Marathi e-Batmya
Related Articles
भारतातील एंटरप्राइझ आयटी पायाभूत सुविधांमध्ये एक आदर्श बदल होत आहे. एकेकाळी “दिवे चालू ठेवण्यासाठी” बॅक-ऑफिस उपयुक्तता म्हणून पाहिले जाणारे, आता ते व्यवसाय मूल्य आणि नावीन्यपूर्णतेचे धोरणात्मक सक्षमकर्ता म्हणून पाहिले जाते. खरं तर, गार्टनरचा अंदाज आहे की आयटी पायाभूत सुविधांवर (अंमलबजावणी, व्यवस्थापित सेवा आणि आयएएएस) भारताचा खर्च १६.७% सीएजीआरने वाढेल, जो २०२९ पर्यंत सुमारे $२५ अब्जपर्यंत पोहोचेल (२०२३ मध्ये $९ अब्ज होता). ही नाट्यमय गुंतवणूक वाढ मानसिकतेतील बदलाचे संकेत देते: मजबूत डिजिटल पायाभूत सुविधा केवळ एक ऑपरेशनल गरज नसून स्पर्धात्मक फायद्यासाठी मुख्य म्हणून ओळखली जाते. हे परिवर्तन दोन शक्ती चालवत आहेत – कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) चा उदय आणि क्लाउड कॉम्प्युटिंगची सर्वव्यापीता.
आजचे उद्योग उत्पादने आणि प्रक्रियांमध्ये एआयचा वापर करत आहेत आणि क्लाउड हे आयटीसाठी डिफॉल्ट कणा बनले आहे. या ट्रेंड्सना “एआय-फर्स्ट, क्लाउड-स्मार्ट” पायाभूत सुविधांचा दृष्टिकोन हवा आहे.
कॉग्निझंट, एक आघाडीचा तंत्रज्ञान उपाय प्रदाता म्हणून, या दृष्टिकोनाचे दोन तत्वांमध्ये अंतर्भाव करते: “एआयसाठी इन्फ्रा” आणि “एआयसाठी इन्फ्रा.” सोप्या भाषेत, इन्फ्रा फॉर एआय म्हणजे एआय-चालित व्यवसायाला बळकटी देणारी पायाभूत सुविधा तयार करणे आणि एआय फॉर इन्फ्रा म्हणजे एआयचा वापर बुद्धिमानपणे व्यवस्थापित आणि ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी पायाभूत सुविधा वापरणे. हा दृष्टिकोन विशेषतः भारतात प्रासंगिक आहे, जिथे एक तरुण डिजिटल इकोसिस्टम आणि किमान वारसा मर्यादा कंपन्यांना भविष्यात झेप घेण्यास अनुमती देतात.
प्रमुख ट्रेंड एंटरप्राइझ इन्फ्रास्ट्रक्चरला आकार देत आहेत
भारतीय उद्योग त्यांच्या आयटी पायाभूत सुविधा कशा डिझाइन करतात आणि चालवतात यावर अनेक धोरणात्मक शक्ती पुन्हा आकार देत आहेत:
१. एआय-फर्स्ट इन्फ्रास्ट्रक्चर (एआयसाठी इन्फ्रा)
एआय आता पायाभूत सुविधा धोरणाच्या केंद्रस्थानी आहे. उच्च-कार्यक्षमता संगणनाच्या आगमनाने (जसे की जीपीयू-आधारित समांतर प्रक्रिया) एआयचा अवलंब टर्बोचार्ज केला आहे. विशेषतः भारतात जनरेटिव्ह एआयचा वापर अभूतपूर्व प्रमाणात झाला आहे – AWS अभ्यासात असे आढळून आले आहे की ९८% भारतीय संस्था GenAI टूल्स वापरतात, तर ४३% संस्था AI ला वर्कफ्लोमध्ये पूर्णपणे एकत्रित करतात. जवळजवळ सार्वत्रिक स्वीकारामुळे AI-रेडी पायाभूत सुविधांची मागणी वाढत आहे जी सघन मॉडेल प्रशिक्षण, मोठ्या प्रमाणात डेटा प्रोसेसिंग आणि रिअल-टाइम AI सेवा हाताळू शकते.
