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IT领导者们面临着保持企业业务运营,IT世界显然已经接受了自动化技术

人们如何应对自主管理数据中心,应对自主数据中心

自主管理数据中心(有时称为自驱动数据中心)正在吸引IT各方的兴趣。大型企业发现自动化可以增加利润的潜力,规模较小的创业公司将其目标设定为自动化,以便更容易地进行竞争。

无论其好坏与否,IT世界显然已经接受了自动化技术。鉴于人工智能、工业机器人和设备互连性的巨大进步,在人们日常生活中看到和用到自动化技术只是一个时间问题。在某些方面已经达到了这一点。

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自动化时代已经到来。尽管目前还没有一个数据中心实现完全自动化,但许多公司都对此产生了更多的兴趣。目前在市场上推出了各种自动化系统和服务。

  • 调度和监控:组织可以使用当前的技术轻松自动执行日程和时间轴任务。
  • 法规遵从:许多系统提供自动化措施以确保符合所有适用的标准、程序和指南。
  • 软件和硬件升级:数据中心的内部软件和硬件(提供其大部分功能)通常通过自主协议进行维护、修补和更新。
  • 设备配置:许多数据中心使用自动化系统监视服务器节点及其配置。

这些自动化系统是有用的,它们仅仅标志着全面数据中心自动化的开始。

有人会问,自主管理数据中心将在什么时候成为主流?自主管理数据中心何时会通用?其回答是:很快。

IT部门以及任何严重依赖IT的行业都在向更加自动化的方向发展。例如工业机器人技术的现代化生产线,自动化客户服务台和虚拟聊天机器人,都在为终端用户提供技术支持。

现代数据中心并不是为了方便或减少人力成本而使用自动化技术,而是出于自身需要而使用的。鉴于信息技术的快速发展,数据中心不可能采用所有创新。

作为一种解决方案,许多人正在通过不同的阶段适应数据中心自动化的思想。这个过程类似于自驾车:第0级描述一辆没有采用任何自动化技术的汽车,这辆汽车由人类控制车辆或设施的每一个方面。第1级的汽车具备一些基本功能(如巡航控制),虽然这种能力让车辆保持一定的速度,但是驾驶员仍然必须处理转向问题。

第2、
3级和第4级都分别提高了自动化水平。直到自动化程度最高的第5级,而对于第5级自动化的汽车来说,人类只是一名乘客。而对于数据中心来说,5级自动化可完全控制可编程人工智能驱动的机器人和自动化系统的日常操作。而从数据中心日常管理和维护工作中解脱出来的IT开发人员和组织管理人员可以更多地关注未来的创新和商业计划。

自主管理数据中心的主要优点

那些数据中心自动化的支持者强调了自主管理数据中心的诸多好处,其中包括:

  • 减少员工需求:大型组织可以通过采和自动化减少员工数量来提高盈利能力。创业公司可以使用自动化系统来填补原本没有实现的工作角色。
  • 降低成本:数据中心自动化经常引用的好处是降低了业务成本。由于工作人员数量减少,能够给其他员工分配更有意义的工作,所以降低日常成本的潜力是巨大的。
  • 减少错误:人类不可避免地会产生错误。即使是最熟练和最勤奋的员工也会犯错误。错误可能会对组织的业务造成很大的损失。自动化系统只会在被错误地编程时犯错误,而百分之百准确的编程每一次可以完成绝对完美的任务。
  • 实时响应:熟练的工作人员定期适应新的情况和项目,但从一项任务到另一项任务的转换仍然需要一定时间。机器人和人工智能驱动的系统可以同时完成多个任务,承担新的任务,并完成操作,这比工作人员的操作要快得多。
  • 更高的数据安全性:自动安全系统可以将数据泄露或类似事件的影响降至最低。目前,人工系统需要人工响应和解决方案来解决问题,这个过程可能需要数小时,数天甚至数周。自动化系统可以立即解决这些问题,并实时工作以修复安全漏洞。

数据中心的自动化有可能以积极而持久的方式改变数据存储和处理方式。但在实现全面自动化之前需要考虑其本身的一些缺点。

需要考虑的自主管理数据中心的缺点

采用自动化的反对者有一些有效的观点,其中有些观点与支持者所概括的利益直接相反:

