Intelligente, scalabile e basata su AI: la prossima era della gestione delle applicazioni

Mentre l'AI rimodella il landscape aziendale, si sta verificando un cambiamento radicale nel modo in cui pensiamo alla gestione delle applicazioni. Le organizzazioni di maggior successo nel 2025 non si stanno solo adattando alla complessità del cloud; lo stanno usando come catalizzatore di un'intelligenza operativa senza precedenti per generare un reale valore aziendale.

I leader IT in tutti i ruoli affrontano sfide complesse poiché utilizzano insight basati su AI e automazione per trasformare il modo in cui affrontano la gestione delle applicazioni. Ma con l'approccio giusto, i leader aziendali possono migliorare significativamente l'erogazione dei servizi durante l'intero ciclo di vita delle applicazioni.

Gli analisti del settore hanno riportato le loro insight e previsioni per l'anno, e non sorprende che l'attenzione sia rivolta all'ottimizzazione e stabilizzazione dei sistemi IT esistenti. Per quanto riguarda i servizi di gestione delle applicazioni, le 3 tendenze principali di rilievo sono:

• I Chief Information Officer (CIO) si concentrano sulla resilienza e sull'innovazione: i CIO danno priorità agli investimenti in architetture resilienti e soluzioni basate sull'AI per garantire la continuità aziendale e favorire l'innovazione continua.
• Crescente importanza della sostenibilità: la sostenibilità diventerà un obiettivo chiave, con le organizzazioni che cercheranno soluzioni cloud green e pratiche di gestione delle applicazioni focalizzate sull'efficienza.
• Automazione estrema: le aziende daranno priorità all'automazione estrema per semplificare la gestione delle applicazioni, riducendo i costi e migliorando l'efficienza operativa. AIOps promuoverà sistemi autoriparanti, manutenzione predittiva e aggiornamenti software senza interruzioni.

I CIO sono costantemente sotto pressione per ottimizzare la spesa operativa, ma hanno bisogno di maggiori finanziamenti per avviare iniziative di modernizzazione IT. I team di operazioni IT devono affrontare la crescente complessità delle applicazioni in ambienti ibridi e multicloud, che porta a servizi aziendali scadenti e aumenta i costi.

Gli architetti tecnici hanno difficoltà a mantenere e gestire un ambiente IT in espansione a causa del crescente debito tecnico. I responsabili della continuità aziendale si preoccupano del potenziale impatto dei guasti IT sulle operazioni aziendali mentre cercano soluzioni per la resilienza e la continuità. Infine, i delivery manager e i talent manager trovano difficile reperire e trattenere talenti con la giusta combinazione di competenze in tecnologia aziendale ed esperienza nelle operazioni AMS guidate dall'AI.

La gestione e l'ottimizzazione delle applicazioni aziendali e della loro infrastruttura sottostante influisce sui leader IT in tutti i ruoli. Ma i CIO, senza visibilità sulle operazioni IT correlate alle priorità aziendali, subiscono il colpo più duro: se non riescono a dimostrare il ritorno degli investimenti attuali, non possono chiedere più fondi.

Gestire applicazioni personalizzate critiche in ambienti ibridi e multicloud richiede impegno e attenzione costanti. Alcune delle principali sfide che le imprese affrontano nella gestione di applicazioni personalizzate sono:

• Compatibilità con i cloud pubblici – Le applicazioni personalizzate richiedono solitamente una riconfigurazione significativa per funzionare senza soluzione di continuità tra le piattaforme cloud pubbliche e con i servizi cloud pubblici. I provider di cloud hanno protocolli personalizzati, application programming interface (API) e configurazioni che aumentano la complessità della gestione della compatibilità.
• Gestione multicloud – Oggi la maggior parte delle organizzazioni utilizza più provider di cloud come AWS, Azure e Google Cloud. Garantire prestazioni coerenti e integrazione su queste piattaforme richiede risorse qualificate e dedicate che possano eseguire monitoraggio 24 ore su 24, implementare un'automazione efficace e essere responsabili della governance.
• Scalabilità e ottimizzazione delle prestazioni – Scalare dinamicamente applicazioni personalizzate tra diversi ambienti cloud può essere una sfida. L'ottimizzazione delle prestazioni diventa un'equazione complessa che coinvolge l'allocazione delle risorse, la gestione della latenza e l'efficienza dei costi.
• Silos operativi e proliferazione degli strumenti – L'uso di strumenti e processi eterogenei su piattaforme cloud spesso porta a silos operativi. Inoltre, comporta l'utilizzo di risorse duplicate che fanno le stesse cose su piattaforme diverse, con conseguente aumento della complessità e dei costi. Questa mancanza di standardizzazione e integrazione può ostacolare l'efficienza operativa complessiva e amplificare ulteriormente il divario di talenti.
• Mancanza di talenti – La gestione di applicazioni personalizzate in una configurazione ibrida multicloud richiede competenze specializzate nelle tecnologie cloud, nello sviluppo di applicazioni e nella gestione dell'infrastruttura. La carenza di tali competenze rappresenta una sfida persistente per le imprese.

La complessità della gestione delle applicazioni in ambienti ibridi è in continua crescita e i metodi tradizionali faticano a tenere il passo con gli ambienti IT moderni. La gestione basata sull'AI introduce una svolta trasformativa, fornendo soluzioni intelligenti e basate sui dati per ottimizzare le prestazioni delle applicazioni, migliorare la sicurezza e semplificare le operazioni.

