Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Поддержка облачных сервисов с использованием ИИ: будущее поддержки начинается уже сейчас!
Сегодня 70% компаний заявляют, что им не хватает полной информации о том, что происходит в облаке , даже после переноса части или всех своих операций туда . Эти данные от Forrester выявляют противоречие, которое с каждым годом усиливается.
На практике это означает, что сбои, узкие места или риски могут оставаться незамеченными неделями, обходясь гораздо дороже, чем простои: они подрывают доверие к бизнесу . Именно здесь сочетание облачной поддержки с ИИ (искусственным интеллектом) может кардинально изменить ситуацию, объединив автоматизацию, предсказуемость и скорость, чтобы облако оставалось таким, каким оно должно быть: невидимым, когда все работает, и присутствующим, когда необходимы действия .
В этой статье мы рассмотрим, что меняется, когда поддержка переходит от реактивной к интеллектуальной , как этот сдвиг связан с бизнес-стратегией и почему подготовка вашей компании сейчас может избавить вас от множества предупреждений завтра .
Давайте вместе разберемся, как подготовиться к этой новой поддержке?
Поддержка облачных сервисов появилась одновременно с массовым внедрением самих облачных технологий . В начале 2000-х годов, когда такие провайдеры, как Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure , начали предлагать инфраструктуру по запросу, компании получили возможность масштабироваться, но также стали более зависимы от внешних сред , требующих постоянного обслуживания.
Изначально поддержка осуществлялась по традиционной модели: ИТ-команды решали заявки вручную, зачастую только тогда, когда проблема уже становилась серьезной головной болью. По мере того как бизнес становился все более цифровым, а среды — все более сложными , облачная поддержка нуждалась в развитии, чтобы обеспечить не только доступность, но и безопасность, соответствие нормативным требованиям и производительность, не нарушая повседневную работу.
Именно здесь ИИ меняет всё. Автоматизация взяла на себя рутинные задачи, а алгоритмы помогают выявлять сбои ещё до того, как они повлияют на конечного пользователя. В результате получается более проактивная и интеллектуальная поддержка, которая лучше соответствует бизнес-стратегии, а не просто «спасение» в случае возникновения проблем.
Но чтобы понять, как облачная поддержка вписывается в практику, важно знать сервисные модели, которые формируют эту структуру, и как каждая из них определяет ответственность клиента и поставщика.
Когда мы говорим об облаке, мы имеем в виду IaaS, PaaS и SaaS — аббревиатуры, определяющие то, как компании сегодня используют технологии . Несмотря на различия, у всех них есть одна общая черта: для корректной работы им необходима поддержка.
В рамках IaaS ( инфраструктура как услуга ) компания заключает договоры на предоставление серверов, сети и хранилищ по мере необходимости . Это как аренда инфраструктуры без покупки чего-либо физического, но при этом необходимо обеспечить настройку, мониторинг и защиту всего оборудования.
В PaaS ( платформа как услуга ) поставщик предоставляет готовую к использованию платформу для создания, тестирования и запуска приложений . В этом случае служба поддержки берет на себя обеспечение стабильной, актуальной и безопасной среды, чтобы разработчики не тратили время на задачи, связанные с инфраструктурой.
SaaS ( программное обеспечение как услуга ) — это готовое к использованию программное обеспечение и инструменты для совместной работы. Поддержка обеспечивает подключение , автоматические обновления, интеграцию с другими системами и защиту данных.
Независимо от модели, одно можно сказать наверняка: без четко определенной структуры облачной поддержки (теперь усовершенствованной с помощью ИИ) операции становятся уязвимыми, а риск возникновения узких мест возрастает . Это поворотный момент: переход от традиционной поддержки к интеллектуальной поддержке, которая предвидит проблемы и постоянно создает ценность.
Долгое время поддержка облачных сервисов ограничивалась базовой функцией : обеспечением бесперебойной работы системы при возникновении сбоев. Модель была преимущественно реактивной: создавался тикет, выявлялась проблема, команда её устраняла. Однако возможности для прогнозирования ситуаций или оптимизации ресурсов до того, как они начнут оказывать влияние, были ограничены.
Эта реальность начала меняться по мере того, как облачные технологии утвердились в качестве краеугольного камня критически важных бизнес-операций для предприятий всех размеров. Сегодня сбой затрагивает не только изолированную систему: он может парализовать продажи, обслуживание клиентов, логистику или даже доставку услуг конечному потребителю. Именно здесь искусственный интеллект нашел возможность делать то, что люди не могут, в том же масштабе и с той же скоростью.
Интеллектуальная автоматизация возникла как естественный ответ на растущую сложность . Задачи, которые раньше выполнялись вручную, теперь контролируются и выполняются алгоритмами, а аналитика в реальном времени выявляет закономерности, обходит узкие места и исправляет ошибки еще до того, как пользователь их заметит.
Компании, применяющие такой подход, превращают поддержку в уровень бизнес-аналитики , выходя за рамки простых фиксированных затрат на техническое обслуживание и вместо этого создавая ценность за счет защиты доходов, репутации и производительности.
Автоматизация и ИИ: AIOps, чат-боты , автоматическое восстановление
Но этот сдвиг не происходит сам по себе: он зависит от практических стратегий автоматизации, которые в совокупности обеспечивают гораздо более быструю, проактивную и интеллектуальную поддержку . Три из них уже реализованы в крупных компаниях и имеют потенциал для дальнейшего распространения:
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.