Aprimore sua nuvem híbrida:etapas comprovadas para preencher lacunas de desempenho

A nuvem híbrida é a estratégia ideal para a modernização das empresas, garantindo ao mesmo tempo a confiabilidade da infraestrutura existente. Ao combinar sistemas locais com ambientes em nuvem, as organizações podem desbloquear todo o potencial dos seus dados, aumentar a agilidade e otimizar as cargas de trabalho. Essa abordagem permite acesso contínuo a dados críticos, elimina silos e melhora a eficiência operacional geral. À medida que os volumes de dados continuam a crescer, as soluções devem não apenas atender às necessidades atuais, mas também oferecer flexibilidade para suportar requisitos futuros. Mais de metade das organizações dá prioridade ao alinhamento das suas capacidades de cloud com os recursos disponíveis para gerir eficazmente as integrações, capitalizando as tecnologias emergentes.

A IA generativa (GenAI) e a automação são frequentemente vistas como ferramentas a serem aplicadas assim que os dados chegam à nuvem, mas no cenário atual, elas devem ser parte integrante da estratégia mais ampla de nuvem híbrida de uma organização. Seja aproveitando dados de mainframe, migrando para a nuvem ou otimizando aplicativos baseados em nuvem, a IA e a automação não são mais opcionais – elas são essenciais. Estas ferramentas preenchem agora as lacunas que muitas vezes criam barreiras à adoção, ajudando as organizações a superar desafios como integração e segurança. Ele garante que os investimentos em nuvem sejam totalmente realizados, simplificando a migração, aumentando a agilidade, melhorando a eficiência de custos e impulsionando a inovação.

Para as organizações que buscam modernizar sua estratégia de TI com uma abordagem híbrida, é necessário aproveitar GenAI e automação por meio de integração perfeita de dados, recursos de chatbot inteligente, análise de código e aplicativos preparados para o futuro. Ao investir nestas áreas, os executivos de TI podem enfrentar desafios comuns de TI híbrida e preparar-se bem para o futuro.

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Integração perfeita de dados com IA e automação

Um grande desafio para os líderes de TI é a dificuldade de acessar e integrar dados de mainframe com fontes de nuvem. Estas barreiras tornaram historicamente difícil para as organizações aproveitarem rapidamente os dados, atrasando o progresso e dificultando a sua capacidade de capitalizar as oportunidades emergentes. Para otimizar ambientes de TI híbridos, as organizações devem aproveitar ferramentas de automação orientadas por IA para gerenciar perfeitamente a movimentação de dados entre sistemas locais e em nuvem. Essas ferramentas automatizam a integração de dados, eliminando intervenções manuais e garantindo que cargas de trabalho críticas permaneçam nos sistemas principais enquanto encaminham dados para ambientes de nuvem para armazenamento escalável, análises avançadas e insights baseados em IA.

Veja como isso funciona na prática:ferramentas de orquestração de dados baseadas em IA analisam dados e os encaminham para o ambiente apropriado (local ou nuvem) sem intervenção humana. Por exemplo, dados confidenciais ou de alta velocidade permanecem no local, enquanto outros dados são enviados para a nuvem para armazenamento econômico e recursos de processamento aprimorados. A IA monitoriza continuamente os fluxos de dados, garantindo que os dados permanecem atualizados e acessíveis em todas as plataformas, permitindo insights mais rápidos e melhores tomadas de decisão. Essas ferramentas também automatizam a limpeza, transformação e enriquecimento de dados, simplificando a preparação de dados para análises ou modelos de aprendizado de máquina.

Ao automatizar a movimentação de dados entre sistemas locais e em nuvem, as organizações podem garantir acesso em tempo real a dados críticos sem intervenção manual. Seja mantendo o processamento de alta velocidade em sistemas centrais ou roteando dados para a nuvem para armazenamento e análise escaláveis, as soluções da Rocket otimizam os fluxos de dados, melhoram a qualidade dos dados e apoiam a inovação contínua com interrupções mínimas.

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Habilitando recursos de chatbot inteligente com ambientes híbridos

Os chatbots inteligentes com tecnologia de IA desempenham um papel fundamental para garantir que um ambiente de TI híbrido não deixe de atender às necessidades da empresa. Embora muitos chatbots tenham a capacidade de processar documentos inteiros, as organizações muitas vezes hesitam em implantá-los para dados confidenciais devido a preocupações com confiança, segurança e controles de acesso adequados. Depender apenas de pesquisas básicas de palavras-chave ou de dados estruturados, como títulos e tags, pode deixar insights importantes inexplorados, causando oportunidades perdidas e frustrando os usuários.

