’IA, l’IA peut désormais accéder aux données là où elles se trouvent. Ce changement architectural ouvre la voie à une nouvelle classe d'agents intelligents capables de fonctionner sur des systèmes hétérogènes en utilisant des formats, des modèles et des cadres opérationnels existants.

Cette avancée a de puissantes implications pour les entreprises qui dépendent encore des données du mainframe et du système central. Pendant des décennies, ces données ont été difficiles d’accès en temps réel sans workflows complexes d’extraction ou de réplication. Désormais, les organisations peuvent exploiter l’IA directement sur les données en place, obtenant ainsi des informations précieuses sans déplacer les informations sensibles ou réglementées de leur système d’enregistrement. Le résultat est une stratégie de modernisation qui améliore l'utilité des données sans sacrifier la gouvernance, la sécurité ou le contrôle.

L'IA agentique permet également aux analystes commerciaux d'opérer plus facilement dans des environnements fragmentés. Plutôt que de compter sur des équipes techniques pour extraire des données de systèmes disparates, les analystes peuvent désormais accéder et travailler avec les informations des mainframes, la télémétrie des applications, les journaux de performances et les mesures opérationnelles via des interfaces intelligentes. Ces interfaces basées sur l'IA éliminent la complexité au niveau du système, permettant aux analystes de générer des informations de haute qualité qui soutiennent les objectifs de modernisation, sans nécessiter une expertise approfondie dans chaque source de données.

Alors que l’IA traite les données de plusieurs systèmes, les plateformes agents peuvent maintenir une visibilité complète du lignage, de la source à la sortie. Cette transparence de bout en bout garantit que les entreprises comprennent non seulement quelles données ont été utilisées, mais également comment elles ont circulé entre les applications, quelles transformations ont eu lieu et quelles décisions ont été éclairées. Dans des environnements hautement réglementés, ce niveau de traçabilité est essentiel pour l'audit et la conformité, et il jette également les bases d'une optimisation continue.

Peut-être plus important encore, les interfaces agents réduisent les barrières à l’entrée pour l’adoption de l’IA. Plutôt que de créer des pipelines personnalisés ou de déployer une infrastructure de données complexe, les équipes peuvent interagir avec des applications et des systèmes familiers tandis que des agents intelligents font le gros du travail en arrière-plan. Cela réduit le temps, les coûts et les compétences généralement requis pour extraire de la valeur des environnements de données hybrides, faisant ainsi passer l'informatique hybride d'une nécessité structurelle à un avantage stratégique.

Analyse de code basée sur l'IA

Chaque projet de modernisation est différent. Il existe de nombreuses options lorsqu'il s'agit de mettre à jour l'infrastructure système de base (replateforme, réhébergement, lift-and-shift, etc.) et les organisations peuvent emprunter une voie différente pour chaque application individuelle. Les migrations et les modernisations comportent également de nombreux risques. Il est difficile d’anticiper toutes les dépendances et d’assurer la disponibilité pendant une transition. De plus, le degré de risque lié aux modernisations augmente à mesure que le temps passe et que les équipes changent. Le remplacement ou la réécriture d'applications, qui connaissent aujourd'hui des taux d'échec élevés, deviendront encore moins attractifs.

Les industries qui exploitent les systèmes mainframe sont confrontées à un ensemble unique de défis de modernisation. La distance entre une base de code actuelle et l’endroit où elle doit se trouver pour des performances cloud efficaces peut être trop importante pour que les organisations puissent la gérer en interne. Heureusement, il existe désormais des technologies d'IA qui rationalisent cette partie du processus de modernisation.

Selon une récente enquête Forrester, les deux tiers des personnes interrogées ont déclaré que l'IA augmentait l'efficacité de la modernisation informatique. Cinquante-neuf pour cent ont également déclaré que cela avait amélioré les capacités des employés et des clients. Il s'agit d'une bonne nouvelle en matière de migration et de modernisation, car les dirigeants tentent d'équilibrer vitesse, coûts et performances tout en apportant des changements majeurs à leur organisation informatique.

Aujourd’hui, les équipes peuvent utiliser des outils d’analyse de code basés sur l’IA qui ont la capacité d’analyser et de refactoriser automatiquement le code « hérité ». Plutôt que de devoir recruter des compétences en ingénierie sur site de plus en plus rares, les entreprises peuvent utiliser ces solutions pour accélérer le processus de modernisation sans augmenter les risques. En plus de la refactorisation, l'IA peut également aider à valider les artefacts migrés, en comparant le comportement et les résultats entre les systèmes d'origine et transformés pour garantir l'équivalence fonctionnelle. Cela améliore considérablement l'efficacité et la fiabilité du processus de conversion, ce qui est essentiel lorsque l'on travaille avec des systèmes d'entreprise complexes.

Les meilleures solutions vont plus loin en écrivant du code flexible pour intégrer les mainframes aux services cloud et en activant des outils capables de synchroniser automatiquement les données entre les systèmes. Cette capacité de synchronisation simplifie le processus de migration en garantissant la cohérence entre les environnements et en réduisant la surcharge manuelle impliquée dans l'alignement des données.

En conséquence, les développeurs peuvent se concentrer davantage sur l'innovation et moins sur l'exécution de la migration, créant ainsi plus de capacité pour l'organisation informatique et garantissant que les environnements modernisés sont à la fois performants et alignés sur les besoins de l'entreprise.

Préparation au futur grâce à l'intégration de l'IA dans les environnements informatiques hybrides

La modernisation informatique est un processus continu. Le déplacement de certaines charges de travail vers le cloud n'est que la première étape pour maximiser la valeur et les performances informatiques hybrides. La technologie évolue à un rythme alarmant, il est donc important pour les entreprises de pérenniser leur infrastructure sur site. Dans les configurations informatiques hybrides, les applications et les charges de travail sur site doivent pouvoir évoluer et s'adapter à leurs homologues dans le cloud. Y parvenir ne fera que devenir plus difficile à mesure que l'innovation dans le cloud s'accélère et que la concurrence devient plus féroce.

En plus d’utiliser l’IA pour prendre en charge des modernisations ponctuelles, l’IA peut également contribuer à maintenir à jour la technologie mainframe et sur site pour les opérations hybrides. Par exemple, les entreprises qui s'appuient sur des applications exécutées sur des systèmes centraux ont besoin d'un moyen d'identifier automatiquement et de mettre à jour le code en continu au fil du temps. Le modèle pour les dirigeants à l’avenir ne consistera pas à attendre encore 10 à 20 ans avant d’opérer des changements radicaux. La meilleure stratégie consiste à maintenir les environnements sur site synchronisés avec le cloud et les services cloud natifs. Un outil évolutif basé sur l'IA réduit les risques de l'entreprise et sa dépendance à l'égard de compétences spécialisées.

Adopter le cloud hybride ne consiste plus seulement à équilibrer les environnements sur site et cloud :il s'agit également de créer une base d'efficacité, d'évolutivité et de sécurité qui alimente la réussite commerciale à long terme. En intégrant GenAI, l'automatisation et désormais les capacités d'IA agentique dans les stratégies informatiques hybrides, les organisations peuvent éliminer les principaux obstacles à l'adoption, libérer tout le potentiel de leurs données et pérenniser leur infrastructure. Cela optimise non seulement les opérations informatiques, mais stimule également une innovation commerciale plus large, permettant aux entreprises de rester compétitives et agiles dans un monde numérique en évolution rapide.