Hybrid Cloud optimieren: Bewährte Schritte zur Schließung von Performance-Lücken

Hybrid Cloud ist die bevorzugte Strategie für Unternehmen, die modernisieren möchten, während sie die Zuverlässigkeit ihrer bestehenden Infrastruktur gewährleisten. Durch die Kombination von On-Premises-Systemen mit Cloud-Umgebungen können Organisationen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, Agilität erhöhen und Workloads optimieren. Dieser Ansatz ermöglicht nahtlosen Zugriff auf kritische Daten, beseitigt Silos und verbessert die operative Gesamteffizienz. Da Datenvolumen weiter wachsen, müssen Lösungen nicht nur aktuelle Bedürfnisse adressieren, sondern auch die Flexibilität bieten, zukünftige Anforderungen zu unterstützen. Mehr als die Hälfte der Organisationen priorisiert die Ausrichtung ihrer Cloud-Fähigkeiten auf verfügbare Ressourcen, um Integrationen effektiv zu managen und neue Technologien zu nutzen.

Generative KI (GenAI) und Automatisierung werden oft als Werkzeuge angesehen, die angewendet werden, sobald Daten die Cloud erreichen. In der heutigen Landschaft müssen sie jedoch integraler Bestandteil der umfassenderen Hybrid-Cloud-Strategie einer Organisation sein. Ob Mainframe-Daten genutzt, in die Cloud migriert oder Cloud-basierte Anwendungen optimiert werden – KI und Automatisierung sind nicht länger optional, sie sind essenziell. Diese Tools füllen jetzt die Lücken, die oft Adoptionsbarrieren schaffen, und helfen Organisationen, Herausforderungen wie Integration und Sicherheit zu überwinden. Sie stellen sicher, dass Cloud-Investitionen vollständig realisiert werden, indem sie Migration straffen, Agilität steigern, Kosteneffizienz verbessern und Innovation vorantreiben.

Für Organisationen, die ihre IT-Strategie mit einem hybriden Ansatz modernisieren möchten, ist der Einsatz von GenAI und Automatisierung durch nahtlose Datenintegration, intelligente Chatbot-Fähigkeiten, Code-Analyse und Future-Proofing von Anwendungen erforderlich. Durch Investitionen in diese Bereiche können IT-Führungskräfte gängige Hybrid-IT-Herausforderungen angehen und sich gut für die Zukunft aufstellen.

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Nahtlose Datenintegration mit KI und Automatisierung

Eine große Herausforderung für IT-Führungskräfte ist die Schwierigkeit, auf Mainframe-Daten zuzugreifen und diese mit Cloud-Quellen zu integrieren. Diese Barrieren haben es historisch für Organisationen schwierig gemacht, Daten schnell zu nutzen, was den Fortschritt verlangsamt und ihre Fähigkeit behindert, sich bietende Chancen zu nutzen. Um Hybrid-IT-Umgebungen zu optimieren, sollten Organisationen KI-gesteuerte Automatisierungstools einsetzen, um Datenbewegungen zwischen On-Premises- und Cloud-Systemen nahtlos zu verwalten. Diese Tools automatisieren die Datenintegration, eliminieren manuelle Eingriffe und stellen sicher, dass kritische Workloads auf Kernsystemen verbleiben, während Daten für skalierbare Speicherung, fortgeschrittene Analytik und KI-gestützte Einblicke in Cloud-Umgebungen geroutet werden.

So funktioniert dies in der Praxis: KI-gestützte Datenorchestrierungstools analysieren Daten und leiten sie ohne menschliches Eingreifen an die passende Umgebung (On-Premises oder Cloud) weiter. Beispielsweise bleiben sensible oder High-Speed-Daten On-Premises, während andere Daten für kosteneffiziente Speicherung und erweiterte Verarbeitungsfähigkeiten in die Cloud geschickt werden. KI überwacht kontinuierlich Datenflüsse, stellt sicher, dass Daten über Plattformen hinweg aktuell und zugänglich bleiben, was schnellere Einblicke und bessere Entscheidungsfindung ermöglicht. Diese Tools automatisieren auch Datenbereinigung, Transformation und Anreicherung, was die Vorbereitung von Daten für Analytik oder Machine-Learning-Modelle vereinfacht.

