บทความโดย วินเซนต์ คาลไดรา, หัวหน้าฝ่ายเทคโนโลยี (FSI), เร้ดแฮท
 
สถานการณ์การแพร่ระบาดทำให้รูปแบบการทำงานและการใช้ชีวิตของเรา รวมถึงการใช้บริการต่างๆ เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง ในช่วงสองปีที่ผ่านมา บริษัทจำนวนมากต้องเร่งปรับตัวเพื่อความอยู่รอดของธุรกิจ มีการใช้รูปแบบการทำงานจากที่บ้านอย่างกว้างขวาง และใช้เครื่องมือบริการแบบดิจิทัลมากมายเพื่อเข้าถึงลูกค้า ควบคู่ไปกับการอัพเดตและปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่เพื่อรับมือกับสถานการณ์ที่เกิดขึ้น กล่าวได้ว่าปัจจุบันเราก้าวมาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญ ซึ่งผู้บริหารฝ่ายสารสนเทศเริ่มตระหนักว่าการที่องค์กรจะอยู่รอดและประสบความสำเร็จในโลกยุคใหม่ได้นั้น จำเป็นต้องพัฒนาปรับปรุงองค์กรอย่างเป็นระบบ และใช้ประโยชน์จากข้อมูล จากเทคโนโลยี และกระบวนการต่าง ๆ เพื่อมอบคุณประโยชน์ให้แก่ลูกค้าได้อย่าง
ทรงประสิทธิภาพ เป็นไปโดยอัตโนมัติ และสเกลได้อย่างเหมาะสม  แม้ว่าองค์กรต้องพัฒนาความสามารถหลายด้านที่จำเป็นต่อการรุดหน้าไปสู่องค์กรที่ “ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเต็มรูปแบบ” (Self-Driving Enterprise) แต่มีแนวโน้มพื้นฐาน 3 ประการที่องค์กรจำเป็นจะต้องพิจารณาเพื่อวางแผนพัฒนาองค์กรให้ประสบผลสำเร็จ ดังนี้
 
ความสามารถในการเชื่อมโยงแอปพลิเคชัน การให้บริการ และข้อมูลต่าง ๆ เข้าด้วยกัน (Data Gravity) เป็นตัวเร่งการเปลี่ยนแปลงสู่สถาปัตยกรรมที่มุ่งเน้นข้อมูลและการโยกย้ายการประมวลผลข้อมูลไปไว้ที่ Edge 
 
ขณะที่การติดต่อสื่อสารและปฏิสัมพันธ์ต่างๆ ผ่านช่องทางดิจิทัลโดยอาศัยเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น 5G และอุปกรณ์ IoT กลายเป็นเรื่องปกติ แต่ผลที่ตามมาก็คือ องค์กรต่างๆ มีการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลมากขึ้น และ ข้อมูลดังกล่าวส่วนใหญ่สร้างโดยระบบ latency-sensitive ซึ่งอยู่ภายนอกดาต้าเซ็นเตอร์หรือคลาวด์สาธารณะ  นอกจากนี้ ความก้าวหน้าล่าสุดของเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล และแมชชีน เลิร์นนิ่ง ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถผนวกรวมเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะเข้าไว้ในโซลูชันดิจิทัล ซึ่งส่งผลให้มีการผลิตข้อมูลมากขึ้น เนื่องจากมีการรวบรวม เชื่อมต่อ และเพิ่มเติมรายละเอียดของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง มากขึ้น และ ข้อมูลดังกล่าวส่วนใหญ่สร้างโดยระบบ latency-sensitive ซึ่งอยู่ภายนอกดาต้าเซ็นเตอร์หรือคลาวด์สาธารณะ  นอกจากนี้ ความก้าวหน้าล่าสุดของเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูล และแมชชีน เลิร์นนิ่ง ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถผนวกรวมเวิร์กโฟลว์อัจฉริยะเข้าไว้ในโซลูชันดิจิทัล ซึ่งส่งผลให้มีการผลิตข้อมูลมากขึ้น เนื่องจากมีการรวบรวม เชื่อมต่อ และเพิ่มเติมรายละเอียดของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง

