Представлено Mongodb
Технический долг долгое время был бичом ИТ -отделов, но сегодня он накапливается быстрее, чем когда -либо. Мощные компьютерные, технологические инновации, такие как ИИ и скорость на рынке, требуют современных, масштабируемых решений. К сожалению, многие предприятия стремятся вперед с устаревшими системами и устаревшими приложениями, действуя под неправильным представлением о том, что решение технического долга просто замедляет их, потому что она требует времени и бюджета, которое организация считает, что не может позволить себе потратить. Но в сегодняшнем ландшафте организации действительно не могут себе позволить огромные скрытые затраты на устаревшие приложения, которые напрямую влияют на производительность, безопасность и инновации.
«Модернизация-это не только догоняние-это создание готовой к будущему основу для инноваций»,-говорит Пол Дон, полевой технический директор, модернизация в MongoDB. «Истинная стоимость статус -кво не просто неэффективность — это упущенные возможности, когда рынок требует гибкости, заставляя разработчиков их ценное время для поддержания работы устаревшей архитектуры по сравнению с позиционированием компании для искусственного интеллекта с современной инфраструктурой и приложениями».
Затраты на монтаж технического долга
ИТ -лидеры хорошо знают о конкретных затратах, которые влекут устаревшие системы. Например, ИТ -команда в высшем банке обратилась к MongoDB, когда они обнаружили, что из бюджета своей команды в 16 миллионов долларов США было потрачено 15 миллионов долларов на поддержание устаревшей архитектуры. Это оставило банк с инновациями всего 1 миллион долларов.
Существуют также скрытые затраты, которые напрямую влияют на производительность, безопасность и инновации. Не все инфраструктуры созданы для современных, преобразующих приложений, которые жизненно важны на современном конкурентном рынке. Кроме того, производительность разработчиков мешает технологиям, созданной на устаревшем коде, что затрудняет разработчикам поддерживать и реализовать новые функции, а также не хватает масштабируемости и устойчивости, необходимых для поддержки современных потребностей пользователей и практики разработки.
Кроме того, эти системы делают организации значительно более уязвимыми к угрозам, потому что устаревшая хрупкая архитектура может быть трудно обновлять или защитить. Некоторые компании не имеют необходимых институциональных знаний или видимости в основном устаревшем кодексе, который также повышает уязвимость. И многие из этих систем просто не соответствуют или больше не поддерживаются, увеличивая присущие новым рискам, которые ИИ и другие современные приложения могут добавить к технологическому стеку. Инновации полностью подстегнуты, если предприятия не обращаются за этими потенциальными пробелами в безопасности.
«Чтобы преодолеть эти проблемы и приходить в голову в быстро меняющемся мире, организациям необходимо принять гибкие, высокопроизводительные платформы данных»,-говорит Дон. «Таким образом, они уменьшат сложность инфраструктуры и накладные расходы на обслуживание. Современные базы данных также помогут организациям повысить безопасность с помощью шифрования, инструментов соответствия и автоматических обновлений, а также архитектура, предназначенная для высокопроизводительных приложений, помогает им масштабировать.
Оценка степени и влияния архитектурных ограничений
На высоком уровне определение того, когда пришло время модернизации, заключается в количественной оценке затрат, риска и сложности. С точки зрения доллара, это может показаться таким же простым, как сравнение затрат на поддержание устаревших систем и инвестиций в новую архитектуру. Но истинный расчет включает скрытые затраты, такие как часы разработчика, утраченные для исправления устаревших систем, и альтернативные затраты на неспособность быстро адаптироваться к потребностям бизнеса.
Истинная модернизация-это не подъемная и сдвига-это трансформация полного стека. Это означает разбивание монолитных приложений на масштабируемые микросервисы, переписывание устаревшего кода приложения на современные языки и заменить жесткие модели реляционных данных на гибкие, облачные платформы, которые поддерживают доступ в реальном времени, глобальную масштабируемость и гибкость разработчика.
Многие организации сотрудничают с MongoDB для достижения такого рода трансформации. Например, чтобы убедиться, что они не отказались от своей производительности, емкости для хранения или поддержки, действительно нажали MongoDB, чтобы упростить эффективность инфраструктуры. Всего за шесть месяцев они сократили общие затраты на 27% — намного превышая первоначальные цели компании по ее инициативе по модернизации.
Также необходимо учитывать безопасность, оценивая, сколько устаревших систем риска увеличивает общее положение организации. И с точки зрения операций и инноваций, очень важно учитывать будущие цели и общие цели. Вот почему Bendigo Bank работал с MongoDB, чтобы модернизировать свои основные банковские технологии, используя генеративный ИИ для модернизации системы доставки устаревшего агента банка (операция розничной торговцы) менее чем за три месяца. Банк стремился позволить своим разработчикам сосредоточиться на более значимых инновациях, чтобы банк мог оставаться гибким на быстро развивающемся рынке.