Numa configuração de TI híbrida, os chatbots que não possuem uma integração profunda com os sistemas empresariais não conseguem traduzir com precisão as consultas dos utilizadores nas chamadas corretas da Interface de Programação de Aplicações (API), que são conjuntos de protocolos que permitem às aplicações aceder e recuperar dados de outros sistemas, para extrair informações de fontes cruciais, como contratos, registos clínicos ou políticas. Esta falta de conectividade leva a respostas incompletas ou imprecisas. Para garantir que uma solução híbrida seja totalmente eficaz, os chatbots devem ser capazes de acessar e processar diversos tipos de dados de maneira transparente, tanto em ambientes locais quanto em nuvem.

Para manter um sistema de TI híbrido robusto, as empresas devem priorizar chatbots que possam navegar em dados não estruturados, integrar-se perfeitamente à infraestrutura existente e aderir aos padrões de segurança e conformidade. Ao aproveitar técnicas como vetorização sob demanda, vários modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e interfaces fáceis de usar, as empresas podem garantir que seus chatbots com tecnologia de IA forneçam insights precisos e acionáveis, ao mesmo tempo que aumentam a produtividade, reduzem custos e mantêm a governança. Esta abordagem é fundamental para evitar lacunas nos sistemas de TI híbridos e concretizar plenamente o potencial da IA.

Agentic AI e a ascensão da inteligência local

Um novo capítulo está surgindo na TI híbrida, definido pela IA agente e por uma mudança em direção à inteligência de dados local. Com a Modernização das Plataformas de Nuvem (MCPs), ficou significativamente mais fácil para aplicativos e dados interoperarem diretamente com a IA. Este desenvolvimento elimina uma das barreiras mais persistentes à modernização empresarial:a necessidade de esforços dispendiosos e complexos de transformação de dados. Em vez de reestruturar os dados para se adequarem ao modelo de IA, a IA pode agora encontrar os dados onde eles estão. Essa mudança arquitetônica abre caminho para uma nova classe de agentes inteligentes que podem operar em sistemas heterogêneos usando formatos, modelos e estruturas operacionais existentes.

Esse avanço traz implicações poderosas para empresas que ainda dependem de dados de mainframe e de sistemas centrais. Durante décadas, foi difícil acessar esses dados em tempo real, sem fluxos de trabalho complexos de extração ou replicação. Agora, as organizações podem aproveitar a IA diretamente nos dados existentes, desbloqueando insights valiosos sem mover informações confidenciais ou regulamentadas do seu sistema de registro. O resultado é uma estratégia de modernização que melhora a utilidade dos dados sem sacrificar a governação, a segurança ou o controlo.

A Agentic AI também facilita a operação dos analistas de negócios em ambientes fragmentados. Em vez de depender de equipes técnicas para extrair dados de sistemas distintos, os analistas agora podem acessar e trabalhar com informações de mainframes, telemetria de aplicativos, logs de desempenho e métricas operacionais por meio de interfaces inteligentes. Essas interfaces orientadas por IA abstraem a complexidade no nível do sistema, permitindo que os analistas gerem insights de alta qualidade que apoiam as metas de modernização, sem exigir profundo conhecimento em cada fonte de dados.

À medida que a IA processa dados de vários sistemas, as plataformas de agente podem manter a visibilidade completa da linhagem, desde a origem até a saída. Essa transparência de ponta a ponta garante que as empresas entendam não apenas quais dados foram usados, mas como eles fluíram entre os aplicativos, quais transformações ocorreram e quais decisões foram informadas. Em ambientes altamente regulamentados, este nível de rastreabilidade é essencial para auditoria e conformidade, e também estabelece as bases para a otimização contínua.

Talvez o mais importante seja que as interfaces de agente reduzem a barreira de entrada para a adoção de IA. Em vez de criar pipelines personalizados ou implantar infraestruturas de dados complexas, as equipes podem interagir com aplicativos e sistemas familiares, enquanto agentes inteligentes fazem o trabalho pesado em segundo plano. Isso reduz o tempo, o custo e as habilidades normalmente necessárias para extrair valor de ambientes de dados híbridos, transformando a TI híbrida de uma necessidade estrutural em uma vantagem estratégica.

