ذكية وقابلة للتوسع ومستندة إلى الذكاء الاصطناعي: العصر التالي لإدارة التطبيقات

بينما يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل المشهد المؤسسي، يحدث تحول جذري في طريقة تفكيرنا في إدارة التطبيقات. لا تكتفي المؤسسات الأكثر نجاحاً في عام 2025 بالتكيف مع تعقيدات السحابة فحسب، بل تستخدمها كمحفز لذكاء تشغيلي لا مثيل له لتحقيق قيمة حقيقية للأعمال.

يواجه قادة تكنولوجيا المعلومات في جميع الأدوار تحديات معقدة أثناء استخدامهم للرؤى والأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحويل الطريقة التي يتعاملون بها مع إدارة التطبيقات. ولكن مع اتباع النهج الصحيح، يمكن لقادة الأعمال تحسين تقديم الخدمات بشكل كبير عبر دورة حياة التطبيق بأكملها.

أعلن محللو المجال عن رؤاهم وتوقعاتهم لهذا العام، وليس من المستغرب أن ينصب التركيز على تحسين أنظمة تكنولوجيا المعلومات الحالية واستقرارها. فيما يتعلق بخدمات إدارة التطبيقات، فإن الاتجاهات الثلاثة الملحوظة هي:

• تركيز المديرين التنفيذيين للمعلومات (CIOs) على المرونة والابتكار - يعطي المديرون التنفيذيون للمعلومات الأولوية للاستثمارات في البنى المرنة والحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي للمساعدة في ضمان استمرارية الأعمال وتعزيز الابتكار المستمر.
• الأهمية المتزايدة للاستدامة - ستصبح الاستدامة محور تركيز رئيسي، حيث تسعى المؤسسات إلى إيجاد حلول سحابية خضراء وممارسات إدارة التطبيقات التي تركز على الكفاءة.
• الأتمتة القصوى - ستعطي الشركات الأولوية للأتمتة القصوى لتبسيط إدارة التطبيقات، وخفض التكاليف وتعزيز الكفاءة التشغيلية. سيقوم الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات بتشغيل أنظمة الشفاء الذاتي، والصيانة التنبؤية، وتحديثات البرمجيات السلسة.

يتعرض المديرون التنفيذيون لتكنولوجيا المعلومات لضغط مستمر لتحسين الإنفاق التشغيلي، لكنهم بحاجة إلى المزيد من التمويل لبدء مبادرات تحديث تكنولوجيا المعلومات. تتصارع فرق عمليات تكنولوجيا المعلومات مع زيادة تعقيد التطبيقات عبر البيئات الهجينة والسحابة المتعددة، مما يؤدي إلى ضعف خدمات الأعمال وتصاعد التكاليف.

يواجه المهندسون التقنيون صعوبة في الحفاظ على بيئة تكنولوجيا المعلومات الواسعة وإدارتها بسبب تراكم الديون التقنية. يقلق مديرو استمرارية الأعمال بشأن التأثير المحتمل لفشل تكنولوجيا المعلومات على العمليات التجارية أثناء بحثهم عن حلول للمرونة والاستمرارية. أخيراً، يجد مديرو التسليم والمواهب صعوبة في الاكتساب والاحتفاظ بالمواهب التي تمتلك المزيج المناسب من مهارات تكنولوجيا الأعمال وخبرة عمليات AMS التي يقودها الذكاء الاصطناعي.

إدارة وتحسين تطبيقات المؤسسات وبنيتها التحتية الأساسية تؤثر على قادة تكنولوجيا المعلومات في جميع الأدوار. لكن المديرون التنفيذيون لتكنولوجيا المعلومات، الذين لا يتمتعون برؤية واضحة لعمليات تكنولوجيا المعلومات المرتبطة بأولويات العمل، يتلقون الضربة الأقوى؛ فإذا لم يتمكنوا من إظهار العائد من الاستثمارات الحالية، فلن يتمكنوا من طلب المزيد من الأموال.

