SOAS 2025： 不一致は平凡を意味する

セキュリティは話題を追う傾向があります。AI は新しく注目されるオブジェクトなので、当然最も注目を集めます。 しかし、アーキテクチャの忘れられた部分は、同様に、あるいはそれ以上に脆弱である可能性があります。

データの洞察: AI の導入は機密データと直接やり取りするため、最高レベルのセキュリティが適用されることが多い一方で、最新のアプリに不可欠なマイクロサービスは見過ごされがちです。

意味: AI を保護することは重要ですが、マイクロサービスが十分に保護されていないと、侵害が発生する可能性があります。 これらのサービスは、多くの場合、ユーザー認証、データ交換、コアロジックを処理するため、ここでのリンクが弱いとエコシステム全体が脅かされる可能性があります。

AI と自動化があらゆるものを変革するだろうと私たちはよく話しますが、多くのチームは依然として手動の手順に依存しています。 それは、自動運転車を夢見ながら、まずは押しエンジンをかけることを主張するようなものです。

データの洞察: AI はトラフィックの最適化などのタスクの自動化を約束していますが、約 29% のチームが依然としてスクリプトの作成に行き詰まっており、56% がプロセスの開始を人間のオペレーターに依存しています。

意味: 従来の方法と手動介入によりパイプラインが阻害されます。 インフラストラクチャが時間がかかり、エラーが発生しやすい手動の手順に依存している場合、最も高度な AI であっても結果を出すことはできません。

「すべてが継続的」であることが称賛される世界で、多くのチームが依然として複数の手動承認とチケット発行を必要とするプロセスを使用しているのは皮肉なことです。 これにより、展開が遅れるだけでなく、チームの士気も低下します。

データの洞察: 従来の導入方法、例えば人間のオペレーターや煩雑なチケット発行システムへの依存は大きな遅延を引き起こし、23% の回答者がチケット発行の統合を自動化の主な障害として挙げています。

意味: 最新の CI/CD パイプラインは速度を重視して構築されていますが、古いプロセスによって速度が著しく低下します。 継続的なデリバリーを推進しながらも手動承認に依存している場合は、アジャイル展開の要点を理解していません。

私たちは、セキュリティのギャップや古いデータベースなど、単一の大きな問題のせいで進歩が遅れていると考える傾向があります。 実際には、自動化の取り組みを停止させるのは、無数の小さな複雑さの重圧の組み合わせです。

データの洞察: API、タスク、言語、タイムゾーンにまたがるapplication配信の自動化における課題は広範囲にわたり均等に分散しており、システムの複雑さが明らかになっています。

意味: 複数の層とサービスにわたる断片化により、手作業の労力とリスクがさらに増大します。 API を合理化し、冗長なタスクを削減し、テクノロジーを統合することで、複雑さを大幅に軽減し、真の自動化のメリットを実現できます。

セキュリティの不一致、時代遅れの手動手順、レガシー展開の残骸など、不整合は真の敵です。 AI は古いプロセスを最適化できますが、根本的な不一致を AI だけで修正することはできません。 前進するには、新しいツールを導入するだけでなく、基礎となるワークフローがまだ適切であるかどうかを問う必要があります。 明確な戦略をもって近代化を受け入れなければ、過去の問題を自動化してしまうリスクを負うことになります。

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