Durch die Automatisierung der Datenbewegung zwischen On-Premises- und Cloud-Systemen können Organisationen Echtzeitzugriff auf kritische Daten ohne manuellen Eingriff gewährleisten. Ob High-Speed-Verarbeitung auf Kernsystemen beibehalten oder Daten für skalierbare Speicherung und Analytik in die Cloud geroutet werden – Rockets Lösungen optimieren Datenflüsse, verbessern Datenqualität und unterstützen kontinuierliche Innovation mit minimaler Unterbrechung.

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Intelligente Chatbot-Fähigkeiten mit hybriden Umgebungen ermöglichen

KI-gestützte intelligente Chatbots spielen eine kritische Rolle dabei, sicherzustellen, dass eine Hybrid-IT-Umgebung die Enterprise-Anforderungen nicht verfehlt. Während viele Chatbots die Fähigkeit haben, gesamte Dokumente zu verarbeiten, zögern Organisationen oft, sie für sensible Daten einzusetzen, aufgrund von Bedenken hinsichtlich Vertrauen, Sicherheit und ordnungsgemäßer Zugriffskontrollen. Sich ausschließlich auf einfache Keyword-Suchen oder strukturierte Daten wie Titel und Tags zu verlassen, kann wichtige Einblicke ungenutzt lassen, was zu verpassten Chancen und frustrierten Benutzern führt.

In einem Hybrid-IT-Setup können Chatbots, die eine tiefe Integration mit Enterprise-Systemen fehlen, Benutzeranfragen nicht präzise in die richtigen Application Programming Interface (API) Aufrufe übersetzen – Protokolle, die es Anwendungen erlauben, auf Daten aus anderen Systemen zuzugreifen und diese abzurufen –, um Informationen aus entscheidenden Quellen wie Verträgen, klinischen Aufzeichnungen oder Richtlinien zu ziehen. Dieser Mangel an Konnektivität führt zu unvollständigen oder ungenauen Antworten. Um sicherzustellen, dass eine Hybrid-Lösung vollständig effektiv ist, müssen Chatbots in der Lage sein, diverse Datentypen nahtlos über sowohl On-Premises- als auch Cloud-Umgebungen hinweg zuzugreifen und zu verarbeiten.

Um ein robustes Hybrid-IT-System aufrechtzuerhalten, müssen Unternehmen Chatbots priorisieren, die unstrukturierte Daten navigieren, sich reibungslos in bestehende Infrastruktur integrieren und Sicherheits- und Compliance-Standards einhalten können. Durch den Einsatz von Techniken wie On-Demand-Vektorisierung, mehreren Large Language Models (LLMs) und benutzerfreundlichen Oberflächen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-gestützten Chatbots präzise, umsetzbare Einblicke liefern, während sie Produktivität steigern, Kosten senken und Governance wahren. Dieser Ansatz ist der Schlüssel, um Lücken in Hybrid-IT-Systemen zu vermeiden und das volle Potenzial von KI auszuschöpfen.

Agentische KI und der Aufstieg von In-Place Intelligence

Ein neues Kapitel bricht im Hybrid-IT an – definiert durch agentische KI und einen Wandel hin zu In-Place-Datenintelligenz. Mit Modernization Cloud Platforms (MCPs) ist es für Anwendungen und Daten erheblich einfacher geworden, direkt mit KI zu interoperieren. Diese Entwicklung beseitigt eine der hartnäckigsten Barrieren für die Enterprise-Modernisierung: die Notwendigkeit kostspieliger und komplexer Datentransformationsbemühungen. Anstatt Daten umzustrukturieren, um sie an das KI-Modell anzupassen, kann KI nun den Daten dort begegnen, wo sie sind. Dieser architektonische Wandel ebnet den Weg für eine neue Klasse intelligenter Agenten, die über heterogene Systeme hinweg unter Verwendung bestehender Formate, Modelle und operativer Frameworks operieren können.