भारतातील AI बूममुळे GPU क्लस्टर्स आणि AI-ऑप्टिमाइझ्ड IaaS ची मागणी वाढत आहे जेणेकरून स्केलेबल, ऑन-डिमांड कंप्यूट सक्षम होईल. भारताची डेटा सेंटर क्षमता २०००+ मेगावॅटपर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा आहे आणि डिजिटल हब गुंतवणूक २०२७ पर्यंत $१०० अब्ज पेक्षा जास्त होण्याची अपेक्षा आहे. हे मोठ्या आगाऊ खर्चाशिवाय AI-रेडी इकोसिस्टमकडे मोठ्या प्रमाणात होणारे बदल दर्शवते. उच्च-थ्रूपुट AI वर्कलोड्सना समर्थन देण्यासाठी कार्यक्षम पायाभूत सुविधा तयार करण्यासाठी उपक्रम धावत आहेत.
२. क्लाउड डायव्हर्सिफिकेशन आणि डेटा सार्वभौमत्व
उद्योग क्लाउड-स्मार्ट होत आहेत, त्यांच्या क्लाउड स्ट्रॅटेजीत विविधता आणत आहेत. भूतकाळात, अनेक संस्था एकाच सार्वजनिक क्लाउडवर “सर्व-इन” जाण्याचा प्रयत्न करत आहेत. आता, वाढत्या डेटा व्हॉल्यूम आणि अनुपालन मागण्यांसह, कंपन्या मल्टी-क्लाउड आणि हायब्रिड क्लाउड मॉडेल्स स्वीकारत आहेत. ते खर्च, कामगिरी आणि नियामक अनुपालनासाठी अनुकूलित करण्यासाठी अनेक सार्वजनिक क्लाउड, खाजगी क्लाउड आणि ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टममध्ये वर्कलोड वितरित करतात.
अॅप्स, अॅनालिटिक्स आणि संवेदनशील डेटासाठी वेगवेगळ्या प्रदात्यांचा वापर करून विक्रेता लॉक-इन टाळण्यासाठी आणि लवचिकता वाढवण्यासाठी उपक्रम मल्टी-क्लाउड धोरणे स्वीकारत आहेत. जटिलता व्यवस्थापित करण्यासाठी, ते वातावरणात एकत्रित दृश्यमानतेसाठी क्लाउड व्यवस्थापन प्लॅटफॉर्म आणि फिनऑप्स तैनात करत आहेत.
भारतात, वाढत्या डेटा सार्वभौमत्वाच्या चिंता सार्वभौम क्लाउडचा अवलंब करण्यास प्रवृत्त करत आहेत, विशेषतः बँकिंग आणि सार्वजनिक क्षेत्रात. २०३० पर्यंत, सुरक्षित, अनुपालन आणि पोर्टेबल मल्टी-क्लाउड ऑपरेशन्ससाठी हायब्रिड आर्किटेक्चर आणि झिरो ट्रस्ट + SASE फ्रेमवर्क महत्त्वपूर्ण असतील.
३. शाश्वत आणि लवचिक पायाभूत सुविधा
शाश्वतता ही एक मुख्य आवश्यकता बनली आहे, नंतरचा विचार नाही. डिजिटल पायाभूत सुविधांचा विस्तार होत असताना, त्याचे पर्यावरणीय पाऊल देखील वाढते. सर्व्हर आणि कूलिंगसाठी डेटा सेंटर मोठ्या प्रमाणात वीज वापरतात. उद्योग विश्लेषणानुसार, २०३० पर्यंत भारताच्या डेटा सेंटर क्षमतेसाठी ४५-५० दशलक्ष चौरस फूट रिअल इस्टेट आणि ४०-४५ टेरावॅट तास (TWh) वाढीव वीज आवश्यक असण्याचा अंदाज आहे. व्यवसाय नेते आणि नियामक दोघेही आयटी ऑपरेशन्सच्या कार्बन उत्सर्जन आणि ऊर्जा कार्यक्षमतेबद्दल अधिकाधिक चिंतित आहेत.