สำหรับแนวโน้มดังกล่าวนี้ การ์ทเนอร์ประเมินว่าในปัจจุบันองค์กรต่างๆ ผลิตและประมวลผลข้อมูลได้เพียง 10% ของข้อมูลที่อยู่ภายนอกระบบส่วนกลาง แต่ก็คาดการณ์ว่าตัวเลขดังกล่าวจะเพิ่มเป็น 75% ภายในปี 2568^[[1]]  ด้วยเหตุนี้การเคลื่อนย้ายข้อมูลจึงกลายเป็นเรื่องยากและมีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น เพราะกระแสข้อมูลมีการไหลย้อนกลับ และมีการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลที่ Edge เพิ่มมากขึ้น  แนวโน้มเรื่องนี้จำเป็นต้องอาศัยสถาปัตยกรรมที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลาง (Data-Centric Architecture) บนโครงสร้างพื้นฐานไอทีแบบไฮบริดที่ทันสมัย และมีการขยายระบบคลาวด์ให้ครอบคลุมการแลกเปลี่ยนข้อมูลผ่านการเชื่อมต่อที่ Edge^[[2]] และอยู่ใกล้กับจุดเชื่อมต่ออุปกรณ์มากขึ้น ในขณะเดียวกันจะต้องใช้รูปแบบการดำเนินการที่สอดคล้องกันเพื่อให้สามารถเปลี่ยนแปลงได้รวดเร็วมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภูมิภาคเอเชีย-แปซิฟิก ซึ่งคาดว่าจะมีการปรับใช้ระบบประมวลผล Edge Computing เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงหลายปีนับจากนี้ โดยมีอัตราการเติบโต 31.1% ต่อปี^[[3]] สำหรับมูลค่าตลาดโดยรวมที่ 45.32 พันล้านเหรียญสหรัฐฯ ในช่วงปี 2564-2573 เป็นผลมาจากการเพิ่มประสิทธิภาพในภาคการผลิตให้ทันสมัย และการปรับเปลี่ยนบริการด้านการเงินสู่ดิจิทัลที่เกิดขึ้นมากในภูมิภาคนี้
 
ข้อมูลที่รวดเร็วและ AI/ML กระตุ้นการปรับเปลี่ยนไปสู่ระบบอัตโนมัติ Hyper Automation แบบอัจฉริยะที่ใช้ AIOps
 
เมื่อระบบปฏิบัติการของธุรกิจโยกย้ายไปประมวลผลที่ edge ทำให้สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลดิบที่หลั่งไหลเข้ามาได้แบบเรียลไทม์ และกลั่นกรองเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ในการปฏิบัติงาน องค์กรที่ออกแบบเวิร์กโฟลว์และกระบวนการต่างๆ ขึ้นใหม่จะสามารถใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแมชชีน เลิร์นนิ่ง (ML) เพื่อปรับเปลี่ยนกระบวนการต่างๆ ให้เป็นแบบอัตโนมัติมากขึ้น และยกระดับการทำงานของบุคลากร  
 
แนวทางนี้ไม่ได้เกี่ยวข้องแต่เฉพาะกระบวนการใหม่ๆ ที่จะช่วยดึงดูดลูกค้าและการให้บริการ แต่ยังครอบคลุมถึงส่วนงานพื้นฐานที่สำคัญภายในองค์กร เช่น ฝ่ายปฏิบัติการด้านไอที ฝ่ายการเงิน ฝ่ายทรัพยากรบุคคล ฝ่ายกฎหมายและการกำกับดูแล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนของการปฏิบัติงานด้านไอที ซึ่งแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI หนึ่งเดียวที่รองรับการผนวกรวมระบบอัตโนมัติในด้านต่างๆ (ITOps, DevOps, DataOps, MLOps) เข้าด้วยกัน จะสามารถรองรับระบบอัตโนมัติแบบครบวงจรที่ก้าวล้ำและสามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง โดยครอบคลุมงานต่าง ๆ เช่น การบริหารขีดความสามารถ การจัดเก็บและสำรองข้อมูล การจัดการความปลอดภัย การกำหนดค่าแอปพลิเคชัน และการปรับใช้โค้ด ซึ่งจะช่วยลดการโต้ตอบของผู้ใช้งานและปรับปรุงคุณภาพการให้บริการ ทั้งยังสามารถปรับขนาดของกระบวนการเพื่อจัดการสภาพแวดล้อมไอทีที่มีความซับซ้อนและกระจัดกระจายมากขึ้น
 
