Tingkatkan Hybrid Cloud Anda:Langkah Terbukti untuk Menjembatani Kesenjangan Kinerja
Cloud hibrid adalah strategi utama bagi perusahaan yang melakukan modernisasi sekaligus memastikan keandalan infrastruktur yang ada. Dengan menggabungkan sistem lokal dengan lingkungan cloud, organisasi dapat memaksimalkan potensi data mereka, meningkatkan ketangkasan, dan mengoptimalkan beban kerja. Pendekatan ini memungkinkan akses tanpa batas ke data penting, menghilangkan silo, dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan. Seiring dengan pertumbuhan volume data, solusi tidak hanya harus menjawab kebutuhan saat ini namun juga menawarkan fleksibilitas untuk mendukung kebutuhan di masa depan. Lebih dari separuh organisasi memprioritaskan penyelarasan kemampuan cloud mereka dengan sumber daya yang tersedia untuk mengelola integrasi secara efektif, memanfaatkan teknologi yang sedang berkembang.
AI Generatif (GenAI) dan otomatisasi sering kali dipandang sebagai alat yang diterapkan setelah data mencapai cloud, namun dalam lanskap saat ini, keduanya harus menjadi bagian integral dari strategi cloud hybrid organisasi yang lebih luas. Baik memanfaatkan data mainframe, bermigrasi ke cloud, atau mengoptimalkan aplikasi berbasis cloud, AI dan otomatisasi tidak lagi bersifat opsional—hal-hal tersebut sangatlah penting. Alat-alat ini kini mengisi kesenjangan yang sering kali menimbulkan hambatan adopsi, membantu organisasi mengatasi tantangan seperti integrasi dan keamanan. Hal ini memastikan investasi cloud terealisasi sepenuhnya dengan menyederhanakan migrasi, meningkatkan kelincahan, meningkatkan efisiensi biaya, dan mendorong inovasi.
Bagi organisasi yang ingin memodernisasi strategi TI mereka dengan pendekatan hibrid, diperlukan pemanfaatan GenAI dan otomatisasi melalui integrasi data yang lancar, kemampuan chatbot cerdas, analisis kode, dan aplikasi yang siap menghadapi masa depan. Dengan berinvestasi di bidang-bidang ini, para eksekutif TI dapat mengatasi tantangan umum TI hybrid dan mempersiapkan diri dengan baik untuk masa depan.
Lihat juga: Apa Sebenarnya Arti Kekuatan Hybrid Cloud?
Integrasi Data yang Mulus dengan AI dan Otomatisasi
Tantangan besar bagi para pemimpin TI adalah sulitnya mengakses dan mengintegrasikan data mainframe dengan sumber cloud. Hambatan-hambatan ini secara historis mempersulit organisasi untuk memanfaatkan data dengan cepat, sehingga memperlambat kemajuan dan menghambat kemampuan mereka untuk memanfaatkan peluang yang muncul. Untuk mengoptimalkan lingkungan TI hibrid, organisasi harus memanfaatkan alat otomatisasi berbasis AI untuk mengelola pergerakan data dengan lancar antara sistem lokal dan cloud. Alat-alat ini mengotomatiskan integrasi data, menghilangkan intervensi manual dan memastikan bahwa beban kerja penting tetap berada di sistem inti sekaligus merutekan data ke lingkungan cloud untuk penyimpanan yang skalabel, analisis tingkat lanjut, dan wawasan yang didukung AI.
Begini cara kerjanya dalam praktiknya:Alat orkestrasi data yang didukung AI menganalisis data dan mengarahkannya ke lingkungan yang sesuai (on-premise atau cloud) tanpa campur tangan manusia. Misalnya, data sensitif atau data berkecepatan tinggi tetap berada di lokasi, sementara data lainnya dikirim ke cloud untuk penyimpanan hemat biaya dan kemampuan pemrosesan yang ditingkatkan. AI terus memantau aliran data, memastikan data tetap terkini dan dapat diakses di seluruh platform, memungkinkan wawasan yang lebih cepat dan pengambilan keputusan yang lebih baik. Alat-alat ini juga mengotomatiskan pembersihan, transformasi, dan pengayaan data, sehingga menyederhanakan persiapan data untuk analisis atau model pembelajaran mesin.