  • 减少就业机会:数据中心自动化的支持者指出采用自动化将减少人员需求,但这可能意味着IT专业人员在其专业领域寻找工作机会将更加艰难。对于那些试图在数据中心开展职业生涯的人来说尤其如此,因为机器人正在接管人类的许多入门级工作。
  • 降低消费者信心:尽管自动化在包括主流消费者在内的所有领域都处于领先地位,但仍然缺乏对自动化技术的信心,并且仍然是数据中心实现全面自动化的一个主要障碍。
  • 可能出现系统故障:就像技术熟练的员工必然会犯错误一样,高度复杂的机器也容易出现故障。也许有些人可能几年或几十年不会遇到严重的硬件故障。但是在发生故障之后,组织会发现最终还需要依靠工作人员的响应来使系统恢复正常运营。

正如人们所看到的,全自动数据中心的概念是一个抽象的概念。人类至少需要一段时间来监视和管理这些系统。

人们如何接受数据中心自主管理的理念

虽然IT员工(尤其是那些在数据中心工作的员工)可能担心工作量会随着自动化程度的提高而增加,但工作人员可以与自动化系统协同工作。虽然需要完成一些琐碎的任务,但是人们不要担心:编程、维护和监督方面的角色将永远由那些专注于人工智能和机器人技术的工作人员来担任。

自主管理数据中心(有时称为自驱动数据中心)正在吸引IT各方的兴趣。大型企业发现自...

除了这些好处之外,机器人自动化也有助于IT人员通过远程连接到其他系统来快速隔离威胁。例如,在面临安全威胁期间,IT经理可以轻松地向数据中心的机器人发送软件命令,点击按钮即可管理数以百计的光纤连接。

当前,技术革新的步伐丝毫没有减弱的迹象。为了为应对明天的挑战做好准备,或者引进一些新的颠覆性技术,你企业数据中心将需要一个完全适应和准备好的IT部门。这可能需要新的流程,以反映业务部门和IT之间更紧密的工作关系;以及开发人员和操作运营之间的关系。这可能需要新技能,因为IT专家拓宽了他们的视野范围。也就肯定需要一个更灵活的基础设施。

例如,某电信公司使用机器人将所谓的“旋转椅流程”自动化。过去,该流程需要员工在多个后台遗留系统之间反复转换,而现在机器人能够帮助核实合同条款并管理外勤服务人员。RPA在部署后的一年内能够带来高于成本一倍的回报,在第二年内能带来高于成本两至三倍的回报。

