El futuro de la automatización de cargas de trabajo: adoptando la nube y la orquestación impulsada por IA

La automatización de cargas de trabajo está en un punto de inflexión. Antes confinada al procesamiento por lotes tradicional y la programación de tareas, ahora se ha convertido en un motor central de la transformación digital. Los resultados del último informe de investigación de Enterprise Management Associates (EMA), El futuro de la automatización y orquestación de cargas de trabajo, ponen de manifiesto un cambio crucial: las empresas son dependen cada vez más de la automatización impulsada por la nube y la orquestación impulsada por inteligencia artificial (IA) para navegar por entornos informáticos modernos. La adopción en la nube está transformando las estrategias de automatización a un ritmo sin precedentes. Cada vez son organizaciones trasladan la automatización de sus cargas de trabajo a entornos cloud-nativos e híbridos, rompiendo con infraestructuras rígidas On-premises. Según los resultados de la encuesta, aproximadamente el 30 % de los trabajos de automatización de cargas de trabajo (WLA) son funcionan en nubes públicas y el 14 % son en entornos de nube híbrida. A medida que las empresas acelera migración a la nube, la necesidad de una orquestación fluida de flujos de trabajo de aplicaciones y datos en múltiples plataformas como Amazon Web Services (AWS), Azure y Google Cloud, asegurando también consistencia, seguridad y cumplimiento, nunca ha sido mejor. Las soluciones deben evolucionar no solo para adaptarse a este cambio, sino también para agilizar proactivamente las operaciones en la nube, ofreciendo una integración profunda y visibilidad a través de ecosistemas híbridos. Al mismo tiempo, la IA están redefiniendo el futuro de la orquestación. De hecho, el 91 % de los encuestados identifica la orquestación mejorada con IA como extremadamente o muy importante, y el 70 % planea implementar capacidades impulsadas por IA en los próximos 12 meses. La capacidad de ir más allá de la automatización y Permite una toma de decisiones inteligente se está convirtiendo en una necesidad más que en un lujo. La orquestación impulsada por IA no está solo de optimizar la programación de trabajos; también se trata de predecir fallos antes de que ocurran, reasignar dinámicamente recursos y habilitar flujos de trabajo autorreparables. A medida que las organizaciones integran la IA y el aprendizaje automático (ML) en sus procesos de TI y negocio, la automatización debe evolucionar para soportar Pipelines de datos complejos, flujos de trabajo MLOps y orquestación de datos en tiempo real. Esta transformación no está exenta de desafíos. La complejidad de gestionar la automatización en entornos multi-nube, la creciente necesidad de observabilidad en tiempo real y el papel creciente de la IA en la automatización exigen un nuevo nivel de sofisticación. Las empresas necesitan soluciones que hagan más que ejecutar tareas: necesitan plataformas que ofrezcan visibilidad, inteligencia y adaptabilidad. El papel de la orquestación de flujos de trabajo ya no está en mantener las luces encendidas; es en facilitar la innovación, la agilidad y la resiliencia en una era de aceleración digital.

Requisitos de plataforma

Está claro que la orquestación de flujos de trabajo de aplicaciones y datos seguirá siendo un motor crítico, y elegir la plataforma de orquestación adecuada será una de las decisiones más importantes que puede tomar una empresa. Con esto en mente, me gustaría compartir ocho capacidades clave que una plataforma debe tener para orquestar flujos de trabajo críticos para el negocio en producción, a gran escala.

Soporte de flujo de trabajo heterogéneo:

Las grandes empresas son adoptando rápidamente la nube y está un acuerdo general en la industria de que el estado futuro será altamente híbrido, que abarca desde mainframes hasta sistemas distribuidos en el centro de datos y múltiples nubes—privadas y públicas. Si una plataforma de orquestación de flujos de trabajo de aplicaciones y datos no puede manejar aplicaciones diversas y su infraestructura subyacente, las empresas se quedarán atrapadas con muchos compartimentos de automatización que requerirán integraciones personalizadas para gestionar dependencias de flujos de trabajo multiplataforma.

Gestión de SLA:

Los flujos de trabajo empresariales como el cierre financiero y la liquidación de pagos cuentan todos con acuerdos de cumplimiento de nivel de servicio (SLAs) que regulan las agencias reguladoras. La plataforma de orquestación debe ser capaz de entender y notificar no solo los fallos y retrasos en las tareas correspondientes, sino también poder vincular esto con el impacto empresarial.

Gestión de errores y notificación:

Cuando se ejecuta en producción, incluso los flujos de trabajo mejor diseñados tendrán fallos y retrasos. El orquestador debe Permite notificaciones al equipo adecuado en el momento adecuado para evitar largas discusiones en la sala de guerra sobre asignar una respuesta...

Auto-curación y remediación:

Cuando los equipos responden a fallos de trabajo dentro de los flujos de trabajo empresariales, toman medidas correctivas, como reiniciar algo, eliminar un archivo o vaciar una caché o tabla temporal. El orquestador debería permitir a los ingenieros configurar estas acciones para que ocurran automáticamente la próxima vez que ocurra el mismo problema, deteniendo en su lugar un flujo de trabajo crítico mientras varios equipos responden a los fallos.

Visibilidad de extremo a extremo:

Los flujos de trabajo ejecutan procesos empresariales interconectados a través de pilas tecnológicas híbridas. La plataforma de orquestación debería ser capaz de mostrar claramente la línea de los flujos de trabajo para comprender mejor las relaciones entre las aplicaciones y los procesos de negocio que soportan. Esto también es importante para la gestión del cambio, para Ve qué ocurre aguas arriba y aguas abajo de un proceso.

UX adecuado para múltiples personas:

La orquestación de flujos de trabajo está un deporte de equipo con muchos grupos de interés como desarrolladores, equipos de operaciones y responsables de procesos de negocio, etc. Cada equipo tiene un caso de utiliza diferente en cómo quiere interactuar con el orquestador, por lo que debe ofrecer la interfaz de usuario (UI) y la experiencia de usuario (UX) adecuadas para cada uno, para que puedan ser usuarios efectivos de la tecnología.

Estándares en producción:

Ejecutarse en producción siempre requiere cumplir con estándares, lo que en el caso de los flujos de trabajo significa convenciones de nombres correctas, patrones de manejo de errores, etc. La plataforma de orquestación debería ser capaz de ofrecer una forma muy sencilla de Define dichos estándares y guiar a los usuarios hacia ellos cuando son construir flujos de trabajo.

Apoyar las prácticas DevOps:

A medida que las empresas adoptan prácticas DevOps como la integración continua y el despliegue continuo (CI/CD) Pipelines, el desarrollo, la modificación e incluso el despliegue de infraestructura del orquestador de flujos de trabajo deberían encajar en las prácticas modernas de lanzamiento. El informe de EMA subraya una realidad crítica: el futuro pertenece a las organizaciones que adoptan la orquestación como un imperativo estratégico. Al integrar IA, automatización en la nube y observabilidad en sus estrategias de orquestación de flujos de trabajo de aplicaciones y datos, las empresas pueden impulsar la eficiencia, optimizar el rendimiento y mantenerse por delante de la competencia. Para comprender el alcance completo de cómo está evolucionando la orquestación de flujos de trabajo y qué significa para tu empresa, explora las ideas de las últimas investigaciones de EMA.

Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.