Everything-as-code ช่วยรองรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบอย่างต่อเนื่องในลักษณะที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี
 
ภายใต้การดำเนินการแบบเก่า การปฏิบัติตามกฎระเบียบภายนอกและนโยบายภายในองค์กรต้องอาศัยกระบวนการที่ซับซ้อนและดำเนินการโดยบุคคล รวมไปถึงเอกสารต่างๆ มากมาย เช่น คู่มือ รายการตรวจสอบ แนวทางการปฏิบัติงาน และมีการใช้ระบบอัตโนมัติบางส่วนซึ่งต้องอาศัยการจัดการคอนฟิกูเรชั่นและงาน DevOps และมีแนวโน้มว่าจะเกี่ยวข้องกับหลายๆ ส่วนงานภายในองค์กร  แต่ด้วยแนวทาง Everything-as-code^[4] องค์กรจะขยายการพัฒนาแอปพลิเคชันเข้าไปยังการปฏิบัติงานด้านเทคโนโลยีทุกแง่มุม โดยมีการกำหนดและเขียนโค้ดสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน การส่งมอบซอฟต์แวร์ และการจัดการบริการด้านแอปพลิเคชัน เช่น ซัพพลายเชนด้านซอฟต์แวร์ที่ตกเป็นเป้าหมายการโจมตีทางไซเบอร์เพิ่มมากขึ้น จะมีความปลอดภัยได้โดยใช้การตรวจสอบแบบอัตโนมัติ การสร้างแพ็คเกจ และ การรับรองแบบในตัว หรืออาจสร้างกฎเกณฑ์ในการกำกับดูแล โดยระบุลักษณะที่ควรจะเป็น เพื่อให้สามารถตรวจสอบสถานะของระบบที่เกี่ยวข้องได้อย่างต่อเนื่องโดยใช้กระบวนการที่สามารถทำการแก้ไขได้เอง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับฝ่ายไอทีได้อย่างมาก
 
ในช่วงหลายปีนับจากนี้ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของระบบนิเวศไฮบริดคลาวด์ ขณะที่องค์กรต่างๆ  ขยายสภาพแวดล้อมด้านเทคโนโลยีไปสู่ edge โดยใช้แนวทางสถาปัตยกรรมที่มุ่งเน้นข้อมูลเป็นปัจจัยหลัก เทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สและมาตรฐานใหม่ๆ ที่รองรับระบบอัตโนมัติ Hyper Automation ที่ชาญฉลาด ซึ่งอยู่ภายใต้การควบคุมและมีการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง จะช่วยให้ผู้บริหารฝ่ายสารสนเทศสามารถติดตั้งใช้งานเทคโนโลยีได้ทุกที่ในรูปแบบที่เป็นมาตรฐาน ซึ่งจะรองรับและสเกลนวัตกรรมดิจิทัลได้อย่างเหมาะสม เพื่อให้ผู้ใช้ในองค์กรสามารถตรวจสอบการดำเนินงานได้อย่างครบวงจรในแบบเรียลไทม์จากระบบภายในองค์กร ซึ่งทั้งหมดนี้จะช่วยให้องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีเต็มรูปแบบสามารถสร้างระบบงานอัตโนมัติเพื่อตัดสินใจในเรื่องที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติงาน และทุ่มเทความพยายามไปที่การตัดสินใจในเรื่องอื่นๆ ที่มีความสำคัญอย่างมากต่อองค์กรโดยอาศัยข้อมูลรอบด้าน พร้อมทั้งปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงานเพื่อให้บริการที่เหนือกว่าสำหรับลูกค้า
 
^[1] https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders
^[2] https://enterprisersproject.com/article/2021/1/5-hybrid-cloud-trends-2021
^[3] http://tiny.cc/wf9muz
^[4] https://openpracticelibrary.com/practice/everything-as-code/