تتطلب إدارة التطبيقات المخصصة الحساسة في البيئات الهجينة ومتعددة السحابة جهداً وعناية مستمرين. بعض أبرز التحديات التي تواجهها المؤسسات في إدارة التطبيقات المخصصة هي:

• التوافق مع السحابة العامة – عادة ما تتطلب التطبيقات المخصصة إعادة تكوين كبيرة لتعمل بسلاسة عبر منصات السحابة العامة ومع الخدمة السحابية. لدى موفري السحابة بروتوكولات مخصصة وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) وتكوينات تزيد من تعقيد إدارة التوافق.
• إدارة السحابة المتعددة – معظم المؤسسات اليوم تستخدم عدة مزودي خدمة سحابة مثل AWS وAzure وGoogle Cloud. ضمان الأداء المتسق والتكامل عبر هذه المنصات يتطلب موارد ماهرة ومخصصة يمكنها إجراء المراقبة على مدار 24 ساعة، ونشر الأتمتة الفعالة، وتحمل المسؤولية عن الحوكمة.
• قابلية التوسع وتحسين الأداء – قد يكون توسيع التطبيقات المخصصة عبر بيئات السحابة المختلفة تحدياً. يصبح تحسين الأداء معادلة معقدة تشمل تخصيص الموارد، وإدارة زمن الانتقال، وكفاءة التكلفة.
• الصومعة التشغيلية وانتشار الأدوات المتباينة - غالباً ما يؤدي استخدام الأدوات والعمليات المتباينة عبر منصة سحابية إلى حدوث صومعة تشغيلية. كما أنه يؤدي إلى استخدام موارد مكررة تقوم بنفس الأشياء على منصات مختلفة، مما يؤدي إلى زيادة التعقيد والتكاليف. هذا الافتقار إلى التوحيد والتكامل يمكن أن يعيق الكفاءة التشغيلية الإجمالية ويزيد من فجوة المواهب.
• فجوة المواهب – إدارة التطبيقات المخصصة في إعداد سحابة متعددة هجينة تتطلب مهارات متخصصة في التقنيات، وتطوير التطبيق، وإدارة البنية التحتية. ويشكل النقص في هذه الخبرات تحديًا مستمرًا للمؤسسات.

تنمو تعقيد إدارة التطبيقات في البيئات الهجينة باستمرار، وتكافح الطرق التقليدية لمواكبة بيئات تكنولوجيا المعلومات الحديثة. تقدم الإدارة القائمة على الذكاء الاصطناعي طفرة تحويلية من خلال توفير حلول ذكية قائمة على البيانات لتحسين أداء التطبيقات وتعزيز الأمن وتبسيط العمليات.

باستخدام التعلُّم الآلي والتحليلات التنبؤية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط وتوقع التحديات وتقديم حلول استباقية، مما يساعد على ضمان التكامل السلس والتشغيل بشكل صحيح عبر جميع المنصات السحابية. لقد أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة إدارة الشركات للتطبيقات المخصصة في البيئات الهجينة متعددة السحابة بفضل القدرات التالية:

• المراقبة الذكية والرؤى – يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الذكاء الاصطناعي مراقبة التطبيقات عبر عدة سحب في الوقت الفعلي، مما يحدد الشذوذات ويوفر رؤى قابلة للتنفيذ لمنع التوقف.
• تحليلات تنبؤية للإدارة الاستباقية  – الذكاء الاصطناعي يمكّن التحليلات التنبؤية، مما يسمح للمؤسسات بتوقع المشكلات المحتملة ومعالجتها بشكل استباقي، مما يقلل من الانقطاعات غير المخططة.
• أتمتة المهام المتكررة - تعمل الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي على التخلص من المهام المتكررة مثل إدارة التصحيح وتخصيص الموارد وضبط الأداء، مما يوفر الموارد البشرية القيّمة.
• التوسع الديناميكي  – يتيح الذكاء الاصطناعي التوسع الديناميكي للموارد بناء على أحمال التشغيل، مما يساعد على ضمان الأداء الأمثل مع تقليل التكاليف.

تشهد الصناعة بالفعل قيام مزودي الخدمات السحابية المتعددة بتضمين الذكاء الاصطناعي التوليدي في عروضهم، ويمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من ذلك في عام 2025.

لقد أثبت الجمع بين نهج التركيز على الأصول أولا ومنهجية إدارة منخفضة اللمس تدمج الأتمتة أنه يغير قواعد اللعبة في تحسين إدارة التطبيقات الحيوية للأعمال الحساسة. ومن خلال استخدام تقنيات متقدمة مثل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي والأدوات السحابية الأصلية، تُمكِّن هذه المنهجية العملاء من تعزيز الكفاءة التشغيلية من خلال استخدام نماذج الخدمة الذاتية. يؤدي هذا إلى تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي، مما يقلل من الخطأ البشري.

