Che cos'è l'integrazione a loop chiuso?

Illustrazione di linee, frecce e punti disposti in modo da formare diversi anelli continui

Probabilmente avrai sentito parlare di integrazione a loop chiuso. In effetti, IBM® ha recentemente affermato che ogni integrazione dovrebbe essere un'integrazione a loop chiuso. Ma cosa significa?

L'integrazione a loop chiuso è un metodo per creare e gestire application programming interface (API) in cui i dati operativi storici e in tempo reale di un'azienda vengono utilizzati per migliorare le future integrazioni e perfezionare quelle esistenti.

L'integrazione a loop chiuso richiede generalmente una piattaforma di integrazione dotata di intelligenza artificiale (AI) e funzionalità di machine learning. L'AI raccoglie dati dalle integrazioni delle applicazioni precedenti e attuali, li analizza e utilizza i risultati dell'analisi per fornire consigli informati per la creazione di nuove integrazioni, l'ottimizzazione delle integrazioni esistenti, il test delle API per la massima sicurezza e altro ancora. In questo modo, l'integrazione a loop chiuso garantisce ai team aziendali una maggiore visibilità operativa nell'intero ecosistema delle integrazioni delle applicazioni. Come risultato, i team possono avviare le integrazioni in meno tempo e possono regolare costantemente le integrazioni per garantire prestazioni ottimali e continue.

L'integrazione a loop chiuso può essere intesa come una traduzione dei principi della gestione delle prestazioni a loop chiuso alla gestione delle API. Nella gestione delle prestazioni a loop chiuso, i leader organizzativi monitorano continuamente gli indicatori chiave di prestazione di un'azienda. Le informazioni raccolte da questo monitoraggio vengono utilizzate per aggiornare i piani organizzativi e gli obiettivi in tempo reale. Piuttosto che elaborare un piano, eseguire il piano e poi valutarne i risultati, la gestione a loop chiuso delle prestazioni crea un ciclo continuo e autosufficiente di miglioramento continuo delle prestazioni.

L'integrazione a loop chiuso crea un analogo ciclo autosufficiente di miglioramento continuo delle prestazioni per le integrazioni software. Invece di creare integrazioni, metterle in azione e rivisitarle in un secondo momento, i team possono inserire costantemente dati operativi in modelli di AI e machine learning. L'AI utilizza quindi questi dati per semplificare le integrazioni nuove ed esistenti. Inoltre, i team non devono più creare ogni integrazione da zero: l'intelligenza artificiale può attingere ai dati delle integrazioni precedenti per guidare la creazione di nuove API efficienti e sicure.

 

Come funziona in pratica l'integrazione a loop chiuso

L'integrazione è al centro degli sforzi di automazione aziendale. Oggi, le organizzazioni si affidano a una serie di applicazioni eterogenee, sia all'interno che all'esterno dell'impresa, per potenziare le proprie operazioni. L'automazione efficace dei workflow e delle esperienze utente all'interno di questi vasti ecosistemi dipende dal fatto che tutte queste applicazioni condividono i dati tra loro senza problemi.

Ad esempio, un semplice workflow di elaborazione dei lead potrebbe richiedere l'integrazione tra un sistema di customer relationship management (CRM), una piattaforma di automazione e più canali di sensibilizzazione come Slack e client di e-mail. Per facilitare il flusso di dati principali tra questi sistemi, un team deve creare una serie di API per garantire che ogni applicazione possa parlare con le altre. Se il team stabilisce e gestisce queste API all'interno di una piattaforma di integrazione con funzionalità di integrazione a loop chiuso, l'AI integrata potrebbe aiutare in alcuni dei seguenti modi:

  • Suggerimenti sul workflow: quando è necessaria una nuova API, la piattaforma di integrazione potrebbe suggerire workflow precedenti che potrebbero essere riutilizzati per stabilire l'integrazione. Ad esempio, lo stesso workflow utilizzato per connettere il CRM e Slack potrebbe essere utilizzato per connettere la piattaforma di automazione e Slack. In questo modo, il team non deve creare un workflow nuovo per ogni integrazione; deve solo adattare il workflow esistente per adattarlo al nuovo contesto di integrazione.
  • Mappatura dei dati: due API potrebbero non utilizzare le stesse categorizzazioni per rappresentare gli stessi dati. Ad esempio, un'API potrebbe fare riferimento al "CAP" di un cliente, mentre un'altra potrebbe fare riferimento al "codice postale" di un cliente, due modi diversi per fare riferimento allo stesso punto dati. Prima che due API possano comunicare tra loro, i campi dati e le rappresentazioni di un'API devono essere mappati ai campi e alle rappresentazioni dell'altra. In effetti, la lingua di un'API deve essere tradotta nella lingua dell'altra. L'integrazione a circuito chiuso può facilitare questa traduzione effettuando connessioni tra campi di dati sulla base di mappe di dati precedenti. Poiché l'AI incontra una varietà di mappature, può applicare i concetti appresi dalle integrazioni precedenti per guidarne di nuove.
  • Test API: ogni nuova API deve essere testata per garantire che funzioni in modo efficace e sicuro. La creazione di una serie completa di test per ogni API può richiedere molto tempo, ma l'integrazione a loop chiuso può automatizzare questo processo. Utilizzando i dati dei test precedenti e le specifiche OpenAPI, l'AI può consigliare una suite di test per valutare la funzionalità della nuova API. L'AI può persino rilevare le lacune nelle suite di test esistenti e suggerire nuovi test per colmarle.

I benefici dell'integrazione a loop chiuso

Quando le trasformazioni digitali aziendali falliscono, spesso è perché le integrazioni tra le applicazioni che alimentano queste trasformazioni sono inefficienti, ingombranti e non sicure. L'approccio a loop chiuso supporta integrazioni più efficaci utilizzando i dati operativi dell'azienda per perfezionare continuamente le API e i workflow. In questo modo è possibile effettuare le seguenti operazioni:

  • Automazione e integrazione più rapide: l'integrazione a loop chiuso fornisce ai team aziendali una guida informata sulla creazione e la manutenzione di API che soddisfino le esigenze particolari delle loro organizzazioni. Le API non devono essere create da zero ogni volta e la piattaforma di integrazione tiene traccia delle prestazioni delle API per un miglioramento continuo. Come conseguenza, è necessario meno tempo e sforzo per portare le integrazioni funzionanti a regime e gli sforzi di automazione possono essere accelerati più rapidamente.
  • Team in grado di creare le proprie integrazioni: l'AI può guidare i membri del team meno esperti dal punto di vista tecnico nella creazione e nel funzionamento di integrazioni efficaci e sicure. I team agili non devono più aspettare che un'autorità IT centralizzata crei ogni integrazione; possono distribuire le proprie API secondo necessità, eliminando i colli di bottiglia di un'architettura aziendale monolitica.
  • Visibilità operativa: i dati raccolti con l'integrazione a loop chiuso offrono ai team maggiori insight su come funzionano le loro API e su come possono essere migliorate. I team possono identificare le inefficienze in tempo reale, prevedere i problemi prima che si verifichino e utilizzare i dati operativi specifici dell'azienda per informare le loro risposte.
  • API più sicure: l'integrazione a loop chiuso facilita API più sicure, poiché l'AI può utilizzare i dati dei test precedenti per garantire che ogni aspetto dell'integrazione sia testato per valutarne funzionalità e sicurezza.

Integrazione a loop chiuso e IBM

Come notato sopra, l'integrazione a loop chiuso è uno dei principi fondamentali delle soluzioni di integrazione cloud di IBM. Per eseguire trasformazioni digitali di successo, le aziende devono essere in grado di creare integrazioni efficienti e affidabili tra le applicazioni. A tal fine, le soluzioni di integrazione cloud di IBM forniscono integrazioni che sono:

  • Automatizzate, utilizzando l'AI, formati ripetibili e uso limitato di codice per facilitare integrazioni più rapide
  • A ciclo chiuso, utilizzando dati operativi reali, machine learning e AI per promuovere il miglioramento continuo dell'integrazione
  • Multistile, riunendo una varietà di funzionalità di integrazione in un'unica piattaforma

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Scopri di più su IBM Cloud Pak for Integration, una piattaforma di integrazione ibrida con AI integrata che automatizza le integrazioni in base ai dati operativi specifici della tua azienda. Questo approccio a loop chiuso fornisce consigli sul flusso e sulla mappatura dei campi, crea casi di test API più intelligenti e aiuta a scoprire le inefficienze nel tuo ambiente attuale. IBM Cloud Pak for Integration crea connessioni di applicazione senza interruzioni in tutto l'ecosistema tecnologico. Supporta diversi stili di integrazione, interazioni con eventi in tempo reale, architettura cloud-native e servizi fondamentali condivisi, il tutto con sicurezza e crittografia end-to-end di livello aziendale in un'unica esperienza unificata.

Autore

Matthew Kosinski

Staff Editor

IBM Think

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