استطلاع عالمي: المؤسسات بالمملكة تستخدم 11 أداة مختلفة للمراقبة والملاحظة لإدارة التطبيقات والبنية التحتية 

كشف استطلاع عن مواصلة المؤسسات اعتماد البيئات السحابية المتعددة والبنى السحابية الأصلية كسبيل لتمكين تحوّلها السريع وتقديم ابتكارات آمنة، وذلك رغم سمات السرعة والحجم والمرونة التي تمتاز بها هذه المنظومات السحابية الحديثة، تواجه المؤسسات تحدياً عندما يتعلق الأمر بإدارة الكم الهائل من البيانات التي توفرها هذه الأنظمة، حيث شمل الاستطلاع العالمي 150 شخص من مديري تكنولوجيا المعلومات وقادة التكنولوجيا في المؤسسات الكبيرة في الشرق الأوسط ومن ضمنها المملكة.

واستند الاستطلاع العالمي أجرته وكالة أبحاث السوق العالمية “كولمان باركس”  الذي حمل عنوان بعنوان  “حالة قابلية المراقبة 2024: التغلب على التعقيدات بالاعتماد على التحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات الأتمتة”، على مشاركة 1300 من مديري تكنولوجيا المعلومات ومديري التكنولوجيا وغيرهم من كبار قادة التكنولوجيا المشاركين في عمليات تكنولوجيا المعلومات وإدارة عمليات التطوير في المؤسسات الكبيرة التي تضم أكثر من 1,000 موظف، كما شملت العينة 200 مشارك في الولايات المتحدة، و100 في أمريكا اللاتينية، و600 في أوروبا، و150 في الشرق الأوسط، و250 في آسيا والمحيط الهادئ.

واشتملت نتائج الاستطلاع على ما يلي:

• 89% من المؤسسات إن مجموعتها التكنولوجية من البرامج والأنظمة والتقنيات قد ازدادت تعقيداً خلال الأشهر الـ 12 الماضية، وتقول 74% منها إن هذه الزيادة ستتواصل في المستقبل.
• 96% من قادة التكنولوجيا إن التعقيد متعدد الأوساط السحابية يزيد من صعوبة تقديم تجارب متميزة للعملاء، ويقول 93% منهم إن هذا الأمر يؤدي إلى زيادة صعوبة حماية التطبيقات.
• 93% من قادة التكنولوجيا إن مجموعات التكنولوجيا السحابية الأصلية تنتج كميات هائلة من البيانات إلى مستوى قد يتجاوز قدرة البشر على إدارتها.
• تستخدم المؤسسات في المملكة في المتوسط 11 أداة مختلفة للمراقبة والملاحظة لإدارة التطبيقات والبنية التحتية وتجربة المستخدم.
• 89% من قادة التكنولوجيا إن عدد الأدوات والأنظمة الأساسية ولوحات المعلومات والتطبيقات التي يعتمدون عليها تزيد من تعقيد إدارة البيئات متعددة السحابات.

وتشمل النتائج الإضافية ما يلي:

• 83% من قادة التكنولوجيا إن الأساليب اليدوية لإدارة السجلات والتحليلات تعجز عن مواكبة معدل التغيير في مجموعة برامجهم ونظمهم التكنولوجية وحجم البيانات التي تنتجها.
• 80% من قادة التكنولوجيا إن الوقت الذي تقضيه فرقهم في صيانة أدوات المراقبة وإعداد البيانات للتحليل يكون على حساب الوقت اللازم للابتكار.
• اعتمدت 74% من المؤسسات على الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) من أجل الحد من التعقيدات الإدارية لبيئتها متعددة السحابات.
• 97% من قادة التكنولوجيا، أدت أساليب التعلم الآلي القائمة على الاحتمالات إلى تقييد فعالية الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)، ويعزى ذلك أساساً إلى العمل اليدوي المطلوب للحصول على الرؤى والأفكار بجودة يمكن الاعتماد عليها.

وقال بيرند غريفينيدر، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في دايناتريس، أن الاعتماد على البنى السحابية الأصلية اصبح إلزامياً للمؤسسات الحديثة، لأنها توفّر للمؤسسات السرعة والحجم والمرونة التي تحتاج إليها لتقديم الابتكار. وتقوم هذه البنى على مجموعة متزايدة من المنصات والخدمات السحابية لدعم المعاملات الرقمية مهما كانت بسيطة. وبناءً عليه، فإن الكمية الهائلة من البيانات التي تنتجها تجعل من الصعب مراقبة التطبيقات والحفاظ على أمنها بشكل متزايد. ونتيجة لذلك، تصبح أهداف العمل الأساسية مثل تجربة العملاء عرضة للتدهور، كما تزداد صعوبة أداء المهام المتعلقة بالحماية ضد التهديدات السيبرانية المتطورة”.

وأضاف، في حال عدم امتلاكنا القدرة على تحويل كميات كبيرة من البيانات المتنوعة من البنى السحابية الأصلية إلى رؤى متصلة بالسياق بصورة لحظيّة، ستواجه فرق تكنولوجيا المعلومات والمسؤولة عن التطوير والأمن والأعمال تحديات لفهم مجريات الأمور في بيئاتها، كما أنها تفتقر إلى الإجابات اللازمة لحل القضايا بطرق سريعة وحاسمة. ومع أن العديد من المؤسسات تستعين بالذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)، فإنها غالباً ما تحقق فوائد أو فاعلية محدودة بسبب اعتمادها أساليب قائمة على الاحتمالات، وهذا يعني الابتعاد عن الدقة، ناهيك عن استغراق وقت طويل عند تنفيذها. وحتى تتمكن من التغلب على تعقيد مجموعات البرامج والأنظمة والتطبيقات التكنولوجية الحديثة، تحتاج المؤسسات إلى الدعم من قدرات الذكاء الاصطناعي والتحليلات والأتمتة المتقدمة.

وذكر، يمكن للفرق الحصول على كم هائل من الرؤى من بياناتها لمساعدتها في عملية صنع قرارات أكثر ذكاءً، والتوصل إلى الأتمتة الذكية وممارسة الأعمال بطرق أعلى كفاءة، وذلك من خلال توحيد البيانات المتنوعة، والحفاظ على سياقها، ودعم التحليلات والأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط الذي يجمع بين تقنيات متعددة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي السببي والتنبؤي والتوليدي”.