如今,中国和美国在人工智能技术与应用方面处于行业*地位,中国的人工智能技术专利在五年内增长了190%,而美国在人工智能技术方面的风险投资近100亿美元。不过,为了不会落伍于这两个国家,俄罗斯已经宣布,计划到2025年将其30%的军事装备中采用智能机器人。英国在人工智能的投资超过6.03亿英镑。
人工智能技术的复合年增长率达到60%,并且仍在增长。现场客户服务是从人工智能中受益的一个行业领域。
哪个行业受益于人工智能的应用?
提供现场的服务组织越来越感受到需要*大限度提高员工生产力和效率的压力,以便他们在首次尝试时就把每一份工作都做好,通过提高生产力和遵守服务等级协议合规性让客户满意,并降低成本。人工智能使这种愿望成为可能。人工智能支持预测性现场服务,可以预测服务需求,并相应地自动调整业务流程。例如,如果有更好的技术或方式随着时间的推移提供服务,那么这种技术将会重新调整技术人员的工作日程。
如果出现紧急情况,例如燃气公用事业公司的燃气泄漏,人工智能系统将从资源角度提出如何更好地解决问题的方案,同时尽量减少对其他先前计划任务的影响。
人工智能如何使组织受益?
人工智能可以访问大量的历史信息(例如天气、所需的部件、预约时间,技术人员完成类似任务的数量等特征),然后识别这些特征中的哪些与任务相关,相关的程度,任务所需的时间等信息。使用这些知识,并随着时间的推移逐步添加完善,人工智能系统可以使用未来任务的特征来预测可能的任务持续时间。这种方法更有效,正如ClickSoftware公司的客户所证明的那样,在实施人工智能注册的现场服务管理解决方案之后,他们将任务持续时间减少了20%,极大地提高了效率和客户满意度。
如今的人工智能涵盖了广泛的能力,人工智能正在成为企业视为具有潜在积极影响的技术,因为可以揭示发展趋势,并使人们的工作和生活更轻松。例如在现场服务领域,企业需要100名现场服务技术人员完成1,000个任务,人工智能可以更加快速有效地确定将人员派遣到何处。而将这些进行排列和组合,对工作人员来说不堪重负。
如何利用人工智能提供更有效的服务?
人工智能在现场服务中*常见的用例之一是采用人工智能识别正确的现场服务管理资源,以便在对客户和业务都有意义的时间处理特定任务。这是一个具有挑战性的问题,取决于任务的特征,现场服务专业人员的能力,以及许多其他变量,以确定解决方案。
使用人工智能来估计工作人员出行时间、任务持续时间,服务交付的其他关键组件,使组织能够获得更高的效率和资源利用率,通过更好的首次修复率来提高效率,以及更快地响应紧急情况。此外,通过更准确地估计服务何时发生以及提供更高质量的服务,使客户满意度得到提高。
通过将人工智能整合到现场服务流程中,组织可以使用相同数量的资源完成更多工作,并从更*的资源计划和更小的服务窗口中受益,从而提高客户满意度和员工满意度。
人工智能机器人是否有可能取代工作场所的工作人员?
毫无疑问,技术正在变得更快、更智能、更好——但是到目前为止,还没有一种技术不是由人类提供的,至少在*初阶段是这样。就其本质而言,许多工作需要人为干预。迄今为止,有些工作无法让机器实施,例如医生、护士、艺术家、作家等,这个世界似乎总是需要同情、信任和个性。机器人需要长时间的发展才可能拥有与人类相媲美的社交技能。
Forrester公司发布的《2027年工作的未来:和机器人并肩工作》的调查报告表明,“自动化不会替代所有工作,但会改变劳动力的形式”。这方面的一个例子是人工智能如何对员工体验产生积极影响。在现场服务中,人工智能技术的使用将使调度人员无需处理异常程序,从而腾出时间专注于更具战略性的优先事项,同时让技术人员可以有更多时间帮助客户。
Forrester公司的调查报告表明,“人工智能不是为取代员工的工作,而是采用人工智能和其他自动化技术增强人力资源,帮助员工更有效地完成工作。”
虽然由于人工智能可能会让一些人丢失工作岗位,但自动化仍然会创造新的岗位,工作人员将会接受再培训,从事机器人技术支持和编程工作。
劳动力解决方案提供商Adecco公司进行的一项调查支持了这一想法,其中近65%的企业高管认为人工智能技术可以增加工作岗位,而大多数人认为这将使工作变得更容易实施,并且员工可以实施更重要的任务。
人工智能会为工作场所的员工创造新角色吗?
虽然简单和单调的任务可以轻松实现自动化,但会导致某些工作岗位变得过时,如今的消费者需要前所未有的服务水平和速度。而企业可以使用人工智能解决方案来增强技术人员在首次访问时解决问题的能力,或者可能远程解决问题。
人工智能和机器学习还可以通过将个人绩效数据应用于目前的任务来确定谁*擅长做哪些工作,从而帮助弥补技能差距。如果缺乏具备完成任务技能的工人,则会立即标记,允许管理人员增加人员或找到其他解决方案。机器学习可以保存员工过去的工作和行为信息,并做出明智的决策,以优化工程师提供的服务。*终,创新和不断变化的消费者需求导致了交易服务的终结和客户体验的优先化。
Forrester公司的调查报告指出,“组织或个人可以为具有特定技能集或资历的工人提供服务,以按需解决问题,通常是实时的”,并促使人们参与工作流程,例如采取预防性维护措施,以减少停机时间。
为什么关于人工智能使用的沟通从一开始就应该成为优先事项?
在处理与员工就可能更换工作的可能性进行沟通时,*近Infosys公司对1,600名业务和IT管理人员的调查发现,“人工智能是创新的长期优先事项,76%的受访者认为人工智能是他们的组织战略取得成功的根本。64%的受访者表示他们未来的业务增长取决于人工智能的采用。因此,所有企业都应该制定明确的战略,以便他们如何在组织中交流人工智能的使用。”
处理沟通交流过程的*佳方法是尽早启动,并不断开展定期对话,从项目开始一直到自动化推广,让每个人都处在循环中。企业首席执行官需要将组织中的每个人都包括在内,这可以通过*初选定的利益相关者更加无缝地完成。
从一开始就参与进来,意味着利益相关者不仅会觉得他们有发言权,而且还可以向同行宣传人工智能和自动化的好处,并解决一些员工可能不愿意与管理人员谈论的顾虑和问题。
人工智能将来会带来什么?
虽然人工智能的承诺尚未完全实现,但已有很多方法可以将其整合到现有的服务和支持渠道中。这不仅可以让员工专注于重要任务,还可以创造新的机会来取悦和留住客户。
*们认为人工智能仍然处于起步阶段,虽然人们可以猜测未来,但人工智能看似具有无穷无尽的潜力和类似人类的能力,并且非常具有发展前途。通过帮助管理简单的客户交互和简化复杂流程,人工智能可以成为增强客户体验的秘密武器。
技术进步和市场饱和导致产品和服务在很大程度上具有可比性,有时难以区分,在价格上进行竞争导致利润微薄。这是企业有机会在服务方面区别开来的地方。人工智能在服务领域的一个例子是解决客户服务中心长时间等待回答问题的聊天机器人。聊天机器人通常能够解决客户提出的普遍问题,而不会浪费客户等待工作人员回复的时间。
在未来,人工智能将在服务交付过程中发挥更大的作用,机器学习模型能够更准确地预测客户取消预约的可能性,解决特定的客户问题,或者是修复的可能性。
人工智能将使服务组织能够创建新的业务模式和客户支付的正常运行时间,而不是购买或租赁制造商的设备。在这种情况下,机器*不会停机是至关重要的,因为违反服务等级协议的处罚代价对于服务企业来说是昂贵的。人工智能将为这些设备设置规范性维护程序,因此将会始终处于良好的工作状态。

