< p class = "meta"> Av Joe McKendrick for Service Oriented | 8. juni 2021 – 20:43 GMT (21:43 BST) | Tema: Bedriftsprogramvare
Alle ønsker eller trenger å bygge og administrere sanntidssystemer i disse dager. Med overgangen til kanten, og økende avhengighet av kunstig intelligens og maskinlæring, har kraften og potensialet i sanntids databehandling kommet frem. Dette krever større observerbarhet, forbedret utnyttelse av data, og kanskje viktigst, en godt forberedt organisasjon. Er alle klare for dette?
Foto: Joe McKendrick
For det første er det et behov for å forstå hva sanntid er – definisjoner og oppfatninger av hva som utgjør sanntid har vært over hele kartet. “Forestillingen om hva sanntid betyr varierer avhengig av hvem du snakker med og det spesifikke domenet,” sier Joseph George, VP for produktadministrasjon med BMC Software. “Mens sanntid i oppdragskritiske miljøer krever at data behandles i løpet av millisekunder eller til og med mikrosekunder, kan sanntid i sammenheng med digital transformasjon og møte kundenes forventninger om å levere tjenester og informasjon på nettet ha forskjellige krav.”
Applikasjonene er brede. “Enhver applikasjon som krever øyeblikkelige endringer av funksjoner basert på eksterne faktorer som brukeratferd, sikkerhet eller feil, kan kreve sanntidsfunksjoner,” sier Nick Rendall, produktmarkedsføringsleder i CloudBees. “For eksempel i et SaaS-program der brukere kan prøve og kjøpe nye funksjoner umiddelbart – klargjøring. Eller i mer avanserte organisasjoner, hvis en feil eller sikkerhetsbrudd oppdages, muligheten til å slå av den aktuelle funksjonen i virkeligheten tid uten omplassering blir veldig viktig og er en del av et moderne DevSecOps-program. Disse eksemplene vil være like relevante for B2B- eller B2C-applikasjoner. ”
Sanntidsteknologi spiller også en rolle i bedriftsapplikasjoner som logistikk, frakt, varelager eller produkter. “I løpet av pandemien ble sporing av forsendelser fra internasjonale kilder mer komplisert,” sier J. Todd Jennings, administrerende direktør i Nexterus Technologies. “Applikasjoner med sanntidsteknologi bør være veldig følsomme når det gjelder forsendelser som må koordineres med lanseringen av salgs- og markedsføringsarbeid.”
Sanntidsteknologier kan se applikasjoner etter hvert som tingenes internett sprer seg, “Med fremgangen til IoT kan kunder ikke bare spore forsendelsene sine, de kan be om spesifikk informasjon om forholdene forsendelsen opplever,” sier Jennings. “For eksempel må Pfizer coronavirus-vaksinen lagres ved ekstremt lave temperaturer. Logistikkteknologi i sanntid gjør at temperaturen på forsendelsen kan måles og spores gjennom hele reisen. Kunden kan overvåke fremdriften for å sikre kvalitetskontroll. Forsendelsesenheter kan også spore om en container har blitt åpnet eller falt om under forsendelsen. All den informasjonen, med bruk av IoT, kan nå spores. “
Kundeopplevelsen blir også formet av sanntidsteknologier. “Kunder forventer i økende grad en transcendent kundeopplevelse som gir dem det de trenger, når og hvor de vil ha det, skreddersydd til deres preferanser,” sier George. “Bedrifter må kunne levere informasjon til kunder så nær sanntid som mulig og viktigst av alt oppfylle kundens forventninger. Det er klart at kundens forventninger har endret seg.”
Hva skal til for å bygge en bærekraftig sanntidsbedrift? Bransjeeksperter gir følgende råd:
Bygg for bedriften. Forpliktelse til å utvikle og støtte teknologien i bedriftsskala er et annet krav. Mange selskaper “har ikke oppdatert utviklings- og utgivelsespraksis for å matche endringene og innsikten som disse nye teknologiene gir dem,” sier Rendall. “Og mange utviklingsteam har ikke båndbredden til å eksperimentere med nye funksjoner på det nivået de ønsker.”
