変革後のデジタル最適化への前進

デジタル最適化は、既存のデジタル ビジネスを調整して、組織の特定のニーズにより効果的に対応する機会を特定することに重点を置いています。組織が顧客にデジタル エクスペリエンスを提供することを確実にするだけでなく、デジタル インフラストラクチャへの投資と更新をビジネス目標に合わせることに重点を置いています。 これは継続的なデジタル変革といくつかの点で似ていますが、顧客に提供されるデジタル エクスペリエンスの変化を推進するのではなく、最適化プロセス中もビジネスの焦点は同じままです。

この定義に従うと、デジタル最適化は必然的に各組織のビジネスニーズに合わせて固有のものになります。 それでも、既存のデジタル変革の傾向に関するデータは、デジタル最適化が組織や業界を超えて機能を共有することを示唆しています。 たとえば、 F5 2024 State of Application Strategy調査の回答者の 88% がハイブリッドまたはマルチクラウド アーキテクチャを使用していると報告していますが、多くの組織はマルチクラウドの実装に関連する課題に直面し続けています。 分散クラウド全体のアプリケーション近代化の傾向に関する ESG レポートによると、組織の 30% がセキュリティ ポリシーの一貫した適用に苦労しており、30% が統合と相互運用性の課題を抱えており、28% が異種インフラストラクチャの管理に困難を抱えています。 明らかに、複雑さは現代のデジタルビジネスにとって依然として大きな課題です。

組織は複雑さを特定して対処するための手順を踏む必要がありますが、ハイブリッドおよびマルチクラウド アーキテクチャを採用している企業にとって、最適化の機会として一貫して 3 つの手順が浮かび上がります。

1. インフラストラクチャ全体で効果的な接続性を確保します。 Futuriom のマルチクラウド ネットワーキングおよび NaaS 調査レポートでは、IT およびネットワーキングの専門家の 90% が、マルチクラウド ネットワーキング (MCN) 接続を「極めて重要」または「非常に重要」なニーズとして挙げています。その理由は簡単に理解できます。 効果的な接続がない場合、アプリケーションのパフォーマンスが低下し、可視性が失われ、情報の断片化によりコスト管理が大幅に困難になります。
2. 一貫したセキュリティ体制の採用: 既存のアプリケーション環境にクラウドネイティブ アプリケーションを統合しようとしている組織にとって、セキュリティは課題であり、 44% がセキュリティをアプリ統合の課題として挙げています。
3. 監視と管理の改善: エンドツーエンドの可視性は、データ セキュリティ プロトコルへの準拠を確保し、アプリケーションのパフォーマンスを監視するために不可欠です。 また、統合やコスト削減の機会を特定しやすくなります。

いずれの場合も、ビジネスに適した明確なマルチクラウドの配置と戦略から始めることで、増大する複雑さを抑えるのに役立つソリューションを特定しやすくなります。 マルチクラウド ネットワーキング ソリューションは、デジタル変革の取り組みを最適化するのに役立つ重要な投資です。 GigaOmとESG はどちらも、組織にとって最適な戦略を選択する際に考慮すべき要素と、MCN ソフトウェアの実装によって得られるメリットを特定しており、その上位にはネットワーク セキュリティの向上 (49%)、ネットワーク パフォーマンスの向上 (44%)、アプリケーション パフォーマンスの向上 (36%) が含まれています。

ネットワークにおける AI とは何ですか?
ネットワーキングの文脈では、AI は一般的にユースケースの 1 つに分類されます。 まず、AI を使用すると、パフォーマンス データのパターンを見つけることで、ネットワーク最適化の機会を特定できます。 2 番目に、AI アプリケーションはネットワーク インフラストラクチャを活用するように構築されており、AI モデルと使用法の特定の側面によって、組織がネットワーク インフラストラクチャの要素をどのように接続して保護する必要があるかが決まります。 この投稿の残りの部分では、後者のユースケースに焦点を当てます。

ネットワークにおける AI から何を学ぶことができるでしょうか?
デジタル インフラストラクチャを最適化してビジネス目標を効率的かつ効果的に達成すると、資本と人的リソースの両方を解放してイノベーションに集中できるというメリットが得られます。 生成 AI は、柔軟なハイブリッドまたはマルチクラウド アーキテクチャのメリットを享受する新興テクノロジーの優れた例です。 IDC は、 AI の実装がマルチクラウド ネットワーキング ソリューションの採用の主な推進力となり、2027 年までに AI 支出が 5,000 億ドルを超えると予測しています。 エンタープライズ組織は、提供されるサービスとともにパブリック AI とプライベート AI の組み合わせを立ち上げる可能性が高いため、AI 実装にマルチクラウド ネットワーキング ソリューションを必要とする可能性が特に高くなります。

単一の AI モデルの実装内でも、マルチクラウド ネットワーキングが重要になります。 AI モデルの出力品質は、取り込みとトレーニング中の完璧なデータ衛生に依存し、最高のパフォーマンスはエッジでの効果的な推論ワークロード管理に依存します。 既存のアプリケーション環境に AI を統合すると、複雑さが増し、脅威の対象範囲が拡大するため、一貫したセキュリティがさらに重要になります。 これは困難に思えますが、接続性（コンテナ ネットワーキング ソリューションを含む）、セキュリティ、可視性を考慮した適切なマルチクラウド ネットワーキング ソリューションにより、AI を成功に導くことができます。堅牢なマルチクラウド ネットワーキング ソリューションをすでに実装している組織は、ネットワーキングにおける AI に関連する潜在的な課題に対処する際に有利になります。 この傾向は、安全で効果的な接続を確保し、一貫したセキュリティ体制を実装することで、データを安全かつ効果的に保護および処理し、必要な場所に出力を提供できる柔軟なアーキテクチャを作成し、組織が最新の技術革新を活用できるようになることも明らかにしています。