Verbessern Sie Ihre Hybrid Cloud:Bewährte Schritte zur Überbrückung von Leistungslücken

Hybrid Cloud ist die bevorzugte Strategie für Unternehmen, die modernisieren und gleichzeitig die Zuverlässigkeit der vorhandenen Infrastruktur sicherstellen möchten. Durch die Kombination von On-Premise-Systemen mit Cloud-Umgebungen können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen, die Agilität steigern und Arbeitslasten optimieren. Dieser Ansatz ermöglicht einen nahtlosen Zugriff auf kritische Daten, eliminiert Silos und verbessert die Gesamtbetriebseffizienz. Da die Datenmengen weiter wachsen, müssen Lösungen nicht nur aktuelle Anforderungen erfüllen, sondern auch die Flexibilität bieten, zukünftige Anforderungen zu unterstützen. Über die Hälfte der Unternehmen legen Wert darauf, ihre Cloud-Funktionen an den verfügbaren Ressourcen auszurichten, um Integrationen effektiv zu verwalten und von neuen Technologien zu profitieren.

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 eines Unternehmens sein. Ob die Nutzung von Mainframe-Daten, die Migration in die Cloud oder die Optimierung cloudbasierter Anwendungen:KI und Automatisierung sind nicht mehr optional – sie sind unerlässlich. Diese Tools schließen nun die Lücken, die häufig zu Akzeptanzbarrieren führen, und helfen Unternehmen, Herausforderungen wie Integration und Sicherheit zu meistern. Es stellt sicher, dass Cloud-Investitionen vollständig realisiert werden, indem die Migration rationalisiert, die Agilität gesteigert, die Kosteneffizienz verbessert und Innovationen vorangetrieben werden.

Für Unternehmen, die ihre IT-Strategie mit einem hybriden Ansatz modernisieren möchten, ist die Nutzung von GenAI und Automatisierung durch nahtlose Datenintegration, intelligente Chatbot-Funktionen, Code-Analyse und zukunftssichere Anwendungen erforderlich. Durch Investitionen in diese Bereiche können IT-Führungskräfte häufige Herausforderungen im Bereich Hybrid-IT bewältigen und sich gut für die Zukunft rüsten.

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Nahtlose Datenintegration mit KI und Automatisierung

Eine große Herausforderung für IT-Führungskräfte ist die Schwierigkeit, auf Mainframe-Daten zuzugreifen und sie mit Cloud-Quellen zu integrieren. Diese Hindernisse haben es Unternehmen in der Vergangenheit schwer gemacht, Daten schnell zu nutzen, was den Fortschritt verlangsamte und sie daran hinderte, neue Chancen zu nutzen. Um hybride IT-Umgebungen zu optimieren, sollten Unternehmen KI-gesteuerte Automatisierungstools nutzen, um die Datenbewegung zwischen lokalen 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 an Cloud-Umgebungen weitergeleitet werden, um skalierbare Speicherung, erweiterte Analysen und KI-gestützte Erkenntnisse zu erhalten.

So funktioniert das in der Praxis:KI-gestützte Datenorchestrierungstools analysieren Daten und leiten sie ohne menschliches Eingreifen an die entsprechende Umgebung (lokal oder in der Cloud) weiter. Beispielsweise bleiben sensible oder Hochgeschwindigkeitsdaten vor Ort, während andere Daten zur kostengünstigen Speicherung und verbesserten Verarbeitungsfunktionen an die Cloud gesendet werden. KI überwacht kontinuierlich den Datenfluss und stellt sicher, dass die Daten auf allen Plattformen aktuell und zugänglich bleiben, was schnellere Erkenntnisse und eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht. Diese Tools automatisieren auch die Datenbereinigung, -transformation und -anreicherung und vereinfachen so die Vorbereitung von Daten für Analysen oder Modelle für maschinelles Lernen.

Durch die Automatisierung der Datenbewegung zwischen lokalen und Cloud-Systemen können Unternehmen den Echtzeitzugriff auf kritische Daten ohne manuelle Eingriffe gewährleisten. Ganz gleich, ob die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung auf Kernsystemen aufrechterhalten wird oder Daten zur skalierbaren Speicherung und Analyse in die Cloud weitergeleitet werden – die Lösungen von Rocket optimieren den Datenfluss, verbessern die Datenqualität und unterstützen kontinuierliche Innovationen mit minimalen Unterbrechungen.