Dengan mengotomatiskan perpindahan data antara sistem lokal dan cloud, organisasi dapat memastikan akses real-time ke data penting tanpa intervensi manual. Baik menjaga pemrosesan berkecepatan tinggi pada sistem inti atau merutekan data ke cloud untuk penyimpanan dan analisis yang skalabel, solusi Rocket mengoptimalkan aliran data, meningkatkan kualitas data, dan mendukung inovasi berkelanjutan dengan gangguan minimal.
Lihat juga: Menavigasi Era Berikutnya Adopsi Cloud Hibrid
Mengaktifkan Kemampuan Chatbot Cerdas dengan Lingkungan Hibrid
Chatbot cerdas yang ditenagai AI memainkan peran penting dalam memastikan bahwa lingkungan TI hibrid tidak gagal dalam memenuhi kebutuhan perusahaan. Meskipun banyak chatbot yang memiliki kemampuan untuk memproses seluruh dokumen, organisasi sering kali ragu untuk menerapkannya pada data sensitif karena kekhawatiran atas kepercayaan, keamanan, dan kontrol akses yang tepat. Mengandalkan penelusuran kata kunci dasar atau data terstruktur seperti judul dan tag saja dapat membuat wawasan penting belum termanfaatkan, sehingga menyebabkan hilangnya peluang dan membuat pengguna frustrasi.
Dalam pengaturan TI hibrid, chatbot yang tidak memiliki integrasi mendalam dengan sistem perusahaan tidak dapat secara akurat menerjemahkan pertanyaan pengguna ke dalam panggilan Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) yang tepat, yang merupakan kumpulan protokol yang memungkinkan aplikasi mengakses dan mengambil data dari sistem lain, untuk menarik informasi dari sumber penting seperti kontrak, catatan klinis, atau kebijakan. Kurangnya konektivitas menyebabkan jawaban tidak lengkap atau tidak akurat. Untuk memastikan solusi hybrid sepenuhnya efektif, chatbot harus dapat mengakses dan memproses beragam jenis data dengan lancar baik di lingkungan lokal maupun cloud.
Untuk mempertahankan sistem TI hibrid yang kuat, perusahaan harus memprioritaskan chatbot yang dapat menavigasi data tidak terstruktur, berintegrasi dengan lancar dengan infrastruktur yang ada, dan mematuhi standar keamanan dan kepatuhan. Dengan memanfaatkan teknik seperti vektorisasi sesuai permintaan, berbagai model bahasa besar (LLM), dan antarmuka yang ramah pengguna, bisnis dapat memastikan bahwa chatbot yang didukung AI memberikan wawasan yang tepat dan dapat ditindaklanjuti sekaligus meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya, dan mempertahankan tata kelola. Pendekatan ini adalah kunci untuk menghindari kesenjangan dalam sistem IT hybrid dan sepenuhnya mewujudkan potensi AI.
AI Agentik dan Kebangkitan Kecerdasan di Tempat
Babak baru sedang muncul dalam TI hibrid—yang ditentukan oleh AI agen dan peralihan menuju kecerdasan data yang ada. Dengan Modernisasi Cloud Platform (MCP), aplikasi dan data menjadi lebih mudah untuk berinteraksi secara langsung dengan AI. Perkembangan ini menghilangkan salah satu hambatan terbesar dalam modernisasi perusahaan:kebutuhan akan upaya transformasi data yang mahal dan kompleks. Alih-alih merestrukturisasi data agar sesuai dengan model AI, AI kini dapat memenuhi data di tempatnya. Pergeseran arsitektur ini membuka jalan bagi kelas baru agen cerdas yang dapat beroperasi di berbagai sistem heterogen menggunakan format, model, dan kerangka operasional yang ada.
