Auf einen Blick: Die Workload-Automatisierung entwickelt sich hin zu cloudzentrierten Lösungen und KI-gesteuerter Orchestrierung, was die operative Effizienz in Multi-Cloud-Umgebungen steigert. Dieser Wandel ist entscheidend für digitale Transformation und Innovation.
- 30 % der Aufgaben zur Automatisierung von Arbeitslasten werden in öffentlichen Clouds durchgeführt.
- 91 % der Unternehmen betrachten KI-gesteuerte Orchestrierung als entscheidend für den zukünftigen Erfolg.
Die Workload-Automatisierung steht an einem Wendepunkt. Einst auf traditionelle Batch-Verarbeitung und Jobplanung beschränkt, ist sie nun ein zentraler Treiber der digitalen Transformation. Die Ergebnisse des neuesten Enterprise Management Associates (EMA) Research Reports, The Future of Workload Automation and Orchestration, zeigen einen entscheidenden Wandel: Unternehmen verlassen sich zunehmend auf cloudbasierte Automatisierung und KI-gestützte Orchestrierung, um sich in modernen IT-Umgebungen zurechtzufinden. Die Cloud-Einführung verändert Automatisierungsstrategien in beispiellosem Tempo. Immer mehr Organisationen verlagern ihre Workload-Automatisierung in cloudnatives und hybrides Umgebungen und lösen sich von starren, lokalen Infrastrukturen. Laut Umfrageergebnissen werden etwa 30 Prozent der Workload Automation (WLA)-Jobs in öffentlichen Clouds und 14 Prozent in hybriden Cloud-Umgebungen durchgeführt. Während Unternehmen die Cloud-Migration beschleunigen, war der Bedarf an nahtloser Anwendungs- und Datenworkflow-Orchestrierung über mehrere Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Azure und Google Cloud hinweg nie größer. Lösungen müssen sich weiterentwickeln, um nicht nur mit diesem Wandel Schritt zu halten, sondern auch proaktiv Cloud-Operationen zu optimieren und eine tiefe Integration und Sichtbarkeit über hybride Ökosysteme hinweg zu bieten. Gleichzeitig definiert KI die Zukunft der Orchestrierung neu. Tatsächlich identifizieren 91 Prozent der Befragten KI-gestützte Orchestrierung als äußerst oder sehr wichtig, wobei 70 Prozent planen, KI-gesteuerte Fähigkeiten innerhalb der nächsten 12 Monate zu implementieren. Die Möglichkeit, über Automatisierung hinauszugehen und intelligente Entscheidungen zu ermöglichen, wird zunehmend zur Notwendigkeit statt zum Luxus. KI-gesteuerte Orchestrierung bedeutet nicht nur die Optimierung der Jobplanung; es geht auch darum, Fehler vorherzusagen, Ressourcen dynamisch umzuweisen und selbstheilende Arbeitsabläufe zu ermöglichen. Während Organisationen KI und maschinelles Lernen (ML) in ihre IT- und Geschäftsprozesse integrieren, muss sich die Automatisierung weiterentwickeln, um komplexe Datenpipelines, MLOps-Workflows und Echtzeit-Datenorchestrierung zu unterstützen. Diese Transformation ist nicht ohne Herausforderungen. Die Komplexität des Managements der Automatisierung in Multi-Cloud-Umgebungen, der wachsende Bedarf an Echtzeit-Observabilität und die zunehmende Rolle von KI in der Automatisierung erfordern ein neues Maß an Raffinesse. Unternehmen brauchen Lösungen, die mehr tun als nur Aufgaben auszuführen – sie brauchen Plattformen, die Sichtbarkeit, Intelligenz und Anpassungsfähigkeit bieten. Die Rolle der Workflow-Orchestrierung besteht nicht mehr darin, die Lichter am Laufen zu halten; es geht darum, Innovation, Agilität und Resilienz in einer Ära digitaler Beschleunigung zu ermöglichen.
Plattformanforderungen
Offensichtlich wird die Orchestrierung von Anwendungs- und Datenworkflows weiterhin ein entscheidender Treiber sein, und die Wahl der richtigen Orchestrierungsplattform ist eine der wichtigsten Entscheidungen, die ein Unternehmen treffen kann. Vor diesem Hintergrund möchte ich acht Schlüsselfunktionen vorstellen, die eine Plattform haben muss, um geschäftskritische Workflows in der Produktion in großem Maßstab zu orchestrieren.