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Ermöglichung intelligenter Chatbot-Funktionen mit hybriden Umgebungen

KI-gestützte intelligente Chatbots spielen eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass eine hybride IT-Umgebung die Anforderungen des Unternehmens nicht erfüllt. Während viele Chatbots in der Lage sind, ganze Dokumente zu verarbeiten, zögern Unternehmen oft, sie für sensible Daten einzusetzen, weil sie Bedenken hinsichtlich Vertrauen, Sicherheit und angemessener Zugriffskontrollen haben. Wenn Sie sich ausschließlich auf einfache Stichwortsuchen oder strukturierte Daten wie Titel und Tags verlassen, können wichtige Erkenntnisse ungenutzt bleiben, was zu verpassten Chancen und frustrierenden Benutzern führt.

In einem hybriden IT-Setup können Chatbots, denen eine tiefe Integration in Unternehmenssysteme fehlt, Benutzeranfragen nicht genau in die richtigen API-Aufrufe (Application Programming Interface) übersetzen. Hierbei handelt es sich um Protokollsätze, die es Anwendungen ermöglichen, auf Daten aus anderen Systemen zuzugreifen und diese abzurufen, um Informationen aus wichtigen Quellen wie Verträgen, klinischen Aufzeichnungen oder Richtlinien abzurufen. Dieser Mangel an Konnektivität führt zu unvollständigen oder ungenauen Antworten. Um sicherzustellen, dass eine Hybridlösung ihre volle Wirksamkeit entfaltet, müssen Chatbots in der Lage sein, nahtlos auf verschiedene Datentypen sowohl vor Ort als auch in Cloud-Umgebungen zuzugreifen und diese zu verarbeiten.

Um ein robustes hybrides IT-System aufrechtzuerhalten, müssen Unternehmen Chatbots Vorrang einräumen, die in unstrukturierten Daten navigieren, sich reibungslos in die bestehende Infrastruktur integrieren und Sicherheits- und Compliance-Standards einhalten können. Durch den Einsatz von Techniken wie On-Demand-Vektorisierung, mehreren großen Sprachmodellen (LLMs) und benutzerfreundlichen Schnittstellen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-gestützten Chatbots präzise, ​​umsetzbare Erkenntnisse liefern und gleichzeitig die Produktivität steigern, Kosten senken und die Governance aufrechterhalten. Dieser Ansatz ist der Schlüssel zur Vermeidung von Lücken in hybriden IT-Systemen und zur vollständigen Ausschöpfung des Potenzials von KI.

Agentische KI und der Aufstieg der In-Place Intelligence

In der Hybrid-IT beginnt ein neues Kapitel – eines, das durch agentische KI und einen Wandel hin zur In-Place-Datenintelligenz definiert wird. Mit Modernization Cloud Platforms (MCPs) ist es für Anwendungen und Daten deutlich einfacher geworden, direkt mit KI zu interagieren. Diese Entwicklung beseitigt eines der hartnäckigsten Hindernisse für die Modernisierung von Unternehmen:die Notwendigkeit kostspieliger und komplexer Datentransformationsbemühungen. Anstatt Daten so umzustrukturieren, dass sie dem KI-Modell entsprechen, kann KI die Daten jetzt dort abholen, wo sie sind. Dieser architektonische Wandel ebnet den Weg für eine neue Klasse intelligenter Agenten, die in heterogenen Systemen unter Verwendung vorhandener Formate, Modelle und Betriebsrahmen arbeiten können.

Dieser Fortschritt bringt weitreichende Auswirkungen für Unternehmen mit sich, die noch immer auf Mainframe- und Kernsystemdaten angewiesen sind. Jahrzehntelang war es schwierig, auf diese Daten ohne komplexe Extraktions- oder Replikationsworkflows in Echtzeit zuzugreifen. Jetzt können Unternehmen KI direkt auf vorhandene Daten anwenden und so wertvolle Erkenntnisse gewinnen, ohne sensible oder regulierte Informationen aus ihrem Aufzeichnungssystem zu entfernen. Das Ergebnis ist eine Modernisierungsstrategie, die den Datennutzen erhöht, ohne auf Governance, Sicherheit oder Kontrolle zu verzichten.