Kemajuan ini membawa implikasi kuat bagi perusahaan yang masih bergantung pada mainframe dan data sistem inti. Selama beberapa dekade, data ini sulit diakses secara real time tanpa alur kerja ekstraksi atau replikasi yang rumit. Kini, organisasi dapat memanfaatkan AI secara langsung pada data yang ada, membuka wawasan berharga tanpa memindahkan informasi sensitif atau diatur dari sistem pencatatan mereka. Hasilnya adalah strategi modernisasi yang meningkatkan kegunaan data tanpa mengorbankan tata kelola, keamanan, atau kontrol.
Agentic AI juga memudahkan analis bisnis untuk beroperasi di lingkungan yang terfragmentasi. Daripada mengandalkan tim teknis untuk mengambil data dari sistem yang berbeda, analis kini dapat mengakses dan bekerja dengan informasi dari mainframe, telemetri aplikasi, log kinerja, dan metrik operasional melalui antarmuka cerdas. Antarmuka berbasis AI ini menghilangkan kompleksitas tingkat sistem, memungkinkan analis menghasilkan wawasan berkualitas tinggi yang mendukung tujuan modernisasi—tanpa memerlukan keahlian mendalam di setiap sumber data.
Saat AI memproses data dari berbagai sistem, platform agen dapat mempertahankan visibilitas garis keturunan secara penuh dari sumber hingga keluaran. Transparansi menyeluruh ini memastikan perusahaan memahami tidak hanya data apa yang digunakan, namun juga bagaimana data tersebut mengalir di seluruh aplikasi, transformasi apa yang terjadi, dan keputusan apa yang diambil. Dalam lingkungan dengan peraturan yang ketat, tingkat ketertelusuran ini penting untuk audit dan kepatuhan, dan juga menjadi landasan bagi pengoptimalan yang berkelanjutan.
Mungkin yang paling penting, antarmuka agen menurunkan hambatan masuk dalam adopsi AI. Daripada membangun saluran khusus atau menerapkan infrastruktur data yang kompleks, tim dapat berinteraksi dengan aplikasi dan sistem yang sudah dikenal, sementara agen cerdas melakukan pekerjaan berat di latar belakang. Hal ini mengurangi waktu, biaya, dan keterampilan yang biasanya diperlukan untuk mengekstraksi nilai dari lingkungan data hibrid, sehingga mengubah IT hibrid dari kebutuhan struktural menjadi keunggulan strategis.
Analisis Kode yang Didukung AI
Setiap proyek modernisasi berbeda. Ada banyak opsi dalam memperbarui infrastruktur sistem inti – replatform, rehosting, lift-and-shift, dll. – dan organisasi dapat mengambil jalur berbeda untuk setiap aplikasi individual. Migrasi dan modernisasi juga penuh dengan risiko. Sulit untuk mengantisipasi semua ketergantungan dan memastikan waktu aktif selama masa transisi. Ditambah lagi, tingkat risiko yang terlibat dalam modernisasi meningkat seiring berjalannya waktu dan pergantian tim. Mengganti atau menulis ulang aplikasi, yang keduanya memiliki tingkat kegagalan yang tinggi saat ini, akan menjadi semakin tidak menarik.
Industri yang memanfaatkan sistem mainframe menghadapi serangkaian tantangan modernisasi yang unik. Jarak antara basis kode saat ini dan lokasi yang dibutuhkan untuk kinerja cloud yang efektif bisa jadi terlalu jauh untuk ditangani oleh organisasi secara internal. Untungnya, kini ada teknologi AI yang menyederhanakan bagian proses modernisasi ini.
Menurut survei Forrester baru-baru ini, dua pertiga responden mengatakan bahwa AI meningkatkan efisiensi modernisasi TI. Lima puluh sembilan persen juga mengatakan hal ini meningkatkan kemampuan karyawan dan pelanggan. Ini adalah kabar baik dalam bidang migrasi dan modernisasi, karena para pemimpin berupaya menyeimbangkan kecepatan, biaya, dan kinerja sekaligus melakukan perubahan besar pada organisasi TI mereka.