Fokus på observerbarhet. Det er behov for å forstå hva som skjer under overflaten når maskiner tar de vanskelige beslutningene. Med den økende satsingen på sanntid har observerbarhet blitt et nøkkelbegrep i IT-rommet. “Med økt kompleksitet og datamengde, må bedrifter skifte fra et overvåkningstankegang til observerbarhet og handlingsevne for å gi mer sanntidsinnsikt og støtte autonome digitale bedrifter,” sier George. “Overvåking handlet bare om varsling basert på beregningsdata som varsler deg om hva problemet er. Å komme fra” hva “til meningsfull og handlingsfull innsikt innebærer at IT-operasjoner svarer på statusen til et varsel, analyserer problemer, får tilgang til flere systemer for å bekrefte samsvar. og servicenivåmål, og opprette og påkalle utbedringstiltak. “
Observabilitet er en bred bedriftsutfordring, da den “innebærer å samle inn et bredt spekter av data inkludert beregninger, hendelser, logger og topologi for å gi” hvorfor “når noe går galt,” sier George. “Handlingsevne går et skritt videre for å se på hvordan du kan svare på en feil utover det som mislyktes, og hvorfor den mislyktes. Den ser på hva du kan gjøre med det i øyeblikket for å rette opp den, eller ved å bruke avansert innsikt, komme deg foran den og iverksett forebyggende tiltak for å forhindre det. “
Fokuser på prosesser. “Verktøyene må være på plass for å muliggjøre endringer og sporing i sanntid,” sier Rendall. “Dette betyr modne, automatiserte frigjøringsprosesser og analyser som lar deg opprette, frigjøre, måle og reagere på data levert av sanntidsendringer så raskt som mulig. Og du må kunne gjøre det på en måte som tilbakemeldingssløyfen er sterk og konsistent på tvers av kunder og team. Dette starter med å ta en helhetlig tilnærming til CI, CD, funksjonsflagg og den vanlige analysemotoren som brukes til å måle på tvers av alle disse prosessene. ”
Se etter kunstig intelligens og automatisering. AIOps og kunstig intelligent service management (AISM) strategier kan spille en rolle her. “Evnen til å oppdage, overvåke, betjene, avhjelpe og optimalisere IT-landskapet gjør det mulig for kundene å fullt ut utnytte data på tvers av virksomheten og ta informerte beslutninger basert på sanntidsinnsikt,” sier George. For eksempel, “applikasjoner der det kreves sanntid i oppdragskritiske miljøer, er de som trenger å konsumere og analysere data og ta livpåvirkende beslutninger uten forsinkelse. Ta for eksempel autonome kjøretøy, der det tar noen millisekunder å behandle data fra sensorer før et kjøretøy må iverksette tiltak. Eventuelle forsinkelser i nettverket kan føre til uønskede konsekvenser, så databehandling og beslutningstaking skjer i økende grad på kanten. “
Ta en teamtilnærming. “Dette er delvis et kulturelt skifte, men også en som vil oppstå når man ser på ressurser og hva utviklere jobber,” sier Rendall. “Hele utviklingsorganisasjonen kan ikke være i beredskap for å reagere på sanntidsinnsikt, men team skal være det.” Dette vil variere team for team. “Et markedsførings- eller produktteam som utfører et sanntidseksperiment er helt forskjellig fra en salgs- eller kundesuksessleder som ønsker å skaffe eller avslutte funksjonalitet i en av kontoene sine, men begge krever sanntidsfunksjoner,” Sier Rendall. “Etablere en basislinje på tvers av team for hva som er sanntid i organisasjonen, hvordan det kan hjelpe i deres rolle, og hva begrensningene eller hensynene til deres evner er nøkkelen til. For eksempel vil et markedsføringsteam som ønsker å eksperimentere trekke ressurser bort fra et utviklingsteam i visse situasjoner, og slik at SLA må etableres på forhånd. “
Start på slutten, og arbeid bakover. “Hvilke attributter er viktigst for kunden?” Jennings anbefaler å spørre. “Derfra kan vi identifisere datapunkter, identifisere trinnene i arbeidsflyten, visualisere prosessen og spore prosjektet. Ved å bruke data samlet fra hvert trinn i prosessen kan vi bygge et dashbord for å overvåke trinnene. Ved å ha kartet og definere arbeidsflyten og data, kan vi ekstrapolere det til andre muligheter. ”
Vær oppmerksom på dataene dine. Det er viktig “å ha full forståelse av organisasjonens data og dens nåværende evner til å visualisere, sikre og utnytte dem for å informere om handlingsbar innsikt,” sier George. “Basert på dette, må organisasjoner vurdere hvor de er i forhold til sine forretningsmål og mål og kartlegge et kurs som vil veilede alle fasetter av virksomheten både internt og eksternt. Når man vurderer hvor de er på denne reisen, er det viktig å identifisere hvilke systemer og datasett som er mest kritiske for det de søker å oppnå, da dette er systemene som må optimaliseres og automatiseres. ”
Relaterte emner:
Big Data Analytics Cloud Innovation Tech and Work Collaboration Developer 