Yapay zeka karmaşıklığı ölçekli bir şekilde çözülecek

Red Hat Ansible Automation Platform’un bir özelliği olan kod ile otomatikleştirilmiş politika yönetimi, hibrit bulut genelinde politikalara özel otomasyonu yönlendirmeyi amaçlayarak hem yapay zekâ patlamasına hem de geleneksel BT operasyonlarına yönetişim ve daha fazla tutarlılık getirecek.

Dünyanın önde gelen açık kaynak çözümleri sağlayıcısı Red Hat, Inc. Red Hat Ansible Automation Platform’un gelecek sürümlerine eklenecek yeni bir özellik olan kod ile otomatikleştirilmiş politika yönetimini duyurdu. Bu özellik, giderek artan sayıda ve çeşitlilikte yapay zekâ uygulaması içeren hibrit bulut sitelerinde politikaların ve uyumluluğun uygulanmasına yardımcı olacak. Otomasyon evriminde bir başka adım olan kod ile politika yönetimi, değişen dahili veya harici gereksinimlere uymayı ve yapay zeka iş yüklerini ölçeklendirmeyi desteklemek için yayılan altyapıya daha iyi hazırlanmayı mümkün kılacak.

IDC’nin görüşüne göre, “beceri açığı sorunları ve yetersiz insan kaynaklarına rağmen, BT operasyonları verimliliği artırmak ve maliyetleri düşürmek için sürekli bir baskıyla karşı karşıya. İş/Üretim dünyasının sürekli inovasyon taleplerini ve pazara sunma süresi hedeflerini karşılamak ve BT hizmetlerinin esnekliğini ve güvenilirliğini sağlarken DevOps ve güvenlik ekiplerinin çevik ve dinamik ihtiyaçlarını karşılamak geleneksel BT operasyon ekipleri için zorlu bir görev.”

Red Hat, yapay zekâ bireysel sistemlerin yeteneklerini ölçeklendirdikçe ve dolayısıyla insanların tek başına yönetebileceklerinin ötesinde iş yaptıkça bu zorluğun katlanarak büyüyebileceğine inanıyor. Bu kadar çok büyük iş yüklerinde önemli politikaları uygulamak yalnızca yoğun zaman ve dikkat değil, aynı zamanda işlevler arası ekip işbirliği ve dokümantasyon da gerektiriyor. Manuel süreçler insan hatasına yer bırakıyor ve herhangi bir hata maliyetli olabiliyor. Sistem güvenliğini, performansını ve denetlenebilirliğini belirleyen uyumluluk zorunluluklarından genellikle en çok etkilenenler oldukları için, uyumluluk direktiflerini yapay zekâ merkezli hale gelmeden önce görev açısından kritik sistemlere uygulamak hayati önem taşıyor.

BT otomasyonunun doğal bir evrimi olarak yapay zekâ

Operasyonel korumaları olan olgun bir otomasyon temeli oluşturmak, kurumların yapay zekâ inovasyonu için daha güçlü bir güvenlik ayak izi hazırlamalarını sağlıyor. Politika yönetimini kod ile otomatikleştirmek, müşterilerin BT’yi belirli yönetişim, risk ve uyumluluk (GRC) gereksinimlerine uygun olarak işletmek için kendilerini daha iyi konumlandırmalarına yardımcı oluyor. Böylece teknik ortamlar ve kaynaklar kararlaştırılan standartlara uygun hale getirilebiliyor. Otomasyon yürütülmeden önce veya bileşenler politika dışına çıktıkça canlı olarak ve her yerde tekrarlanıp hibrit bulut genelinde ölçekli kontrolü genişleterek ve potansiyel yapay zekâ yayılımını önceden belirlenmiş sınırlar içinde tutuluyor.

Red Hat, yapay zekâ öncesi ve sonrası iş yükü yaşam döngüsü boyunca, küresel operasyonlar ölçeğinde ve teknoloji ekiplerinin serbest kalmasına yardımcı olan otomatik denetim raporlaması yoluyla oluşturmayı ve yönetmeyi kolaylaştırıyor. Kod ile otomatikleştirilmiş politika yönetimi, operasyonlarda yerleşik bir koruma katmanı sağlayarak BT ekiplerinin yeni teknolojiye yatırım yapma güvenine sahip olması için gereken daha fazla kontrol tutarlılığı oluşturuyor. Bu programatik koruma önlemleri sayesinde, yapay zekanın gerçek bir iş değeri sunması ve kurum tarafından halihazırda onaylanmış olanın üzerine inşa edilmesi sağlanıyor.
Kurumsal BT otomasyonu için altın standart

Ansible Automation Platform, endüstri lideri, uçtan uca otomasyon platformu. Beceri boşluklarını kapatan Red Hat Ansible Lightspeed ve her zaman açık bir araç olan Olay Güdümlü Ansible gibi yeni özellikler BT ekiplerini özgürleştirerek sürekli bir yenilik akışı sunuyor.

