Interxion: data centric architecture vraagt om nieuwe architectuur

Een van de belangrijkste trends voor organisaties op het gebied van data is de overgang van centraal opgeslagen data naar data in de cloud. Dit opent een breed scala aan nieuwe mogelijkheden, maar voor het zover is hebben veel van die bedrijven hulp nodig bij het doormaken van die digitale transformatie, zeker wanneer ze succesvol gebruik willen maken van AI en machine learning.

Organisaties hebben te maken met verschillende trends op het gebied van data, zegt Patrick Lastennet, Director of Marketing & Business Development bij Interxion, onderdeel van Digital Realty. “Daarbij is het goed om eerst aan te geven dat wij verschillende soorten klanten hebben, die we in grote lijnen indelen in drie categorieën: enterprises, platforms en connectivity providers. In dit geval spreek ik vooral over de enterprise klanten, omdat die het verst gevorderd zijn in het doorvoeren van de digitale transformatie.”

En hoewel ze niet allemaal even ver zijn met het daadwerkelijk doorvoeren van de transitie, geldt wel voor al onze enterprise klanten dat ze zich bezighouden met het implementeren van nieuwe technologieën om grote hoeveelheden data goed te kunnen verwerken. Daarbij worstelen ze allemaal met de vraag hoe ze de huidige gecentraliseerde architectuur, waarbij data zich bevindt in centrale systemen en warehouses, omvormen tot een compleet decentrale architectuur, waarbij de meeste data in de cloud staat en daar verwerkt wordt.”

Exponentiële groei

De hoeveelheid data die gebruikers èn de grote verscheidenheid aan devices die zij gebruiken exponentieel groeit, moet als gevolg daarvan ook de architectuur om al die data te kunnen gebruiken in de bedrijfsprocessen volledig op de schop. “De architectuur moet nu als het ware om de data heen gebouwd worden, en niet meer – zoals in de oude situatie – naar de bestaande architectuur toegebracht worden. Wij spreken dan ook over een data centric architecture.”

“De uitdaging waar de enterprises zich voor gesteld zien noemen wij de data gravity challenge. Als Interxion helpen wij bedrijven om de problemen die zij daarbij ondervinden op te lossen. Want zeker wanneer je met AI en Machine Learning aan de slag wilt, zul je eerst die uitdagingen rond data gravity opgelost moeten hebben. Juist daarom bieden wij data centers aan met extreem krachtige data exchange opties, zodat onze klanten veel makkelijker data kunnen uitwisselen, ook onderling.”

Experimenteren

De mate van volwassenheid in die transitie is wisselend. “De meeste bedrijven zijn nog vooral aan het experimenteren. Om AI goed te kunnen toepassen in een data centric architecture moeten organisaties namelijk drie fases doorlopen. In de eerste fase moeten de bedrijven hun portfolio van data centers rationaliseren. In veel gevallen begrijpt men dan dat het verstandig zou zijn om diverse warehouses en data centers te consolideren of zelfs uit te faseren, maar daar zit natuurlijk direct een kostenplaatje aan vast.”

“In de tweede fase moet het netwerk geschikt gemaakt worden voor de connectivity met enorme datastromen in de cloud en op diverse locaties. Op dit gebied zie je dat de Verenigde Staten duidelijk voor lopen op Europa. Maar ook hier worden nu in steeds hoger tempo netwerken vervangen en geschikt gemaakt voor een data centric architecture.”

Innovatie

“Pas in de derde fase kom je echt toe aan innovatie met data, zoals de toepassing van AI en Machine Learning. Een valkuil waar veel organisaties intrappen is dat zij beginnen met de leuke dingen, zoals AI, zonder dat zij fase I en II doorlopen hebben. Wat je dan ziet is dat de innovatie blijft hangen in de cloud en dat het moeilijk is die ook door te voeren in je eigen bedrijfsprocessen, die zich veelal nog binnen je eigen netwerk afspelen.”

Traditioneel is de IT-afdeling hiervoor de gesprekspartner. “Maar juist omdat het zo belangrijk is om ook met de data scientists en business managers te spreken werken wij samen met partners, waarvan Nvidia op dit moment voor ons één van de belangrijkste is. Zij hebben veel verstand van de voordelen van de toepassing van AI voor de business en daarom trekken wij in veel trajecten samen op. En de materie is ook dermate complex dat niemand het alleen kan. We werken dan ook met een heel ecosysteem aan partners.”

Evolutie

Voor het daadwerkelijk realiseren van de voor AI benodigde data centric architecture moet nog wel het een en ander gebeuren. “Ik denk dat er vooral een verandering, of evolutie, moet plaatsvinden op het organisatorische vlak. Men moet ervoor waken niet in silo’s te werken, wat men jarenlang gewend was. Om de benodigde veranderingen door te voeren en om daadwerkelijk met innovatie aan de slag te gaan, moet je in staat zijn om virtuele teams samen te stellen, die dwars door al je organisatieonderdelen heen functioneren.”

“Daarnaast is het belangrijk dat organisaties de juiste mensen aan boord hebben. Daarmee doel ik vooral op de juiste data scientists. Iedereen weet dat die momenteel erg moeilijk te vinden zijn. En wanneer je ze eenmaal gevonden hebt moet je ze ook zien vast te houden. Wat daarbij helpt is beschikken over het juiste netwerk, waardoor zij in ieder geval met innovatie aan de slag kunnen, en niet hoeven te wachten op de IT.”

Ambitieniveau

“En tenslotte is het voor innovatie belangrijk dat het ambitieniveau hoog is. Als je meer wilt dan aan de slag gaan met een door een andere voorgeprogrammeerde chatbot dan zul je ervan doordrongen moeten zijn dat je veel van je organisatie, IT en budgetten vraagt. Dan moet het ambitieniveau van het senior management dus hoog genoeg zijn.”

Het overwinnen van deze obstakels is volgens hem nodig. “Dan zullen bedrijven blijven bestaan. De concurrentie zal er in de toekomst niet minder op worden, en wanneer je dan als bedrijf geen goede data centric architecture hebt gerealiseerd ben je niet in staat om snel genoeg te veranderen of nieuwe producten te ontwikkelen.”

Door: Marco van der Hoeven