Red Hat Ansible Automation Platform 的新功能自動化原則即程式碼，旨在推動混合雲環境中特定原則的自動化，為人工智慧蓬勃發展與傳統 IT 營運帶來管理與更高一致性
文／Red Hat
原始碼軟體解決方案供應商 Red Hat 今日宣布推出自動化原則即程式碼（policy as code），其為 Red Hat Ansible Automation Platform 未來版本中的一項新功能，旨在強化跨混合雲資產中持續增長且涵蓋多種人工智慧（AI）應用程式的原則與一致性。原則即程式碼是邁向自動化成熟度的另一里程碑，得以遵守不斷變化的內外部需求，並為支援擴展 AI 工作負載而擴散的基礎架構做好準備。
產業分析機構 IDC 指出：「儘管技能差距及人力資源不足，IT 營運仍持續面臨提高效率與降低成本的壓力。滿足業務線（Line-of-Business，LOB）持續創新及上市時間目標的需求，同時顧及 DevOps 與安全性團隊的敏捷與動態需求，及確保 IT 服務的韌性與可靠性，此對於傳統 IT 營運團隊而言是一個艱巨的挑戰。」
Red Hat Ansible 副總裁暨總經理 Sathish Balakrishnan 表示：「自動化是企業 IT 中重要基礎元件，而 AI 則是自動化自然進程。AI 顯然將成為我們一生中最具革命性的技術。採用與擴展 AI 工作負載並配合混合雲使用的競賽，導致更多複雜性及擴散。導入原則即程式碼有助為當前潛在的擴散帶來秩序，但自動化也會隨著新興應用程式與系統出現執行關鍵的合規性標準，成為 AI 發展中真正的策略元件。」
Red Hat 相信隨著 AI 擴展單一系統能力並進一步超越人類單獨可管理範疇，這項挑戰也呈現指數級增長。在如此龐大的工作負載下實踐關鍵原則，不僅需要大量的時間與精力，還需要跨部門團隊合作與文件記錄。隨著關鍵任務系統逐漸以 AI 為中心，將合規性指令應用於這些系統變得至關重要，因它們往往受到對系統安全性、效能與稽核之合規性命令影響。
AI 作為 IT 自動化之自然進程
藉由營運安全功能（guardrail）奠定成熟自動化的基礎，企業可為 AI 創新驅動更強大的安全足跡。自動化原則即程式碼有助客戶更好地定位自身位置，並依據特定的管理、風險與合規性（governance, risk and compliance，GRC）要求來營運 IT。無論是在執行自動化前，抑或是元件不符合原則時，原則即程式碼有助技術環境及資源符合議定標準，並在任何地方重複執行，從而跨混合雲大規模擴展控制，以及將潛在 AI 擴散保持於預定限制範圍內。
Red Hat 正致力透過全球大規模營運、自動化稽核報告幫助釋放技術團隊，實現更輕鬆地創建和管理 AI 工作負載的前後生命週期。自動化原則即程式碼將建置 IT 團隊所需的更大之控制一致性，藉由內建於營運中的保護層，增加投資新技術的信心。有了這些程式化的安全功能，企業可更確保 AI 是建置於其批准內容之上，提供真正商業價值。
企業 IT 自動化的黃金準則
Ansible Automation Platform 是業界領先的端到端自動化平台，提供綿延不絕的創新、Red Hat Ansible Lightspeed 等新功能以釋放 IT 團隊，彌平技能落差，並透過事件驅動（event-driven）Ansible 打造可用性工具。
如團隊使用 Red Hat Ansible Lightspeed 等 AI 服務加速自動化開發，從初始便可應用原則即程式碼，創建融入學習模型中的自動化內容及管理，如此內容創作者可編寫可自動維持其強制合規性要求的程式碼，從而大幅減少 IT 營運中技能落差與人為錯誤的影響。
服務提供狀態
Ansible 自動化原則即程式碼技術預覽版本預計將於未來幾個月內推出。客戶和合作夥伴可加入宣傳團隊，進行意見交流、分享和學習最佳實踐。合作夥伴亦可著手整合討論，從而使建議的最佳實踐可自動執行和納入服務方案中。
雲端是混合的，人工智慧亦然
30 多年來，開源技術實現了快速創新，同時大幅降低 IT 成本並減少創新障礙。至 2000 年代初期提供開放的企業級 Linux 平台 Red Hat Enterprise Linux（RHEL），到以 Red Hat OpenShift 驅動容器與 Kubernetes 作為開放式混合雲及雲端原生運算的基礎，Red Hat 在此領域中幾乎持續位於領先地位。
Red Hat 持續推動跨開放式混合雲 AI/ML 策略，無論是在資料中心、多重公有雲抑或是邊緣，賦能 AI 工作負載可在資料所在地運行。Red Hat 對 AI 之願景不僅侷限於工作負載，更將模型訓練與調整引向同一條道路，以進一步解決資料主權、合規性及營運完整性的限制。無論在何處運行，Red Hat 平台跨環境提供一致性之於保持 AI 創新的流動至關重要。
