Гибридная инженерия возникла для удовлетворения современных потребностей бизнеса, когда системы должны адаптироваться к постоянным изменениям, пишет на портале InformationWeek Ингрид Кертис генеральный директор консалтинговой компании Sparq.

Первые исследователи часто путешествовали с картами, которые были прекрасно иллюстрированы, но при этом вводили в заблуждение. Береговые линии дрейфовали, реки блуждали, а целые регионы существовали лишь в воображении картографа.

В результате выжившие экипажи не всегда точно следовали карте. Ими руководили проводники, которые разбирались в местности и корректировали курс по мере изменения условий.

Это расхождение снова имеет значение, теперь уже при формировании современных ИТ-систем.

Дилемма «создать или купить» по-прежнему обсуждается, как будто ничего принципиально не изменилось. На практике системы, за которые отвечают руководители, больше не ведут себя как фиксированные береговые линии.

Данные постоянно движутся. Рабочие процессы развиваются, как только достигают производственной среды. Искусственный интеллект вводит новые уровни рассуждений, зависимостей и сбоев, которые никогда не были частью первоначальной модели. Концепция, разработанная для стабильных условий, теперь применяется к системам в движении.

Модель, разработанная для спокойной воды

«Создать» и «купить» когда-то представляли собой два четких пути. Каждый из них имел свои компромиссы, которые были хорошо понятны, и любой из них мог обеспечить надежный результат, поскольку окружающая среда оказывала ограниченную нагрузку на архитектуру. Рабочие процессы были предсказуемы, а изменения происходили в рамках заданных циклов. От ПО ожидалось выполнение, а не интерпретация.

Такого мира больше не существует. Современные операционные системы должны постоянно адаптироваться к изменениям, оставаясь при этом надежными. ИИ ускорил этот процесс, внедрив принятие решений непосредственно в рабочие процессы. Теперь системы рассуждают и адаптируются в режиме реального времени. Первоначальный подход был разработан для спокойных условий. Сегодня же руководители работают в условиях меняющейся погоды.

Таким образом, отказоустойчивые системы зависят от архитектур, созданных для обработки изменений и стрессовых ситуаций, и значительная часть корпоративных приложений вскоре будет включать в себя специализированных агентов ИИ. Это приближает нас к интеллекту, непосредственно интегрированному в операционную деятельность, а не наложенному сверху.

Скорость сопряжена со скрытыми ограничениями

SaaS заслужил свою роль, предложив скорость и предсказуемость. Для стандартизированных рабочих процессов он по-прежнему приносит пользу. Ограничения проявляются, когда в дело вступает операционная сложность.

В средах, определяемых полевыми условиями, нюансами регулирования или переменным спросом, SaaS начинает навязывать свои собственные предположения. Организации адаптируют свои процессы к ПО, а не наоборот. Со временем они перенимают точку зрения поставщика на то, как должна выполняться работа.

Затраты не являются теоретическими. В одной организации, занимающейся выездным обслуживанием, годовые расходы на одну платформу достигли примерно 170 000 долларов, при этом использовалась лишь небольшая часть ее возможностей. Когда поставщик ввел ценообразование, основанное на доходах, рост фактически стал налогом. ПО, предназначенное для поддержки операций, стало тормозить рентабельность.

Это распространенный шаблон. Поставщики SaaS заинтересованы в обслуживании максимально широкого рынка, что приводит к тому, что многие организации арендуют системы на неопределенный срок, принимая на себя ограничения, которые накапливаются со временем.

Точность имеет свою цену

Индивидуальная разработка находится на противоположном конце спектра, предлагая уровень точности и контроля, который становится необходимым, когда рабочие процессы действительно уникальны. Однако эта точность имеет свою цену. По мере того, как системы становятся все более адаптированными, поверхности интеграции увеличиваются, требования к техническому обслуживанию возрастают, а сроки поставки увеличиваются, часто таким образом, что это трудно обратить вспять после того, как архитектура создана.

Исторически сложилось так, что экономические факторы делали этот подход нереалистичным для многих организаций. Создание специализированной операционной системы требовало значительных времени и капитала. Однако руководители, разочарованные ограничениями SaaS, часто соглашались на них, потому что альтернатива казалась худшей.

ИИ изменил эту арифметику. Когда подробный документ с требованиями можно преобразовать в работающий, удобный для навигации прототип за дни, а не за месяцы, кривая затрат меняется. Системы, которые раньше требовали сотен часов работы инженеров, теперь можно формировать итеративно с гораздо меньшими трудностями. Право собственности снова становится жизнеспособным, при условии, что оно применяется избирательно.

Создано для движения

Для удовлетворения этих условий возникла гибридная инженерия. Она начинается с прочного операционного ядра, состоящего из компонентов, готовых к интеллектуальному управлению и предназначенных для безопасной адсорбции изменчивости. Эти основы стабилизируют части системы, наиболее подверженные сбоям, одновременно создавая базу, которая может поддерживать рассуждения, проверку и изменения с течением времени.

Затем инженерные усилия сосредотачиваются на той части системы, где действительно имеет место дифференциация. Именно здесь проявляются операционные нюансы и формируется конкурентное преимущество. В результате получается система, разработанная для эволюции, потому что она изначально была создана для движения.

Рельеф больше не соответствует карте. Лидеры могут продолжать следовать планам, разработанным для более спокойной эпохи, или же принять модель, отражающую особенности современных систем. Гибридный подход не заменяет здравого смысла, но восстанавливает его.