Agentische KI erleichtert Geschäftsanalysten außerdem die Arbeit in fragmentierten Umgebungen. Anstatt sich darauf zu verlassen, dass technische Teams Daten aus unterschiedlichen Systemen abrufen, können Analysten jetzt über intelligente Schnittstellen auf Informationen von Mainframes, Anwendungstelemetrie, Leistungsprotokollen und Betriebsmetriken zugreifen und damit arbeiten. Diese KI-gesteuerten Schnittstellen abstrahieren die Komplexität auf Systemebene und ermöglichen es Analysten, hochwertige Erkenntnisse zu generieren, die Modernisierungsziele unterstützen – ohne dass umfassende Fachkenntnisse in jeder Datenquelle erforderlich sind.

Da KI Daten aus mehreren Systemen verarbeitet, können Agentenplattformen eine vollständige Herkunftstransparenz von der Quelle bis zur Ausgabe gewährleisten. Diese durchgängige Transparenz stellt sicher, dass Unternehmen nicht nur verstehen, welche Daten verwendet wurden, sondern auch, wie sie über Anwendungen hinweg flossen, welche Transformationen stattgefunden haben und welche Entscheidungen getroffen wurden. In stark regulierten Umgebungen ist dieser Grad an Rückverfolgbarkeit für Audit und Compliance unerlässlich und bildet auch die Grundlage für kontinuierliche Optimierung.

Am wichtigsten ist vielleicht, dass Agentenschnittstellen die Eintrittsbarriere für die Einführung von KI senken. Anstatt benutzerdefinierte Pipelines zu erstellen oder eine komplexe Dateninfrastruktur bereitzustellen, können Teams mit vertrauten Anwendungen und Systemen interagieren, während intelligente Agenten im Hintergrund die schwere Arbeit erledigen. Dies reduziert die Zeit, die Kosten und die Fähigkeiten, die normalerweise erforderlich sind, um Mehrwert aus hybriden Datenumgebungen zu ziehen, und macht Hybrid-IT von einer strukturellen Notwendigkeit zu einem strategischen Vorteil.

KI-gestützte Code-Analyse

Jedes Modernisierungsprojekt ist anders. Bei der Aktualisierung der Kernsysteminfrastruktur gibt es viele Optionen – Replatform, Rehost, Lift-and-Shift usw. – und Unternehmen können für jede einzelne Anwendung einen anderen Weg einschlagen. Auch Migrationen und Modernisierungen sind mit Risiken verbunden. Es ist schwierig, alle Abhängigkeiten vorherzusehen und die Betriebszeit während eines Übergangs sicherzustellen. Darüber hinaus steigt das mit Modernisierungen verbundene Risiko mit der Zeit und den Umstellungen der Teams. Das Ersetzen oder Neuschreiben von Anwendungen, die heute beide hohe Ausfallraten aufweisen, wird noch weniger attraktiv sein.

Branchen, die Mainframe-Systeme nutzen, stehen vor einer Reihe einzigartiger Modernisierungsherausforderungen. Der Abstand zwischen einer aktuellen Codebasis und dem Ort, an dem sie für eine effektive Cloud-Leistung benötigt wird, kann für Unternehmen intern zu groß sein. Glücklicherweise gibt es mittlerweile KI-Technologien, die diesen Teil des Modernisierungsprozesses rationalisieren.

Laut einer aktuellen Forrester-Umfrage gaben zwei Drittel der Befragten an, dass KI die Effizienz der IT-Modernisierung steigert. 59 Prozent gaben außerdem an, dass dadurch die Möglichkeiten für Mitarbeiter und Kunden verbessert wurden. Das sind gute Nachrichten im Hinblick auf Migration und Modernisierung, da Führungskräfte versuchen, Geschwindigkeit, Kosten und Leistung in Einklang zu bringen und gleichzeitig große Änderungen an ihren IT-Organisationen vorzunehmen.

