W ramach cyfrowej transformacji przedsiębiorstw coraz mniej mówi się o tym, czy migrować do chmury, a coraz częściej – jak to zrobić najlepiej oraz kiedy warto rozważyć repatriację, czyli powrót z hiperskalowych platform do bardziej lokalnych lub hybrydowych środowisk. W obu przypadkach nie chodzi wyłącznie o aspekty techniczne, lecz przede wszystkim o strategiczne dopasowanie infrastruktury IT do celów biznesowych.

Migracja do chmury wymaga przemyślanej strategii. Pierwszym krokiem zawsze jest audyt istniejącej infrastruktury i zmapowanie zależności pomiędzy aplikacjami oraz przepływami danych. Należy też zdefiniować jasne cele, jak redukcja kosztów, zwiększenie skalowalności, poprawa niezawodności czy spełnienie wymogów regulacyjnych. Dobre praktyki zakładają etapowe podejście: rozpoczęcie od przenoszenia mniej krytycznych systemów, a dopiero później migrację kluczowych procesów biznesowych. Taka taktyka pozwala zminimalizować ryzyko i szybciej uzyskać pierwsze korzyści. Konieczne jest także prowadzenie szczegółowej dokumentacji migrowanych systemów.

Rolą takiego dostawcy jak GigaCloud jest zapewnienie certyfikowanej infrastruktury, przygotowanie mapy drogowej migracji, a także udostępnienie środowisk testowych i wsparcie w ich obsłudze. Po stronie klienta kluczowe jest natomiast jasne określenie priorytetów biznesowych oraz gotowość do dostosowania wewnętrznych procesów.

Przykładem udanej migracji jest ukraińska platforma Uklon, umożliwiająca zamawianie przejazdów przez aplikację. Jej administratorzy przenieśli swoje wewnętrzne usługi z serwerów dedykowanych do chmury publicznej GigaCloud w Warszawie w celu zapewnienia stabilności platformy dla milionów codziennych użytkowników. W efekcie uzyskano wyższą odporność systemów, zapewniono zgodność z międzynarodowymi standardami oraz możliwość planowania ciągłości działania.

Kirill Naumenko, Chief Technology Officer, GigaCloud Kirill Naumenko, Chief Technology Officer, GigaCloud  

Wraz z GigaCloud łatwiej jest rozpocząć korzystanie z technik chmurowych, integrować nowe produkty i usługi z własnymi procesami oraz skalować działalność. Wszystko to dzięki naszemu wygodnemu, zorientowanemu na klienta podejściu oraz gotowości do wyjaśniania każdego podejmowanego kroku. Nie przytłaczamy klientów złożoną terminologią, lecz działamy szybko i uczciwie. Nie ograniczamy dostępu do alternatywnych rozwiązań infrastrukturalnych i możemy zbudować wszystko zgodnie z potrzebami klienta, z uwzględnieniem dedykowanych chmur, systemów hybrydowych, serwerów GPU oraz środowisk zapewniających ciągłość działania.

  

Repatriacja, czyli strategiczny powrót

Często racjonalnym wyborem okazuje się powrót do środowiska lokalnego lub hybrydowego z dużej chmury publicznej. Repatriacja nie jest porażką, ale naturalną korektą strategii. Jej główne motywy – wynikające z wypracowanych najlepszych praktyk – to stabilizacja kosztów po ich wcześniejszej dogłębnej analizie (uniknięcie trudnych do przewidzenia opłat w modelach hiperskalowych), poprawa wydajności poprzez redukcję opóźnień w pracy aplikacji krytycznych oraz zapewnienie zgodności z regulacjami, szczególnie dotyczących konieczności przechowywania danych w obrębie danego kraju lub regionu. Bardzo ważne jest także, aby klient zdefiniował ujęte w umowie SLA kryteria wynajmowanego środowiska po repatriacji na bazie precyzyjnie wyznaczonych wcześniej celów biznesowych.

Dobrym przykładem udanego projektu repatriacji jest dostawca usług płatniczych Portmone, który musiał obsługiwać gwałtowne skoki liczby transakcji na początku każdego miesiąca. Rozwiązaniem okazało się środowisko hybrydowe łączące własną infrastrukturę z chmurą GigaCloud, posiadającą certyfikat PCI DSS. Dzięki temu firma wyeliminowała ryzyko przestojów, ustabilizowała koszty i jednocześnie zachowała pełną zgodność z wymaganiami branżowymi.

W niektórych projektach nie chodzi tylko o przeniesienie zasobów, lecz o całkowitą modernizację infrastruktury. Głównie dotyczy to obszaru AI. Współpracujący z GigaCloud klient (jego nazwa jest zastrzeżona umową NDA) wykorzystał środowisko GPU Cloud z procesorami NVIDIA A40 do trenowania modeli rozpoznawania obiektów. W porównaniu z tradycyjnymi CPU czas treningu skrócił się nawet 50-krotnie, a wrażliwe informacje pozostały w lokalnym centrum danych o standardzie Tier III.

Dodatkowe informacje: Paulina Durczak, Business Development Manager, GigaCloud, paulina.durczak@gigacloud.eu