Utilizzando il machine learning e l'analytics predittiva, l'AI può identificare i modelli, anticipare le sfide e offrire rimedi proattivi, contribuendo a garantire l'Integrazione e la funzionalità senza soluzione di continuità tra tutte le piattaforme cloud. L'AI ha rivoluzionato il modo in cui le aziende gestiscono applicazioni personalizzate in ambienti multicloud ibridi con le seguenti funzionalità:

• Monitoraggio e insight intelligenti  – Strumenti basati sull'AI possono monitorare le applicazioni su più cloud in tempo reale, identificando le anomalie e fornendo insight attuabili per prevenire i tempi di inattività.
• Analytics predittiva per una gestione proattiva  – L'AI consente l'analytics predittiva, permettendo alle aziende di prevedere potenziali problemi e affrontarli in modo proattivo, riducendo le interruzioni impreviste.
• Automazione dei compiti ripetitivi  – L'automazione basata su AI elimina i compiti ripetitivi come la gestione delle patch, l'allocazione delle risorse e la messa a punto delle prestazioni, liberando preziose risorse umane.
• Scalabilità dinamica  – L'AI consente la scalabilità dinamica delle risorse in base alle richieste del workload, contribuendo a garantire prestazioni ottimali e riducendo al minimo i costi.

Il settore sta già vedendo i fornitori multicloud che incorporano l'AI generativa (gen AI) nelle loro offerte, e possiamo aspettarci di vederne di più nel 2025.

La combinazione di un approccio asset-first con una metodologia di gestione low-touch che incorpora l'automazione si è rivelata una svolta per ottimizzare la gestione delle applicazioni critiche per il business. Utilizzando tecnologie avanzate come AI/ML e strumenti cloud-native, questa metodologia consente ai clienti di migliorare l'efficienza operativa attraverso l'uso di modelli self-service. Questo riduce la necessità di interventi manuali, riducendo l'errore umano.

Una metodologia low-touch è adatta per operazioni come:

• Distribuzione e configurazione automatizzata delle applicazioni – Questo avviene automatizzando i processi di provisioning e configurazione delle applicazioni. Ad esempio, il software per i nuovi dipendenti può essere installato automaticamente con impostazioni predefinite non appena vengono assunti.
• Scalabilità dinamica delle applicazioni basate su cloud – L'automazione low-touch consente ai team IT di gestire i workload variabili scalando automaticamente le applicazioni basate su cloud verso l'alto o verso il basso. Ad esempio, una piattaforma di e-commerce che subisce un aumento di traffico durante una vendita può allocare automaticamente più server o risorse per gestire la domanda, contribuendo a garantire una esperienza fluida.
• Monitoraggio in tempo reale e risoluzione dei problemi – Anomalie e colli di bottiglia nelle prestazioni delle applicazioni possono essere rilevati rapidamente senza intervento manuale. Per esempio, se un servizio critico rallenta a causa del traffico elevato, il sistema scalerà automaticamente le risorse o applicherà le correzioni per mantenere il tempo di attività e le prestazioni del servizio.
• Gestione continua della sicurezza e della conformità – Le operazioni di routine come le scansioni delle vulnerabilità, la gestione delle patch e l'applicazione delle policy possono essere facilmente automatizzate. Ad esempio, quando emerge una nuova minaccia alla sicurezza, il sistema può implementare automaticamente le patch sulle applicazioni interessate senza input, riducendo al minimo l'esposizione al rischio.
• Funzionalità autoriparante per le applicazioni – In caso di guasti delle applicazioni, i sistemi zero-touch possono diagnosticare e risolvere i problemi in modo autonomo. Ad esempio, se un server che ospita un'applicazione critica va in crash, il sistema può automaticamente passare a un server di backup, ripristinare i servizi e notificare gli stakeholder, tutto senza alcun intervento manuale.
• Sistemi di supporto automatico  – I sistemi di supporto automatico basati su gen AI consentono agli utenti di raccogliere ticket e avviare correzioni automatiche senza la necessità di parlare con un rappresentante dell'assistenza. Ciò si traduce in una risoluzione più rapida dei problemi e in un utilizzo ottimizzato del tempo per le risorse umane.

IBM ha aiutato una multinazionale manifatturiera a utilizzare un approccio asset-first-AMS per implementare una strategia indipendente dalla piattaforma e dagli strumenti, basata sui dati per le operazioni IT. Il servizio basato sull'AI offre monitoraggio e observability 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in tutto l'ambiente IT.

Fornisce inoltre una gestione dei servizi IT basata anche su AI, segnando un significativo progresso in termini di efficienza operativa, visibilità ed efficacia. Questo ha aiutato l'azienda a rilevare oltre 50 problemi prima della produzione e a risparmiare oltre 83.000 USD in spese IT mensili, oltre a risparmiare ulteriormente grazie a una riduzione dello sforzo manuale.

In IBM, utilizziamo la nostra vasta gamma di strumenti proprietari in una metodologia asset-first che ci permette di accelerare e ottimizzare i nostri servizi AMS e offrire benefici ai nostri clienti. Il portfolio di asset e acceleratori include Manage on Mainframe, Transition Engine e PRISM, per citarne alcuni.

Insieme, questi strumenti e asset contribuiscono a migliorare significativamente l'erogazione del servizio durante l'intero ciclo di vita dell'applicazione. Inoltre, gli asset sono alimentati da IBM Consulting Advantage, una piattaforma di distribuzione dell'AI che fornisce assistenti, agenti e applicazioni di AI specifici per ruolo e dominio. Non si tratta solo di gestire le applicazioni, ma di ottimizzare le operazioni aziendali per una crescita sostenibile e un miglioramento continuo.

Per uno sguardo più approfondito su IBM Consulting, partecipa al nostro prossimo webinar, Leveraging AI to simplify management and optimize costs for custom applications on hybrid clouds.