Diese Fortschritte bringen leistungsstarke Implikationen für Unternehmen, die noch von Mainframe- und Kernsystemdaten abhängen. Jahrzehntelang war der Zugriff auf diese Daten in Echtzeit ohne komplexe Extraktions- oder Replikationsworkflows schwierig. Jetzt können Organisationen KI direkt auf Daten am Ort der Speicherung anwenden und wertvolle Einblicke freisetzen, ohne sensible oder regulierte Informationen aus ihrem System of Record zu bewegen. Das Ergebnis ist eine Modernisierungsstrategie, die Datennutzlichkeit erhöht, ohne Governance, Sicherheit oder Kontrolle zu opfern.

Agentische KI erleichtert es Business-Analysten auch, über fragmentierte Umgebungen hinweg zu operieren. Anstatt sich auf technische Teams zu verlassen, um Daten aus disparaten Systemen zu ziehen, können Analysten nun über intelligente Schnittstellen auf Informationen von Mainframes, Applikations-Telemetrie, Performance-Logs und operativen Metriken zugreifen und damit arbeiten. Diese KI-gesteuerten Schnittstellen abstrahieren die System-Level-Komplexität weg, sodass Analysten hochwertige Einblicke generieren können, die Modernisierungsziele unterstützen – ohne tiefgreifende Expertise in jeder Datenquelle zu erfordern.

Während KI Daten aus mehreren Systemen verarbeitet, können agentische Plattformen vollständige Lineage-Transparenz von der Quelle bis zum Output aufrechterhalten. Diese End-to-End-Transparenz stellt sicher, dass Unternehmen nicht nur verstehen, welche Daten verwendet wurden, sondern auch, wie sie über Anwendungen flossen, welche Transformationen stattfanden und welche Entscheidungen informiert wurden. In stark regulierten Umgebungen ist dieses Maß an Rückverfolgbarkeit für Audit und Compliance essenziell und legt auch das Fundament für kontinuierliche Optimierung.

Vielleicht am wichtigsten senken agentische Schnittstellen die Eintrittsbarriere für KI-Adoption. Anstatt benutzerdefinierte Pipelines zu bauen oder komplexe Dateninfrastruktur zu deployen, können Teams mit vertrauten Anwendungen und Systemen interagieren, während intelligente Agenten die Schwerstarbeit im Hintergrund erledigen. Dies reduziert die typischerweise erforderlichen Zeit, Kosten und Skills, um Wert aus Hybrid-Datenumgebungen zu extrahieren, und wandelt Hybrid-IT von einer strukturellen Notwendigkeit in einen strategischen Vorteil um.

KI-gestützte Code-Analyse

Jedes Modernisierungsprojekt ist anders. Es gibt viele Optionen, wenn es um die Aktualisierung von Kernsystem-Infrastruktur geht – Replatform, Rehost, Lift-and-Shift etc. – und Organisationen können für jede einzelne Anwendung einen anderen Pfad wählen. Migrationen und Modernisierungen sind auch mit Risiken behaftet. Es ist schwierig, alle Abhängigkeiten vorherzusehen und Uptime während eines Übergangs zu gewährleisten. Zudem steigt der Grad des Risikos bei Modernisierungen mit der Zeit und wenn Teams wechseln. Das Ersetzen oder Neuschreiben von Anwendungen, beides mit heute hohen Ausfallraten, wird noch unattraktiver.

Branchen, die Mainframe-Systeme nutzen, haben es mit einem einzigartigen Satz an Modernisierungsherausforderungen zu tun. Der Abstand zwischen einem aktuellen Code-Base und dem, wo er für effektive Cloud-Performance sein muss, kann für Organisationen intern zu groß sein. Glücklicherweise existieren jetzt KI-Technologien, die diesen Teil des Modernisierungsprozesses straffen.

Laut einer aktuellen Forrester-Umfrage sagten zwei Drittel der Befragten, dass KI die IT-Modernisierungseffizienz erhöht hat. Neunundfünfzig Prozent sagten auch, dass es die Fähigkeiten für Mitarbeiter und Kunden verbessert hat. Das sind gute Nachrichten auf der Migrations- und Modernisierungsfront, da Führungskräfte versuchen, Geschwindigkeit, Kosten und Performance in Einklang zu bringen, während sie große Änderungen an ihren IT-Organisationen vornehmen.

