Självläkande datacenter nyckeln till en innovativ it-organisation

Är lyset på? De flesta it-organisationer ägnar fortfarande en majoritet av sin budget till att underhålla befintliga it-system. Det här hämmar innovationsförmågan och måste ändras. Lösningen stavas självläkande datacenter.

Trots en ökning de senaste åren avsätter svenska företag mindre än en tredjedel av sin budget till innovation och digital transformation, visar en undersökning från Radar. Majoriteten av pengarna går fortsatt till manuellt underhåll och övervakning av nuvarande system.

Tusentals it-anställda ägnar i stort sett hela sin arbetstid till att kontrollera att lyset är på, att it-systemen är uppe och fungerar.
– Det finns organisationer som insett att de måste hantera it på ett annat sätt än idag. De har jobbat sig framåt genom att virtualisera så långt det går och tar nu nästa steg in i container-tänket. Men min bild är att en majoritet jobbar som de alltid gjort, med client-server-modellen. Ska en ny tjänst levereras köps det in en ny server, som ska konfigureras och sedan övervakas manuellt. Det är ett minst sagt ineffektivt sätt att arbeta på, säger Patrik Nilsson, Chief Technologist på Hewlett Packard Enterprise i Sverige.

Traditionella sätt hämmar innovation

Det här traditionella sättet att leverera it-tjänster på hämmar inte bara it-avdelningen utan innovationskraften i hela organisationen, menar Patrik Nilsson. En mycket stor del av både pengar och tid går till rutinmässiga och manuella uppgifter, som att installera patchar och konfigurera nya maskiner.

För att frigöra väsentligt mer tid för innovation och transformation behöver it-systemen bli autonoma och manuell handpåläggning minska kraftigt.

– Om jag ska handla en elvisp ställer jag mig ju inte frågan hur elen kommer till vispen, om det är vind- eller kärnkraft och var den produceras. Jag stoppar in kontakten och så funkar den. Vi behöver gå åt det här hållet vad gäller våra it-leveranser också, menar Patrik Nilsson.

Det är här maskininlärning och automatisering kommer in i bilden, de två tekniker som är grundpelarna i självläkande datacenter. It-miljöer som byggs enligt den här modellen är datadrivna och gör att övervakning, underhåll och många andra rutinuppgifter kräver minimal handpåläggning från personalen.

Fokus från underhåll till innovation och digital transformation

Målsättningen är att skapa robusta datacenter som gör att it-avdelningen kan jobba mer proaktivt än reaktivt. I förlängningen innebär det att tid och budget frigörs vilket gör att it-verksamheten kan flytta fokus från underhåll och manuella rutinuppgifter till innovation och digital transformation.

– Fokus hamnar då istället på applikationen, att den ska levereras så effektivt som det är möjligt till användarna. Hur tekniken fungerar bakom och vilka exakta specifikationer som krävs behöver jag inte bry mig om. Det sköts i stället av mekanismer som ser till att allt fungerar och att applikationen har de resurser den behöver.

Införandet är en process där maskinen, precis som det låter, lär sig hur applikationen fungerar, vilka fel som ofta uppstår och hur de adresseras. It-personalen lär upp systemet, exempelvis i hur ett visst larm ska hanteras.

– Här använder vi också kraften i vår stora installationsbas. Med hjälp av grunddata, som är helt anonyma, kan vi analysera massor av olika konfigurationer och optimera våra kunders system, oavsett om applikationen driftas i egna datacenter eller i molntjänster. Du behöver inte testa allt själv utan kan alltså dra erfarenhet från andra.

Det här är en stor omställning från hur många it-organisationer jobbar idag, men helt nödvändig, menar Patrik Nilsson. Tekniken finns på plats och fungerar.
– Det är viktigt att poängtera att det här inte syftar till att ersätta anställda med automatisering. Det finns ett enormt behov av it-personal, men de måste närmare verksamheten, ägna sig åt innovation, applikationsutveckling och andra kreativa sysslor i betydligt större omfattning.

Maskininlärning och AI kan användas redan idag

Det här är, enligt Patrik, en så pass kritisk fråga för verksamheten att den måste upp på ledningsnivå. Maskininlärning och AI kan redan användas praktiskt för att effektivisera verksamheten, inte minst it, och frigöra tid för innovation och transformation. Det är hög tid att börja utforska hur tekniken kan användas i den egna organisationen.

– Jag har pratat med många företag om det här skiftet. Rent tekniskt är det möjligt att ställa om systemen på tre månader, men det kan också bli en teknisk förlust eftersom organisationen inte lyckas ställa om personalen. Även om det inte sker över en natt bör alla inse vid det här laget att manuella repetitiva sysslor bör göras av maskiner så att människor kan ägna sig åt mer kreativa sysslor.

I grunden handlar det om att jobba smartare med it och att sätta rätt resurser på rätt plats. Det finns tekniska lösningar som gör att du kan släppa oket från rutinerna och lägga full kraft på framtid och innovation.

– Vi är inne i ett otroligt spännande och avgörande skifte. Många har bilden av att AI och maskininlärning ligger långt fram i tiden, men tekniken finns redan och du kan ha stor nytta av den. Jag ser det som win-win där maskiner och människor gör det de är bäst lämpande för. Det frigör en enorm kraft för innovation och framåtblickande, avslutar Patrik Nilsson.