В целом, Bendigo Bank мигрировал на Mongodb Atlas за одну десятую стоимость традиционной миграции наследия на облака. Кроме того, MongoDB Solutions помогли сократить время разработки, необходимое для переноса основного банковского приложения из устаревшей реляционной базы данных в MongoDB Atlas на 70%. Благодаря новым инструментам ИИ они автоматизировали повторяющиеся задачи разработчиков, чтобы ускорить инновации разработчиков. Например, автоматизации с AI снижали время, затрачиваемое на тестовые приложения с более чем 80 часов до всего лишь пяти минут.
Но проекты по модернизации, как правило, являются уравновешивающим актом, и замена всего сразу может быть задачей Gargantuan. Выбор того, как решить проблему, сводится к приоритетам, определяя, где существуют болевые точки и где будет наибольшее влияние на бизнес. Стоимость ничего не превысит стоимость чего -либо.
Например, Toyota Connecta недавно испытала проблемы с надежностью с решением устаревшей базы данных, лежащей в основе технологии, основанной на телеметрии, которая поддерживает такие решения для подключения, как Safety Connect, в более чем 9 миллионах транспортных средств Toyota и Lexus в Северной Америке. Компания решила перейти на Amazon Web Services (AWS) и Mongodb Atlas, интегрированный набор услуг данных, ориентированный на облачную базу данных, предназначенную для ускорения и упрощения построения с помощью данных. Safety Connect получила доступность 99,99%, и компания нацелена на это число в месяц, согласно внутренним измерениям Toyota Connected.
«Обычно мы заходим и занимаемся некоторыми крупнейшими, самыми уродскими приложениями компании», — говорит Дон. «То, как вы разрабатываете решение в эту эпоху ИИ, заключается в том, чтобы найти правильного партнера, который может помочь развивать не только ваши приложения, но и вашу вспомогательную базу данных для консолидации рабочих нагрузок, уменьшения сложности и адаптироваться быстрым, гибким способом».
Как современные решения базы данных включают рабочие нагрузки, управляемые ИИ
ИИ часто является катализатором, изменяющим игру-после ликвидации технического долга компания может использовать весь потенциал, который она предлагает. Чтобы мгновенно отреагировать и принимать решения в режиме реального времени в таких вещах, как динамическое ценообразование, обнаружение мошенничества, адаптивный пользовательский опыт и многое другое, решения ИИ зависят от жидкости, мгновенно доступных данных. Современные базы данных могут сделать это путем консолидации структурированных и неструктурированных данных, чтобы помочь организациям масштабировать без ограничений, а также адаптироваться к рабочим нагрузкам ИИ, массовым объемам данных, операциям с низкой задержкой и удовлетворения требований любой рабочей нагрузки ИИ, защищая конфиденциальную информацию как в RET, так и в движении.
В то время как модернизация часто рассматривается как сложная и трудоемкая, MongoDB помог ускорить и упростить процесс модернизации для многих организаций, обеспечивая модернизацию с полной стек. Бесплатная модель данных компании и распределенная архитектура создаются для управления данными в масштабе по мере появления новых технологий, что делает ее идеальной основой для приложений с AI. Эти решения делают разработчиков не менее чем на 50% более продуктивными, и некоторые клиенты наблюдают, как повышение производительности достигает 70%, говорит Dode.
Для Ломбарда Одиера, инициатива по модернизации с помощью A-ассистента с MongoDB, позволила банку мигрировать код в три раза быстрее, чем предыдущие миграции; Переместить приложения из устаревших реляционных баз данных в MongoDB в двадцать раз быстрее; и автоматизировать повторяющиеся задачи с инструментом ИИ для ускорения темпов инноваций, сокращая время проекта с дней до нескольких часов.
Крупнейшее приложение банка, PMS (у которого есть тысячи пользователей) управляет акциями, облигациями, обменными фондами и другими финансовыми инструментами. Способность MongoDB масштабировать была ключом к этой системе миграции, поскольку эта система используется для мониторинга инвестиций, принятия инвестиционных решений и генерации операторов портфеля.
«Подход MongoDB, основанный на программном обеспечении AI, полностью модернизирует данные и приложения в масштабе упрощенным образом»,-объясняет он. «Мы обеспечиваем высокие результаты в короткие сроки. У нас более 17 лет опыта создания лучших практик и современных приложений, управляемых данными, поэтому мы уникально расположены, чтобы понять идеальное конечное состояние приложений для модернизации и того, как ее достичь».
Спонсируемые статьи — это контент, производимый компанией, которая либо платит за пост, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко обозначены. Для получения дополнительной информации свяжитесь с