Ekipler otomasyon geliştirmeyi hızlandırmak için Red Hat Ansible Lightspeed gibi bir yapay zekâ hizmeti kullanıyorsa, otomasyon içeriği oluşturulurken kod ile politika yönetiminin özellikleri uygulanabiliyor ve yönetişim en başından itibaren öğrenme modeline dahil edilebiliyor. Bu, içerik oluşturucuların zorunlu uyumluluk gereksinimlerini otomatik olarak koruyan kod yazmalarını sağlayarak BT operasyonlarındaki beceri eksikliklerinin ve insan hatalarının etkisini büyük ölçüde azaltıyor.
Kullanılabilirlik

Ansible Automation Platform için kod ile otomatikleştirilmiş politika yönetiminin teknik önizlemesinin önümüzdeki aylarda kullanıma sunulması planlanıyor. Müşteriler ve iş ortakları, girdi sunabilecekleri, en iyi uygulamaları paylaşabilecekleri ve öğrenebilecekleri savunuculuk gruplarına katılabiliyorlar. İş ortakları ayrıca entegrasyon tartışmalarına başlayabiliyor, böylece önerilen en iyi uygulamalar otomatik olarak uygulanabilir hale gelebiliyor ve/veya hizmetlere dahil edilebiliyor.
Bulutlar hibrit. Yapay zeka da öyle.

30 yılı aşkın bir süredir açık kaynak teknolojileri, hızlı inovasyonu büyük ölçüde azaltılmış BT maliyetleri ve inovasyonun önündeki engellerin azaltılmasıyla eşleştirdi. Red Hat, 2000’li yılların başında RHEL ile açık kurumsal Linux platformları sunmaktan Red Hat OpenShift ile açık hibrit bulut ve bulut-yerel bilişimin temeli olarak kapsayıcıları ve Kubernetes’i yönlendirmeye kadar neredeyse aynı süredir bu alana öncülük ediyor.

Açık hibrit bulutta Red Hat destekli AI/ML stratejileri ile devam eden bu itici güç, AI iş yüklerinin ister veri merkezinde, ister birden fazla genel bulutta veya uçta olsun, verilerin bulunduğu yerde çalışmasını sağlıyor. Red Hat’in yapay zeka vizyonu, iş yüklerinin ötesinde, veri egemenliği, uyumluluk ve operasyonel bütünlükle ilgili sınırlamaları daha iyi ele almak için model eğitimi ve ayarlamayı da aynı noktaya getiriyor.  Red Hat’in platformlarının bu ortamlarda sağladığı tutarlılık, nerede çalışırlarsa çalışsınlar, yapay zeka inovasyonunun akışını sürdürmek için çok büyük önem taşıyor.

Red Hat Başkan Yardımcısı, Ansible Genel Müdürü Sathish Balakrishnan konuyu şöyle değerlendirdi: “Otomasyon kurumsal BT’nin kritik bir bileşenidir ve yapay zekâ otomasyonun doğal olarak ilerlemiş bir seviyesidir. Yapay zekanın yaşamımızdaki en dönüştürücü teknoloji olacağı açıkça ortaya çıktı. Hibrit bulut ile birlikte yapay zekâ iş yüklerini benimseme ve ölçeklendirme yarışı daha fazla karmaşıklık ve dağınıklık yaratıyor. Kod ile politika yönetimi, yapay zekâ tarafından üretilen uygulamalar ve sistemler ortaya çıktıkça kritik uyumluluk standartlarını uygulayarak hem mevcut hem de potansiyel bu yayılmaya düzen getirmeye yardımcı oluyor ve otomasyonu yapay zekâ evriminde gerçekten stratejik bir bileşen haline getiriyor.”

IDC Yazılım Geliştirme, DevOps ve DevSecOps Program Başkan Yardımcısı Jim Mercer, “Kurumlar, yapay zekâ sistemlerini yönetmeliklere uygun hale getirirken aynı zamanda esneklik ve inovasyona olanak sağlayacak desteklere ihtiyaç duyuyor. Fakat platformlar ve ekipler arasında politikaları etkinleştirmek ve ölçeklenebilirliği sağlamak için basit ve tutarlı bir yaklaşım gerekli. Politika yönetimini kod ile kullanmak, bu hedeflere ulaşmanın anahtarı olacaktır ve standartlaştırılmış şablonlar, beceri setlerini modernize etmeye yardımcı olacak ve çalışanların yeni politikalara uyum sağlamasını kolaylaştıracak.”

Kyndryl Baş Teknoloji Sorumlusu Antoine Shagoury konu hakkındaki görüşlerini şöyle iletiyor: “Bugün Kyndryl, müşterilerimizin kritik operasyonlarını destekleyen Ansible Otomasyon Platformu’nun en büyük küresel uygulamalarından birini işletiyor. Yapay zekâ iş yüklerine sahip hibrit BT altyapılarının artan karmaşıklığı nedeniyle entegre otomasyona yönelik artan taleplerle birlikte, Ansible’daki kod ile politika yönetimi tarafından yönlendirilen etkinlik kazanımları, Kyndryl’in yönetilen hizmet portföyünde kritik bir yetenek haline geldi.”

NatWest Group Kurumsal Mühendislik Direktörü Baljinder Kang, “NatWest olarak amacımız, uygulama ekiplerinin birinci sınıf araç zincirleri aracılığıyla verimliliklerini artırarak müşteri çözümlerinin sunumunu hızlandırmalarını sağlamaktır. Otomasyonumuza politika özelliği eklemek, bankacılık sektörü için gerekli olan uyumluluğun ve düzenlemelere bağlılığın artmasını sağlayacak. Müşteri ihtiyaçlarımızı karşılamak üzere çözümlerimizde daha fazla değer yaratmak için araçlarımızı geliştirmeye devam etmek üzere yapay zekâ yetenekleri eklemeye çalışırken bunun gerekli olduğunu düşünüyoruz” dedi.