Saat ini, tim dapat menggunakan alat analisis kode bertenaga AI yang memiliki kemampuan untuk menganalisis dan memfaktorkan ulang kode 'warisan' secara otomatis. Daripada harus merekrut keterampilan teknik lokal yang semakin langka, perusahaan dapat menggunakan solusi ini untuk mempercepat perjalanan modernisasi tanpa meningkatkan risiko. Selain pemfaktoran ulang, AI juga dapat membantu memvalidasi artefak yang dimigrasi, membandingkan perilaku dan hasil antara sistem asli dan sistem yang diubah untuk memastikan kesetaraan fungsional. Hal ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dan keandalan proses konversi—sangat penting ketika bekerja dengan sistem perusahaan yang kompleks.
Solusi terbaik melangkah lebih jauh dengan menulis kode fleksibel untuk mengintegrasikan mainframe dengan layanan cloud dan mengaktifkan alat yang secara otomatis dapat menyinkronkan data antar sistem. Kemampuan sinkronisasi ini menyederhanakan proses migrasi dengan memastikan konsistensi di seluruh lingkungan dan mengurangi overhead manual yang terlibat dalam penyelarasan data.
Hasilnya, developer dapat lebih fokus pada inovasi dan mengurangi eksekusi migrasi, sehingga menciptakan lebih banyak kapasitas untuk organisasi TI dan memastikan bahwa lingkungan modern memiliki performa yang baik dan selaras dengan kebutuhan bisnis.
Membuktikan Masa Depan dengan Integrasi AI dalam Lingkungan IT Hibrid
Modernisasi TI adalah proses yang berkelanjutan. Memindahkan beban kerja tertentu ke cloud hanyalah langkah pertama untuk memaksimalkan nilai dan kinerja TI hibrid. Teknologi berubah pada tingkat yang mengkhawatirkan, sehingga penting bagi perusahaan untuk mempersiapkan infrastruktur lokal mereka di masa depan. Dalam pengaturan TI hibrid, aplikasi dan beban kerja lokal harus mampu diskalakan dan beradaptasi dengan aplikasi dan beban kerja di cloud. Tantangan untuk mencapai hal ini akan semakin besar seiring dengan semakin cepatnya inovasi cloud dan persaingan yang semakin ketat.
Selain menggunakan AI untuk mendukung modernisasi satu kali, AI juga dapat membantu memperbarui teknologi mainframe dan lokal untuk operasi hibrid. Misalnya, perusahaan yang mengandalkan aplikasi yang berjalan pada sistem inti memerlukan cara untuk secara otomatis mengidentifikasi dan memperbarui kode secara terus-menerus dari waktu ke waktu. Model bagi para pemimpin di masa depan adalah tidak perlu menunggu 10-20 tahun lagi sebelum melakukan perubahan besar. Strategi yang lebih baik adalah menjaga lingkungan lokal tetap sinkron dengan cloud dan layanan cloud-native. Alat pendeteksi masa depan yang didukung AI mengurangi risiko perusahaan dan ketergantungan pada keterampilan khusus.
Memanfaatkan hybrid cloud bukan lagi sekedar menyeimbangkan lingkungan on-premise dan cloud—tetapi tentang menciptakan landasan bagi efisiensi, skalabilitas, dan keamanan yang mendorong kesuksesan bisnis jangka panjang. Dengan mengintegrasikan GenAI, otomatisasi, dan kemampuan AI agen ke dalam strategi TI hibrid, organisasi dapat menghilangkan hambatan utama dalam penerapan, membuka potensi penuh data mereka, dan mempersiapkan infrastruktur mereka di masa depan. Hal ini tidak hanya mengoptimalkan operasional TI tetapi juga mendorong inovasi bisnis yang lebih luas, sehingga memungkinkan perusahaan untuk tetap kompetitif dan tangkas dalam dunia digital yang berubah dengan cepat.