Unterstützung für heterogene Workflows:
Große Unternehmen setzen schnell auf Cloud, und es herrscht allgemeine Einigkeit in der Branche, dass der zukünftige Zustand stark hybrid sein wird, von Mainframe-Systemen über verteilte Systeme im Rechenzentrum bis hin zu mehreren Clouds – privat und öffentlich. Wenn eine Anwendungs- und Daten-Workflow-Orchestrierungsplattform verschiedene Anwendungen und deren zugrundeliegende Infrastruktur nicht bewältigen kann, bleiben Unternehmen in vielen Automatisierungssilos sitzen, die individuelle Integrationen erfordern, um plattformübergreifende Workflow-Abhängigkeiten zu bewältigen.
SLA-Management:
Geschäftsabläufe wie Finanzabschluss und Zahlungsabwicklung verfügen alle über Completion Service Level Agreements (SLAs) geregelte Regulierungsbehörden. Die Orchestrierungsplattform muss in der Lage sein, nicht nur Fehler und Verzögerungen bei entsprechenden Aufgaben zu verstehen und zu benachrichtigen, sondern diese auch mit der Geschäftsauswirkung zu verknüpfen.
Fehlerbehandlung und Benachrichtigung:
Selbst die am besten gestalteten Workflows laufen in der Produktion zu Ausfällen und Verzögerungen. Der Orchestrator muss Benachrichtigungen zur richtigen Zeit für das richtige Team aktivieren, um lange Diskussionen im Kriegsraum über die Zuweisung einer Antwort zu vermeiden.
Selbstheilung und Sanierung:
Wenn Teams auf Auftragsausfälle in Geschäftsabläufen reagieren, ergreifen sie Korrekturmaßnahmen, wie zum Beispiel das Neustarten, das Löschen einer Datei oder das Löschen eines Caches oder einer temporären Tabelle. Der Orchestrator sollte es Ingenieuren ermöglichen, solche Aktionen beim nächsten Auftreten desselben Problems automatisch zu konfigurieren, anstatt einen kritischen Workflow zu stoppen, während mehrere Teams auf die Fehler reagieren.
End-to-End-Sichtweite:
Workflows führen miteinander verbundene Geschäftsprozesse über hybride Tech-Stacks hinweg aus. Die Orchestrierungsplattform sollte in der Lage sein, die Herkunft der Workflows klar zu zeigen, um die Beziehungen zwischen Anwendungen und den von ihnen unterstützten Geschäftsprozessen besser zu verstehen. Dies ist auch für das Change Management wichtig, um zu sehen, was stromaufwärts und nachgelagert in einem Prozess passiert.
Angemessene UX für mehrere Personas:
Workflow-Orchestrierung ist ein Teamsport mit vielen Beteiligten wie Entwicklern, Betriebsteams und Geschäftsprozessinhabern usw. Jedes Team hat einen anderen Anwendungsfall in der Interaktion mit dem Orchestrator, daher muss es für jedes Team die richtige Benutzeroberfläche (UI) und Benutzererfahrung (UX) bieten, damit sie effektive Nutzer der Technologie sein können.
Produktionsstandards:
Der Betrieb in der Produktion erfordert stets die Einhaltung von Standards, was im Fall von Workflows korrekte Namenskonventionen, Fehlerbehandlungsmuster usw. bedeutet. Die Orchestrierungsplattform sollte in der Lage sein, eine sehr einfache Möglichkeit zu bieten, solche Standards zu definieren und die Nutzer beim Erstellen von Workflows zu ihnen zu führen.
Unterstützen Sie DevOps-Praktiken:
Da Unternehmen DevOps-Praktiken wie kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)-Pipelines einführen, sollten die Entwicklung, Modifikation und sogar die Infrastrukturbereitstellung des Workflow-Orchestrators in moderne Release-Praktiken integriert werden. Der Bericht von EMA unterstreicht eine entscheidende Realität: Die Zukunft gehört Organisationen, die Orchestrierung als strategisches Imperativ annehmen. Durch die Integration von KI, Cloud-Automatisierung und Observabilität in ihre Anwendungs- und Daten-Workflow-Orchestrierungsstrategien können Unternehmen Effizienz steigern, die Leistung optimieren und der Konkurrenz voraus sein. Um den vollen Umfang der Entwicklung der Workflow-Orchestrierung zu verstehen und was sie für Ihr Unternehmen bedeutet, entdecken Sie die Erkenntnisse aus der neuesten Forschung von EMA.
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.