Heutzutage können Teams KI-gestützte Code-Analysetools verwenden, die „Legacy“-Code automatisch analysieren und umgestalten können. Anstatt immer knapper werdende On-Premise-Ingenieurkompetenzen anwerben zu müssen, können Unternehmen diese Lösungen nutzen, um den Modernisierungsprozess zu beschleunigen, ohne das Risiko zu erhöhen. Zusätzlich zum Refactoring kann KI auch bei der Validierung der migrierten Artefakte helfen und das Verhalten und die Ergebnisse zwischen dem ursprünglichen und dem transformierten System vergleichen, um funktionale Äquivalenz sicherzustellen. Dies verbessert die Effizienz und Zuverlässigkeit des Konvertierungsprozesses erheblich – entscheidend bei der Arbeit mit komplexen Unternehmenssystemen.

Die besten Lösungen gehen noch einen Schritt weiter, indem sie flexiblen Code schreiben, um Mainframes mit Cloud-Diensten zu integrieren und Tools zu ermöglichen, die Daten zwischen Systemen automatisch synchronisieren können. Diese Synchronisierungsfunktion vereinfacht den Migrationsprozess, indem sie die Konsistenz über Umgebungen hinweg gewährleistet und den manuellen Aufwand für den Datenabgleich reduziert.

Dadurch können sich Entwickler mehr auf Innovationen und weniger auf die Migrationsausführung konzentrieren, wodurch mehr Kapazität für die IT-Organisation geschaffen und sichergestellt wird, dass modernisierte Umgebungen sowohl leistungsfähig als auch auf die Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.

Zukunftssicherheit durch KI-Integration in hybriden IT-Umgebungen

Die Modernisierung der IT ist ein fortlaufender Prozess. Die Verlagerung bestimmter Workloads in die Cloud ist nur der erste Schritt zur Maximierung des Nutzens und der Hybrid-IT-Leistung. Da sich die Technologie in alarmierendem Tempo verändert, ist es für Unternehmen wichtig, ihre lokale Infrastruktur zukunftssicher zu machen. In hybriden IT-Setups müssen lokale Anwendungen und Workloads skalierbar sein und sich an ihre Gegenstücke in der Cloud anpassen können. Dies zu erreichen, wird umso schwieriger, je schneller die Cloud-Innovation voranschreitet und der Wettbewerb härter wird.

Neben dem Einsatz von KI zur Unterstützung einmaliger Modernisierungen kann KI auch dazu beitragen, die Mainframe- und On-Premise-Technologie für den Hybridbetrieb auf dem neuesten Stand zu halten. Beispielsweise benötigen Unternehmen, die auf Anwendungen angewiesen sind, die auf Kernsystemen ausgeführt werden, eine Möglichkeit, Code automatisch zu identifizieren und kontinuierlich im Laufe der Zeit zu aktualisieren. Das Modell für künftige Führungskräfte wird nicht darin bestehen, weitere 10 bis 20 Jahre zu warten, bevor sie weitreichende Veränderungen vornehmen. Die bessere Strategie besteht darin, lokale Umgebungen mit der Cloud und den cloudnativen Diensten synchron zu halten. Ein KI-gestütztes Zukunftssicherheitstool reduziert das Unternehmensrisiko und die Abhängigkeit von Fachkenntnissen.

Bei der Einführung der Hybrid Cloud geht es nicht mehr nur um die Balance zwischen lokalen und Cloud-Umgebungen – es geht darum, eine Grundlage für Effizienz, Skalierbarkeit und Sicherheit zu schaffen, die den langfristigen Geschäftserfolg fördert. Durch die Integration von GenAI, Automatisierung und jetzt auch Agenten-KI-Funktionen in hybride IT-Strategien können Unternehmen wichtige Einführungsbarrieren beseitigen, das volle Potenzial ihrer Daten erschließen und ihre Infrastruktur zukunftssicher machen. Dies optimiert nicht nur den IT-Betrieb, sondern treibt auch umfassendere Geschäftsinnovationen voran und ermöglicht es Unternehmen, in einer sich schnell verändernden digitalen Welt wettbewerbsfähig und agil zu bleiben.