• भारतातील डेटा सेंटर्स ऊर्जा कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी द्रव शीतकरण, अक्षय ऊर्जा आणि क्लाउड मायग्रेशन स्वीकारत आहेत.
• ऑटो-स्केलिंग आणि निष्क्रिय वर्कलोड शटडाउन सारख्या ग्रीन क्लाउड पद्धतींचा उदय कार्बन आणि खर्च दोन्ही कमी करत आहे.
• सीआयओ आता प्रति एआय मॉडेल प्रति व्यवहार आणि ऊर्जा CO₂ ट्रॅक करत आहेत, आयटीला ईएसजी ध्येयांशी आणि वाढत्या ऊर्जा जोखमींशी संरेखित करतात.
• कॉग्निझंटमध्ये, आम्ही २०१९ पासून आयटी पायाभूत सुविधांशी संबंधित उत्सर्जन ६०% ने कमी केले आहे, आमचे लक्ष ऑन-साइट डेटा सेंटर्सवरून क्लाउडवर वळवून, व्हर्च्युअल सहयोग साधनांचा वापर करण्यास प्रोत्साहन देऊन आणि अंतिम-वापरकर्ता संगणकीय वर्तनातील कचरा दूर करून.
थोडक्यात, पायाभूत सुविधांमध्ये लवचिकता आणि शाश्वतता निर्माण करणे हे आता “भविष्यातील-प्रतिरोधक” म्हणून पाहिले जाते. एक शाश्वत पायाभूत सुविधा केवळ ग्रहासाठी चांगली नाही तर ती अधिक मजबूत (उदा., जास्त गरम होण्याची किंवा वीज खंडित होण्याची शक्यता कमी) आणि दीर्घकाळात किफायतशीर असते. पुढे जाऊन, यशस्वी उद्योग ते असतील जे हुशार अभियांत्रिकी आणि सतत ऑप्टिमायझेशनद्वारे ऊर्जा आणि कार्बन प्रभाव कमी करताना त्यांच्या डिजिटल क्षमता वाढवतात.
पुढेचा रस्ता – एआय-प्रथम युगासाठी अनुकूलन:
सीआयओ आणि आयटी नेत्यांसाठी, आता आव्हान हे आहे की या ट्रेंडचे कार्यान्वयन करणे. संघटना पारंपारिक सेटअपपासून एआय-प्रथम, क्लाउड-स्मार्ट, शाश्वत पायाभूत सुविधांकडे कसे वळू शकतात? कॉग्निझंटने टप्प्याटप्प्याने परिवर्तन रोडमॅपची शिफारस केली आहे:
• तात्काळ (०-३ महिने): मूल्यांकन आणि रणनीती आखणे. सध्याच्या पायाभूत सुविधांचा आणि एआयसाठी त्याच्या तयारीचा आढावा घ्या. तुमचा डेटा कुठे राहतो याचे ऑडिट करा आणि अनुपालन आवश्यकतांचे मूल्यांकन करा. जलद विजय ओळखा – उदा., न वापरलेले सर्व्हर एकत्रित करणे किंवा मूलभूत क्लाउड सेवा सक्षम करणे – गती निर्माण करण्यास सुरुवात करण्यासाठी. स्पष्ट ध्येये सेट करा, जसे की “३ महिन्यांत डेटा सायन्स टीमसाठी GPU क्लाउड सक्षम करा” किंवा “लेगसी होस्टिंग खर्च २०% ने कमी करा.”