Análise de código baseada em IA

Cada projeto de modernização é diferente. Existem muitas opções quando se trata de atualizar a infraestrutura central do sistema – replataforma, rehospedagem, lift-and-shift, etc. – e as organizações podem seguir um caminho diferente para cada aplicação individual. As migrações e modernizações também estão repletas de riscos. É difícil antecipar todas as dependências e garantir o tempo de atividade durante uma transição. Além disso, o grau de risco envolvido nas modernizações aumenta à medida que o tempo passa e as equipes mudam. Substituir ou reescrever aplicativos, que atualmente apresentam altas taxas de falhas, se tornará ainda menos atraente.

As indústrias que utilizam sistemas de mainframe enfrentam um conjunto único de desafios de modernização. A distância entre uma base de código atual e onde ela precisa estar para um desempenho eficaz da nuvem pode ser grande demais para as organizações lidarem internamente. Felizmente, já existem tecnologias de IA que agilizam esta parte do processo de modernização.

De acordo com uma pesquisa recente da Forrester, dois terços dos entrevistados disseram que a IA elevou a eficiência da modernização de TI. Cinquenta e nove por cento também afirmaram que melhorou as capacidades dos funcionários e clientes. Esta é uma boa notícia no que diz respeito à migração e à modernização, uma vez que os líderes estão a tentar equilibrar velocidade, custo e desempenho, ao mesmo tempo que fazem grandes mudanças nas suas organizações de TI.

Hoje, as equipes podem usar ferramentas de análise de código baseadas em IA que têm a capacidade de analisar e refatorar código “legado” automaticamente. Em vez de ter de recrutar competências de engenharia no local cada vez mais escassas, as empresas podem utilizar estas soluções para acelerar o processo de modernização sem aumentar o risco. Além da refatoração, a IA também pode auxiliar na validação dos artefatos migrados, comparando o comportamento e os resultados entre os sistemas originais e transformados para garantir a equivalência funcional. Isso melhora drasticamente a eficiência e a confiabilidade do processo de conversão – fundamental ao trabalhar com sistemas empresariais complexos.

As melhores soluções vão além, escrevendo códigos flexíveis para integrar mainframes com serviços em nuvem e habilitando ferramentas que podem sincronizar dados automaticamente entre sistemas. Esse recurso de sincronização simplifica o processo de migração, garantindo consistência entre ambientes e reduzindo a sobrecarga manual envolvida no alinhamento de dados.

Como resultado, os desenvolvedores podem concentrar-se mais na inovação e menos na execução da migração, criando mais capacidade para a organização de TI e garantindo que os ambientes modernizados tenham desempenho e estejam alinhados com as necessidades do negócio.

Preparação para o futuro com integração de IA em ambientes de TI híbrida

A modernização da TI é um processo contínuo. Mover determinadas cargas de trabalho para a nuvem é apenas o primeiro passo para maximizar o valor e o desempenho da TI híbrida. A tecnologia está a mudar a um ritmo alarmante, por isso é importante que as empresas preparem a sua infraestrutura local para o futuro. Em configurações de TI híbridas, os aplicativos e cargas de trabalho locais precisam ser capazes de escalar e se adaptar com suas contrapartes na nuvem. Alcançar isso só se tornará mais desafiador à medida que a inovação na nuvem se acelerar e a concorrência se tornar mais acirrada.

Além de usar a IA para dar suporte a modernizações únicas, a IA também pode ajudar a manter a tecnologia de mainframe e local atualizada para operações híbridas. Por exemplo, as empresas que dependem de aplicações executadas em sistemas centrais precisam de uma forma de identificar e atualizar automaticamente o código continuamente ao longo do tempo. O modelo para os líderes daqui para frente não será esperar mais 10 a 20 anos antes de fazer mudanças radicais. A melhor estratégia é manter os ambientes locais sincronizados com a nuvem e os serviços nativos da nuvem. Uma ferramenta preparada para o futuro com tecnologia de IA reduz o risco empresarial e a dependência de habilidades especializadas.

Adotar a nuvem híbrida não se trata mais apenas de equilibrar ambientes locais e de nuvem – trata-se de criar uma base para eficiência, escalabilidade e segurança que alimenta o sucesso comercial de longo prazo. Ao integrar GenAI, automação e agora recursos de IA de agência em estratégias de TI híbrida, as organizações podem eliminar as principais barreiras de adoção, desbloquear todo o potencial de seus dados e preparar sua infraestrutura para o futuro. Isto não só otimiza as operações de TI, mas também impulsiona uma inovação empresarial mais ampla, permitindo que as empresas permaneçam competitivas e ágeis num mundo digital em rápida mudança.