تعتبر منهجية اللمس المنخفض مناسبة تمامًا لعمليات مثل:

• النشر الآلي للتطبيقات وتكوينها – يتم ذلك من خلال أتمتة عمليات التوفير وتكوين التطبيقات. على سبيل المثال، يمكن تثبيت البرامج للموظفين الجدد تلقائياً بإعدادات محددة مسبقاً بمجرد انضمامهم.
• التوسع الديناميكي للتطبيقات السحابية – تتيح الأتمتة منخفضة اللمس لفرق تقنية المعلومات التعامل مع أحمال التشغيل المتقلبة من خلال توسيع التطبيقات السحابية تلقائياً. على سبيل المثال، يمكن لمنصة التجارة الإلكترونية التي تشهد زيادة في حركة المرور أثناء البيع تخصيص الموارد تلقائياً من الخوادم أو الموارد لتلبية الطلب، مما يساعد على ضمان توفير تجربة مستخدم سلسة.
• المراقبة الفورية وحل المشكلات – يمكن اكتشاف الشذوذات والاختناقات في أداء التطبيق بسرعة دون تدخل يدوي. على سبيل المثال، إذا تباطأت إحدى الخدمات المهمة بسبب ارتفاع حركة المرور، فسيقوم النظام تلقائياً بتوسيع نطاق الموارد أو تطبيق الإصلاحات للحفاظ على وقت تشغيل الخدمة وأدائها.
• الإدارة المستمرة للأمان والامتثال - يمكن أتمتة العمليات الروتينية مثل عمليات فحص الثغرات الأمنية وإدارة التصحيحات الأمنية وإنفاذ السياسات بسهولة. على سبيل المثال، عند ظهور تهديد أمني جديد، يمكن للنظام تنفيذ التصحيحات تلقائياً عبر التطبيقات المتأثرة دون الحاجة إلى تدخل بشري، مما يقلل من التعرض للمخاطر.
• القدرة على الإصلاح الذاتي للتطبيقات - في حالة حدوث أعطال في التطبيقات، يمكن للأنظمة التي لا تعمل باللمس تشخيص المشكلات وحلها بشكل مستقل. على سبيل المثال، إذا تعطّل أحد الخوادم التي تستضيف تطبيقاً حساساً، يمكن للنظام التبديل تلقائياً إلى خادم احتياطي واستعادة الخدمات وإخطار الأطراف المعنية، كل ذلك دون أي تدخل يدوي.
• أنظمة الدعم الذاتي – تسمح أنظمة الدعم الذاتي المبنية على الذكاء الاصطناعي التوليدي للمستخدمين بجمع التذاكر وبدء الإصلاحات دون الحاجة للتحدث إلى ممثل دعم. ينتج عن ذلك حل المشكلات بشكل أسرع واستخدام أفضل للوقت بالنسبة إلى الموارد البشرية.

ساعدت شركة IBM إحدى شركات التصنيع متعددة الجنسيات في استخدام نهج AMS يهتم بالأصول أولاً لنشر استراتيجية لا تعتمد على المنصة ومستقلة عن الأدوات وقائمة على البيانات لعمليات تكنولوجيا المعلومات. توفر الخدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إمكانية المراقبة والملاحظة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع عبر بيئة تكنولوجيا المعلومات بأكملها.

كما أنه يوفر إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات المدعومة أيضاً بالذكاء الاصطناعي، مما يمثل تقدماً كبيراً في الكفاءة التشغيلية والرؤية والفعالية. وقد ساعد هذا الأمر المؤسسة على اكتشاف أكثر من 50 مشكلة قبل الإنتاج وتوفير أكثر من 83000 دولار أمريكي في نفقات تكنولوجيا المعلومات الشهرية، بالإضافة إلى وفورات إضافية من تقليل الجهد اليدوي.

في IBM، نستخدم مجموعة واسعة من الأدوات الخاصة بنا في منهجية الأصل أولا تتيح لنا تسريع وتحسين خدمات AMS وتقديم الفوائد لعملائنا. تشمل محفظة الأصول والمسرعات Manage on Mainframe وTransition Engine وPRISM على سبيل المثال لا الحصر.

تساعد هذه الأدوات والأصول معاً في تحسين تقديم الخدمة بشكل كبير عبر دورة حياة التطبيق بأكملها. علاوة على ذلك، يتم تشغيل الأصول من خلال منصة IBM Consulting Advantage، وهي منصة تقديم الذكاء الاصطناعي التي توفر مساعدين ووكلاء وتطبيقات بالذكاء الاصطناعي خاصة بأدوار ومجالات محددة. الأمر لا يقتصر فقط على إدارة التطبيقات؛ بل يتعلق بتحسين العمليات التجارية من أجل النمو المستدام والتحسين المستمر.

للحصول على نظرة أعمق على IBM Consulting، انضم إلى ندوتنا القادمة بعنوان "  الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتبسيط الإدارة وتحسين التكاليف للتطبيقات المخصصة على السحابة الهجينة.