• जवळच्या काळात (३-६ महिने): पायलट आणि सुरक्षित. विलंब आणि एकत्रीकरणाची चाचणी घेण्यासाठी नॉन-क्रिटिकल वर्कलोड दुसऱ्या क्लाउड प्रदात्याकडे हलवून किंवा देशांतर्गत (भारत-स्थानिक) क्लाउडवर नवीन अॅप तैनात करून मल्टी-क्लाउडसह प्रयोग करा. तुमच्या आता पसरलेल्या पायाभूत सुविधांमध्ये प्रवेश नियंत्रण कडक करण्यासाठी झिरो ट्रस्ट सुरक्षा फ्रेमवर्क लागू करा. ऑन-प्रीम आणि क्लाउडमध्ये सिस्टम कसे कार्य करत आहेत हे पाहण्यासाठी निरीक्षणक्षमता साधने – एकात्मिक डॅशबोर्ड आणि AIOps प्लॅटफॉर्म देखील सेट करा. चाचणी आधारावर आयटी ऑपरेशन्समध्ये AI सादर करण्याचा हा टप्पा आहे: उदाहरणार्थ, सामान्य सर्व्हर समस्यांचा अंदाज लावू शकणारे आणि स्वयंचलितपणे दुरुस्त करू शकणारे AI-आधारित देखरेख साधन वापरा.
• मध्यावधी (६-१२+ महिने): स्केल आणि संस्थात्मकीकरण. पायलटकडून धडे घेऊन, एक एकीकृत पायाभूत सुविधा प्लॅटफॉर्म आणण्यास सुरुवात करा. याचा अर्थ तुमच्या डेव्हलपर्स आणि बिझनेस युनिट्सना परिभाषित SLA आणि खर्च नियंत्रणांसह पायाभूत सुविधा सेवांचा (क्लाउड वातावरण, कंटेनर, डेटाबेस उदाहरणे इ.) एक स्वयं-सेवा कॅटलॉग प्रदान करणे. वापर आणि खर्चाचा सतत मागोवा घेण्यासाठी एक FinOps प्रॅक्टिस स्थापित करा. महत्त्वाचे म्हणजे, प्रतिभा अपस्किलिंग आणि प्रक्रिया बदलामध्ये गुंतवणूक करा: तुमच्या आयटी कर्मचाऱ्यांना क्लाउड आर्किटेक्चर, एआय/एमएल मूलभूत गोष्टी आणि नवीन साधनांमध्ये प्रशिक्षित करा. पायाभूत सुविधा, विकास आणि विश्लेषण संघांमधील सायलो तोडून टाका – कदाचित एक क्रॉस-फंक्शनल “एआय इन्फ्रास्ट्रक्चर” उत्कृष्टतेचे केंद्र तयार करा. कॉग्निझंट अनेकदा या टप्प्यावर प्रतिभा परिवर्तन कार्यक्रम चालवून क्लायंटना मदत करतो – उदाहरणार्थ, त्यांनी अलीकडेच संपूर्ण संस्थेमध्ये एआय साक्षरता वाढविण्यासाठी 250,000 हून अधिक कर्मचाऱ्यांसह कंपनी-व्यापी एआय हॅकाथॉन कार्यक्रम “व्हायब कोडिंग वीक” आयोजित केला होता. आयटी संघांमध्ये एआय-तयार संस्कृती निर्माण करण्यासाठी अशा उपक्रमांचे अनुकरण केले जाऊ शकते.
या सर्व टप्प्यांमध्ये, कॉग्निझंट त्याच्या क्लायंटसाठी भागीदार म्हणून काम करते, प्रत्येक टप्प्यासाठी टेम्पलेट्स, प्लेबुक्स आणि तज्ञ आणते – मग ते क्लाउड मायग्रेशनसाठी SAP लँडस्केपचे मूल्यांकन असो, किंवा बँकेसाठी सार्वभौम क्लाउड सोल्यूशन डिझाइन असो, किंवा AIOps टूलचेन लागू असो. हा समग्र दृष्टिकोन सुनिश्चित करतो की कंपन्यांना ते एकटे सोडवायचे नाही; ते कॉग्निझंटच्या संचित सर्वोत्तम पद्धती आणि सोल्यूशन एक्सीलरेटरचा वापर करतात.