Heute können Teams KI-gestützte Code-Analyse-Tools einsetzen, die in der Lage sind, „Legacy“-Code automatisch zu analysieren und zu refaktorisieren. Anstatt zunehmend seltene On-Prem-Engineering-Skills rekrutieren zu müssen, können Unternehmen diese Lösungen nutzen, um die Modernisierungsreise zu beschleunigen, ohne das Risiko zu erhöhen. Neben Refactoring kann KI auch bei der Validierung migrierter Artefakte helfen, indem sie Verhalten und Ergebnisse zwischen Original- und transformierten Systemen vergleicht, um funktionale Äquivalenz sicherzustellen. Dies verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit des Konvertierungsprozesses dramatisch – kritisch bei der Arbeit mit komplexen Enterprise-Systemen.

Die besten Lösungen gehen noch weiter, indem sie flexiblen Code schreiben, um Mainframes mit Cloud-Services zu integrieren, und Tooling ermöglichen, das Daten zwischen Systemen automatisch synchronisieren kann. Diese Synchronisationsfähigkeit vereinfacht den Migrationsprozess, indem sie Konsistenz über Umgebungen hinweg sicherstellt und den manuellen Overhead bei der Datenausrichtung reduziert.

Als Ergebnis können Entwickler sich mehr auf Innovation und weniger auf Migrationsausführung konzentrieren, was mehr Kapazität für die IT-Organisation schafft und sicherstellt, dass modernisierte Umgebungen sowohl performant als auch an Geschäftsanforderungen ausgerichtet sind.

Future-Proofing durch KI-Integration in Hybrid-IT-Umgebungen

IT-Modernisierung ist ein fortlaufender Prozess. Das Verschieben bestimmter Workloads in die Cloud ist nur der erste Schritt, um Wert und Hybrid-IT-Performance zu maximieren. Technologie ändert sich in alarmierendem Tempo, daher ist es wichtig für Unternehmen, ihre On-Premises-Infrastruktur zukunftssicher zu machen. In Hybrid-IT-Setups müssen On-Premises-Applikationen und Workloads in der Lage sein, mit Cloud-Gegenstücken zu skalieren und sich anzupassen. Dies wird nur noch herausfordernder, da Cloud-Innovation beschleunigt und der Wettbewerb härter wird.

Zusätzlich zur Nutzung von KI für einmalige Modernisierungen kann KI auch helfen, Mainframe- und On-Premises-Technologie für Hybrid-Operationen aktuell zu halten. Beispielsweise benötigen Unternehmen, die auf Applikationen basieren, die auf Kernsystemen laufen, einen Weg, um Code kontinuierlich über die Zeit automatisch zu identifizieren und zu aktualisieren. Das Modell für Führungskräfte wird nicht sein, noch 10–20 Jahre zu warten, bevor umfassende Änderungen vorgenommen werden. Die bessere Strategie ist, On-Premises-Umgebungen in Sync mit der Cloud und Cloud-nativen Services zu halten. Ein KI-gestütztes Future-Proofing-Tool reduziert Enterprise-Risiko und Abhängigkeit von spezialisierten Skills.

Hybrid Cloud zu umarmen ist nicht mehr nur darum, On-Premises- und Cloud-Umgebungen auszugleichen – es geht darum, ein Fundament für Effizienz, Skalierbarkeit und Sicherheit zu schaffen, das langfristigen Geschäftserfolg antreibt. Durch die Integration von GenAI, Automatisierung und nun agentischen KI-Fähigkeiten in Hybrid-IT-Strategien können Organisationen zentrale Adoptionsbarrieren beseitigen, das volle Potenzial ihrer Daten freisetzen und ihre Infrastruktur zukunftssicher machen. Dies optimiert nicht nur IT-Operationen, sondern treibt auch breitere Geschäftsinnovation voran, wodurch Unternehmen wettbewerbsfähig und agil in einer sich rasant verändernden digitalen Welt bleiben.