يمنح تعزيز وضع المرونة المؤسسات القدرة على تولّي زمام المبادرة في مواجهة طفرة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

سواء أكنت مستعدًا أم لا، هناك طفرة جديدة قادمة في التطبيقات. خلال السنوات الثلاث المقبلة، قد نشهد إنشاء مليار تطبيق جديد؛ وذلك بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي - نعم، مليار تطبيق!

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تسريع عملية تطوير التطبيقات من خلال توليد التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأتمتة خطوات أخرى، من بينها على وجه الخصوص توليد حالات الاختبار المستخدمة للتحقق من الوظائف، وهي عملية كانت تستغرق وقتًا طويلًا تقليديًا.

تساعد الأدوات وبيئات التطوير المدعومة بالذكاء الاصطناعي مطوِّري التطبيقات على العمل بكفاءة أكبر، من خلال التخلص من المهام المتكررة وإتاحة المجال للتركيز على الابتكار.

ولكن وسط هذا الترقب، هناك تحذير للشركات: كلما أدرجت المزيد من التطبيقات الجديدة في سير العمل اليومي، زادت المخاطر التي تواجهها في حالة حدوث أي خطأ.

في مجال تطوير البرمجيات، التطبيق القوي يتعافى بسرعة من الاضطرابات أو الأعطال غير المتوقعة، مع تأثير ضئيل أو معدوم على الإنتاجية.

ولكن كيف يمكن للمؤسسات تقييم مدى مرونة التطبيقات؟

تكمن الإجابة في المتطلبات غير الوظيفية، أو NFRs. على عكس المتطلبات الوظيفية -التي تشير إلى ما يجب أن يقوم به النظام- فإن المتطلبات غير الوظيفية هي معايير لأداء النظام وقدراته. 

عند تقييم مرونة التطبيق، هناك ستة أنواع من NFR والتي تُعَد هي الأكثر أهمية:

• إمكانية الصيانة: مدى سهولة إجراء الصيانة على التطبيق من خلال التعديلات. يمكن أن تعمل الاستراتيجيات مثل التصميم المعياري والاختبار المؤتمت والتكامل والنشر المستمرَّين (CI/CD) والتحكم في الإصدارات وإعادة الهيكلة المنتظمة على تحسين إمكانية الصيانة.

• قابلية الملاحظة: مدى جودة تقييم الحالة الداخلية للتطبيق بناءً على مخرجاته الخارجية. يمكن تحقيق قابلية ملاحظة التطبيقات من خلال أساليب مثل التسجيل الشامل، والتتبُّع الموزع، واستخدام أدوات المراقبة.

• قابلية الاسترداد: مدى سرعة وسهولة إعادة التطبيق إلى حالة التشغيل الكامل. يمكن تحقيق قابلية الاسترداد العالية من خلال استراتيجيات مثل النسخ الاحتياطي للبيانات بانتظام، وإنشاء نظام احتياطي، وتنفيذ عمليات الاختبار والاستعادة.

• التوافر: نسبة الوقت (مثل النسبة المئوية من السنة) التي يكون فيها التطبيق أو النظام الآخر قيد التشغيل ومتاحًا للاستخدام. يمكن أن تساعد الاستراتيجيات مثل موازنة الأحمال والصيانة الدورية وتجاوُز الفشل (نقل أعباء العمل من نظام أساسي معطَّل إلى نظام ثانوي يعمل) التطبيقات على الوصول إلى درجة عالية من التوافر.

• قابلية الاستخدام: مدى سهولة ووضوح استخدام التطبيق بالنسبة إلى المستخدم. يمكن تحسين قابلية استخدام التطبيق من خلال اتباع نهج تصميم يركِّز على المستخدم، ويضمن أن تكون الواجهات بسيطة ومتسقة وسهلة الوصول.

• قابلية التوسع: قدرة التطبيق على التعامل مع أعباء العمل المتزايدة بكفاءة. تتضمن الاستراتيجيات الشائعة لزيادة قابلية التوسع التوسع الأفقي والرأسي، والتخزين المؤقت، وموازنة الأحمال، واستخدام الخدمات المصغرة.

يُعَد فهم المتطلبات غير الوظيفية الرئيسية نصف المعركة فقط؛ أما النصف الآخر فهو تنفيذ التدابير اللازمة لمتابعة هذه المتطلبات.

اليوم، يعمل العديد من المؤسسات دون رؤية واضحة؛ إذ لا تتوفر لديها رؤية شاملة أو تقتصر على رؤية جزئية فقط لوضع المرونة. على سبيل المثال، في حالة حديثة، كان أحد المستخدمين النهائيين يحاول الوصول إلى تطبيق قائم على السحابة أظهر توفُّرًا بنسبة مكونة من "خمس تسعات" ، ما يعني أنه كان متاحًا بنسبة 99.999% خلال فترة زمنية معينة. ومع ذلك، لم يكن التطبيق يعمل كما هو متوقع.

واتضح أن السبب هو خلل في الشبكة أدى إلى توقُّف قابلية استخدام التطبيق. كان من الممكن أن يساعد امتلاك معلومات حول سهولة الاستخدام، بالإضافة إلى التوافر، المؤسسة على تحديد الخلل ومعالجته بسرعة، وبالتالي الحفاظ على تجربة المستخدم النهائي.

كان بإمكان الذكاء الاصطناعي أن يمنع ذلك.

على سبيل المثال، يستخدم حل المرونة من IBM، ‏IBM® Concert، التحليلات الفورية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقييم التطبيقات وتقديم درجات المرونة بناءً على معايير مرتبطة بالمتطلبات غير الوظيفية الستة. كما يقدِّم توصيات لمعالجة المشكلات، ويمكنه أتمتة معالجة نقاط الضعف والتعرض الشائعة (CVE) لتحقيق حل أسرع وتقليل فترة التعطل.

مع اقتراب طفرة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تتطلع المؤسسات إلى إزالة المخاطر المرتبطة بتبنّي التطبيقات الجديدة. وتُتيح لك وضعية المرونة الفعَّالة تجاوُز فترات التعطل.