去年,部署机器人自动化管理的趋势在网络基础设施场景开始出现。因此,人们看到了诸如更简单和更动态的数据中心网络基础设施,减少安全性问题,增加响应时间,关键基础设施未来发展以及降低运营成本等优点。

  • 与跨域的安全策略和数据合规性不一致的应用程序相关的业务风险增加。
  • 与人工手动和自定义部署相关的错误和时间增加;测试的时间和成本增加。
  • 对于资源利用率和成本缺乏细致的可见性,不同的管理平台妨碍计算能力,以及跨应用程序,平台,交付模型或项目中的指标的的比较。
  • 与软件定义的解决方案相比,与硬件配置相关的基础设施灵活性有限。
  • 硬件或软件专业化限制了员工的灵活性;
    IT人员对于执行IT任务的重点不在于解决业务问题。
  • 难以实施DevOps,因为开发人员和运营团队必须建立新的流程,同时提供不灵活的基础架构。这限制了IT的灵活性和响应能力。

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随着人工智能在机器人技术之上的应用,在网络中进行物理连接的调整可以在需要时自动进行,并在IT调查问题的同时,可以显著降低威胁的传播能力。在这里,人们发现人工智能和机器人技术将会为数据中心带来更好的未来。

许多IT领导者已经确定,许多这类颠覆性技术不容易借助自身成为独立技术进行“修复”。例如,供应商不销售预先打包的“客户期望”解决方案(无论是硬件或软件)
,也不销售“员工授权”包。当应用程序确实存在时(例如,支持数据分析或混合云),解决方案通常仅涉及处理整体挑战的一部分。

为取代人工操作,银行安装了能够即时学习的RPA和AI系统,该系统能够将不确定如何处理的任务转交给人类员工。仅四周内,AI系统就达到了50%的准确度,并最终超越了人类员工。

随着技术创新不断发展,那些曾经被认为是虚构的东西已变成现实。如人工智能(AI)技术已经开始成形,并在各种场合都开始应用。相关数据显示,认知/人工智能解决方案在2016-2020年的复合增长率将达到55.1%。

就好像一个孩子的乐高积木一样,能够根据需要复制块,并且有编程的指令,今天可以搭建您企业自己配置的一个“忍者神庙”,并能够在明天配置一个工作赛车。

但是,同其他技术一样,RPA和AI并非万能,但若能将二者系统化地应用于流程及服务组织,则有助于提高产能并产生洞察。要做到这一点,企业需要制定清晰的业务目标,并确定RPA和AI在整体优化工作中扮演的角色。

将数据中心变得更加高效、更具成本效益和安全性的前进之路就是将人工智能技术应用在机器人自动化技术之上。机器人技术已经开始进入数据中心,而目前在数据中心的其他领域也出现了人工智能。这两种技术在网络基础设施的物理连接变化中的结合,将会改变网络和数据的未来。

