转型后迈向数字化优化

数字优化侧重于寻找机会调整现有的数字业务，以更有效地满足该组织的特定需求——不仅仅是确保您的组织为客户提供数字体验，还要使您的数字基础设施的投资和更新与您的业务目标保持一致。 虽然这在某些方面与持续数字化转型类似，但在优化过程中业务重点保持不变，而不是推动为客户提供的数字体验的改变。

按照这个定义，数字优化必然会针对每个组织独特的业务需求。 不过，现有数字化转型趋势的数据表明，数字化优化将在各个组织和行业之间共享特征。 例如， F5 2024 年应用战略状况调查报告显示，88% 的受访者使用混合或多云架构，但许多组织在多云实施方面仍面临挑战。 根据 ESG有关分布式云应用现代化趋势的报告，30% 的组织在一致应用安全策略方面遇到困难，30% 的组织面临集成和互操作性挑战，28% 的组织在管理异构基础设施方面遇到困难。 显然，复杂性仍然是现代数字业务面临的重大挑战。

虽然组织必须采取措施来识别和解决复杂性，但对于具有混合和多云架构的企业来说，三个步骤始终可以作为优化机会。

1. 确保整个基础设施的有效连接： 在Futuriom 多云网络和 NaaS 调查报告中，90% 的 IT 和网络专业人士将多云网络 (MCN) 连接列为“关键”或“非常重要”的需求……原因很容易理解。 在缺乏有效连接的情况下，应用性能会受到影响，可视性会丧失，而且信息碎片化会使成本控制变得更加困难。
2. 采取一致的安全态势： 对于试图在现有应用环境中集成云原生应用的组织来说，安全性是一个挑战， 44% 的组织认为安全性是一项应用程序集成挑战。
3. 改善监测和管理： 端到端可视性对于确保遵守数据安全协议和监控应用性能至关重要。 这也使得发现合并和降低成本的机会变得更加容易。

在所有情况下，从适合您业务的清晰的多云配置和策略开始，将使您更容易找到有助于您控制日益复杂的解决方案。 多云网络解决方案是一项关键投资，可以帮助优化您的数字化转型工作。 GigaOm和ESG都确定了为您的组织选择最佳策略时需要考虑的因素以及实施 MCN 软件可能带来的好处，其中包括提高网络安全性（49%）、提高网络性能（44%）和提高应用性能（36%）。

网络中的 AI 是什么？
在网络背景下，人工智能通常属于用例之一。 首先，人工智能可以通过在性能数据中寻找模式来识别网络优化机会。 其次，人工智能应用是为了利用网络基础设施而构建的，人工智能模型和用法的某些方面告知组织如何连接和保护其网络基础设施的元素。 这篇文章的剩余部分将重点关注后一种用例。

我们可以从网络人工智能中学到什么？
优化您的数字基础设施以高效、有效地服务于您的业务目标，可以释放资本和人力资源以专注于创新。 生成式人工智能是受益于灵活的混合或多云架构的新兴技术的一个很好的例子。 IDC 预测，人工智能的实施将成为采用多云网络解决方案的关键驱动力，到 2027 年人工智能支出将超过 5000 亿美元。 企业组织特别有可能需要多云网络解决方案来实现其 AI，因为它们最有可能采用公共和私有 AI 的组合并提供服务。

即使在单个 AI 模型实施中，多云网络也很重要。 AI 模型的输出质量取决于摄取和训练过程中完美的数据卫生，而峰值性能则依赖于边缘有效的推理工作负载管理。 人工智能与现有应用环境的集成增加了复杂性并扩大了威胁面，因此一致的安全性变得更加重要。 虽然这看起来令人望而生畏，但考虑到连接性（包括容器网络解决方案）、安全性和可见性，正确的多云网络解决方案可以让您在 AI 方面取得成功。已经实施了强大的多云网络解决方案的组织在处理与网络 AI 相关的潜在挑战时具有优势。 这一趋势还强调了，确保安全有效的连接和实施一致的安全态势有助于确保组织能够通过创建灵活的架构来利用最新的技术创新，该架构可以安全有效地保护和处理数据，然后在需要时提供输出。