转型之后，迈向数字化优化

Julia High

数字化业务正迈入新阶段

对大多数企业而言，数字化转型已成为常态。ESG报告称，72%的组织正在推进数字化转型，25%的组织已开展成熟的数字化转型工作。随着技术格局不断演变，我们必须思考：是将持续的数字化转型常态化，还是进入下一阶段更为合理，即数字化优化。

数字化优化的定义

数字化优化侧重于发现调整现有数字化业务的机会，以便更有效地满足组织的特定需求。这不仅要确保组织为客户提供数字化体验，还要使数字基础设施的投资和更新与业务目标保持一致。尽管这在某些方面与持续数字化转型相似，但在优化过程中，业务重点保持不变，而不是推动改变为客户提供的数字化体验。

根据这一定义，数字化优化必然会因各组织的业务需求而异。不过，现有数字化转型趋势的数据表明，不同组织和行业的数字化优化将具有一些共同特征。例如，在《F5 2024 年应用策略现状》调查中，88%的受访者表示正在使用混合云或多云架构，但许多组织在实施多云时仍面临挑战。根据ESG关于分布式云环境中应用现代化趋势的报告，30%的组织难以一致地应用安全策略，30%面临集成和互操作性挑战，28%在管理异构基础设施方面遇到困难。显然，复杂性仍是现代数字化企业面临的一项重大挑战。

通过数字化优化驾驭复杂性

组织必须采取措施识别并应对复杂性。对于采用混合云和多云架构的企业而言，有三个步骤始终是值得关注的优化方向。

1. 确保整个基础设施有效互联：在《Futuriom多云网络与NaaS调查报告》中，90%的IT和网络专业人员将多云网络（MCN）连接列为“关键”或“非常重要”的需求……原因不难理解。如果缺乏有效连接，应用性能会受到影响，可见性会丧失，信息碎片化也会大幅增加成本控制的难度。
2. 采用一致的安全策略：对于尝试将云原生应用集成到现有应用环境中的组织而言，安全性是一项挑战，其中44%认为安全性是应用集成面临的一项挑战。
3. 改进监控和管理：端到端可见性对于确保遵守数据安全协议和监控应用性能至关重要。它还有助于更轻松地发现整合和降低成本的机会。

无论何种情况，首先明确适合自身业务的多云部署方向和策略，都有助于更轻松地找到能够应对日益复杂环境的解决方案。多云网络解决方案是一项关键投资，有助于优化数字化转型工作。GigaOm和ESG均指出了为组织选择适当策略时需要考虑的因素，以及实施MCN软件可能带来的益处。其中，改善网络安全（49%）、提升网络性能（44%）和提升应用性能（36%）位居前列。

多云网络中的AI：数字化优化如何帮助企业从容应对未来挑战

网络中的AI是什么？
在网络环境中，AI通常有两类用例。第一，AI可以通过发现性能数据中的规律，识别网络优化机会。第二，AI应用基于网络基础设施构建，而AI模型及其使用方式的某些方面会影响组织必须如何连接和保护网络基础设施中的各个要素。本文其余部分将重点介绍后一类用例。

我们能从网络领域的AI中了解到什么？
优化数字基础设施，使其高效、有效地支持业务目标，有助于释放资金和人力资源，专注于创新。生成式AI就是受益于灵活的混合云或多云架构的新兴技术典型示例。IDC预测，AI实施将成为推动采用多云网络解决方案的关键因素，到2027年，AI支出将超过5,000亿美元。企业组织尤其可能需要采用多云网络解决方案来实施AI，因为它们更有可能同时部署公有和私有AI，并提供相关服务。

即使只实施单个AI模型，多云网络也至关重要。AI模型的输出质量取决于数据摄取和训练期间严格的数据卫生管理，而实现出色性能则依赖于在边缘有效管理推理工作负载。将AI集成到现有应用环境中会增加复杂性并扩大威胁面，因此一致的安全防护更加重要。尽管这看似困难重重，但合适的多云网络解决方案若能兼顾连接（包括容器网络解决方案）、安全性和可观测性，就能为成功应用AI奠定基础。已经实施稳健多云网络解决方案的组织，在应对网络中AI相关的潜在挑战时更具优势。这一趋势还表明，确保安全有效的连接并实施一致的安全态势，有助于组织做好准备，把握最新技术创新带来的机遇。为此，组织可以构建灵活的架构，以安全有效地保护和处理数据，并将输出交付到任何需要的位置。

结论

持续推进数字化转型可能适合部分组织，而其他组织则可能受益于迈入数字优化这一新阶段。该阶段并非构建新的基础设施，而是根据具体业务需求进行调优并降低复杂性，从而提升现有数字基础设施的效率。许多组织认为多云网络是复杂性的来源，因此从中寻找提效机会是顺理成章的起点。良好的多云网络策略不仅能改善运营，还能释放资源，助力组织创新与发展。

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