2. 24小时全天候的用户生产力

从经济角度而言,将所有的服务自动化并非合理之举。但是,即使是在更为复杂的情况下,企业也能通过对某些活动进行预处理,将人类工作量降低80%,甚至更多。

人工智能可以为数据中心带来巨大的利益,特别是在应用到机器人技术时,将其部署到网络中并进行物理调整。采用机器人是一种非常有吸引力的案例,可以利用它来使IT更好地控制网络中的物理连接,而且还具有扩展的优点,如显著提高安全事件响应。在数据中心将人工智能和机器人技术二者相结合,可以增强安全性,提高速度,降低成本等。那么数据中心为什么需要机器人技术?

DevOps往往是流程变革的催化剂,IT企业组织以协作的方式取代瀑布流程。但是,仅依靠人员和流程并不能满足业务部门期望的部署速度。还需要灵活且易于配置的数据中心基础设施。此外,为了理解他们在产品或项目层面上的决定所产生的影响,企业的业务部门领导需要了解可见性和实际使用成本。

从宏观角度而言,企业AI应用的兴起会冲击传统组织架构和流程设置。由于持续学习成为了人机互动的主题,职能和技术团队不得不采取敏捷工作方法以加强合作。AI和敏捷性的本质均为迭代,对它们而言,任何产品和流程均为连续的循环。算法从过去的成果中吸收经验,而敏捷团队从过去的快速原型设计和反馈中获取教训。

随着技术创新不断发展,那些曾经被认为是虚构的东西已变成现实。如人工智能(AI)技术已经开始成形,并在各种场合都开始应用。相关数据显示,认知/人工智能解决方案在2016-2020年的复合增长率将达到55.1%。

6. 混合云的出现

除了带来上述效益,机器人的引进也给电信公司带来了挑战:IT系统要求机器人输入员工验证码;在工会对失业问题表示担忧后,电信公司对受影响的员工重新分配工作。

当建立和部署一个更强大和更简单的网络时,采用机器人技术可以快速地连接或断开物理网络连接,带来更多的安全性和可管理性,同时更让人安心。而积极部署机器人技术,可以让IT人员专注于更高层次的业务和项目,提高生产力,并创建更自动化的环境。将机器人技术与人工智能的能力相结合将会增加收益,并提高数据中心的管理水平。

对于企业IT领导者而言,一个好消息是,可组合的基础设施是面向未来的工程数据中心的方法。您企业可以构建一个路线规划蓝图,以同时支持现有基础架构上的传统工作负载,同时还支持适用于云的可扩展性和快速部署而构建的新的应用程序。

为克服该挑战,某大型保险公司从供应商之外寻求建议,从而了解哪些自动化和AI项目最具有潜力。该公司评估了劳动力和理赔成本、欺诈或超额索赔案件识别能力以及处理该索赔案件对客户关系的影响,同时也明确了运营和IT需求,尤其是新旧系统契合度,并分析了从传统基于规则的方法到先进AI算法的一系列解决方案。

人工智能在数据中心的应用

获得客户的忠诚度需要结合重点(建立以客户为中心的业务精神);技能(确保所有员工接受培训,优先考虑客户需求);流程(将客户反馈和投入纳入业务流程);更重要的是基础设施。数据中心基础设施需要足够敏捷灵活才能响应不断变化的客户需求。其还需要支持高可用性和高性能,以便客户不会因性能低下或系统停机而被迫离开您企业。

在设定工作优先级时,一种合理的做法就是用热点图捕捉分布于各类相关产品和流程的RPA和AI机遇,用绘图的方式交叉对比业务价值和技术可行性。企业应首先找到改进潜力最大的领域,然后客观评估当前各项技术的能力。除此以外,企业在执行过程中还要采取端到端视角。例如,某企业急于将一些零散的工作自动化,却不知道这种做法既不会减少员工数量,也不会改善企业绩效。

调研机构Forrester公司的
2017预测报告显示,人工智能将"帮助企业缩小从洞察到行动的差距,并在营销、电子商务、产品管理等其他业务领域加快业务决策。"

1. 影响企业商业决策的大数据和分析技术

鉴于RPA的种种局限,许多企业决定探寻更具雄心的解决方案,也就是AI。

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