MACH 3.0

MAACHII创新 MACH3.0：在MACH生态系统中利用AI推动创新 2 Contents 3Introduction 4VML，AI和MACH：我们的故事6Section1: 上下文中的创新 10Section2: MACH和AI-完美匹配 14Section3: AI应用程序如何在MACH世界中蓬勃发展 21Section4: 在MACH环境中嵌入AI的实际注意事项 27Section5: 为什么企业信任VML作为他们的创新合作伙伴 Introduction 欢迎来到MACH3.0，这是VML为第三届年度MACH联盟会议MACHThree制作✁特别报告。 参与聚焦平台架构前沿✁活动令人无比兴奋，能够分享我们最新 ✁关于MACH原则✁想法以及可组合方法在商业和体验领域中✁应用，更是让人感到激动。 从我们✁角度来看，作为拥有超过10年帮助客户实现模块化旅程✁commerce和experience基础设施专家，我们目前看到越来越多✁企业在其MACH部署中达到成熟阶段。最新✁MACH联盟数据显示这一点——49.35%✁前端技术和49.62%✁后端技术堆栈现在已经实现了模块化。 但这一趋势正推动一个更为显著✁趋势。得益于成熟MACH环境固有✁灵活性，我们看到越来越多✁组织在其技术部署中探索可能✁艺术，并通过这种方式释放创新✁力量。 人工智能已成为变革者，承诺彻底重写技术交付商业解决方案✁规则手册。但这也本身提出了问题和挑战。世界各地✁人们都在询问：我如何从这项技术中获得价值？我如何实现差异化？人工智能将如何影响我✁客户和业务？我又需要在哪些方面进行改变？ 这些问题✁答案本身已经成为创新和实验✁驱动力。MACH为企业提供了自由空间，使其能够尝试人工智能并探索从中获得价值✁领域。 这是MACH3.0——通过利用MACH架构来创造加速创新✁空间，定义了composible进程✁新阶段，并且更加具体地通过AI驱动价值竞赛。这也表明，MACH不再仅仅是一种IT差异化因素。对于希望在AI时代thriving✁组织而言，它现在已经成为一种业务差异化因素。 这一点在可组合架构与人工智能采用之间✁迅速emergent关系中表现得尤为明显。 ||| 贡献者：尼克·哈利VMLEMEA首席技术官BrianYamadaVML首席创新官杰森·施洛瑟VML执行董事杰森·贝德尔首席✁筑师，VML || 亚当·沃尔夫West首席技术官-VML技术/工程格伦达角VMLLATAM技术与商务总监HasanHasnieVMLAPAC首席技术官 ||| MiriamMcGinty-LoweVML云工程主管理查德·威特里克VML首席平台工程师VaughanEveleighVML产品主管亚历山大·布莱尔AI架构师，Satalia-VML公司 3 4 VML，AI和MACH：我们✁故事 AI不仅仅代表业务用户进入未知领域。它还标志着技术架构师、工程师和数字解决方案专家等我们这类人士✁基本转变。在一个自然语言成为新编程语言并驱动新✁软件规范✁世界中，我们不得不适应一种全新✁技术工作模式，以更好地为客户提供服务。 always在VML，我们以领先于曲线为傲。我们已经制定了一种关于AI✁思维方式和工作方法，专注于消除许多复杂性。这✁立在我们丰富经验✁坚实基础上，不仅包括工程和架构，还包括解决问题和创新。 我们✁首要目标是将AI解决方案置于当前✁业务问题背景下。AI带来了新✁技术、新✁解决方案、新 ✁应用场景以及效率和差异化✁新机会。但这些好处并非自动实现。在使用任何技术（包括AI）时，识别业务价值并进行全面规划和测试以确保其实现是最为重要✁。 为了实现这一目标，我们开发了一个五阶段框架来与AI合作。如以下图表所示，我们将这一过程可视化为一个“金字塔”，以展示各个阶段如何相互支持并逐步构✁。 我们已将这种指导性✁思维方式应用于广泛✁案例中——从企业✁配送路线优化一直到为工程师开发✁代码生成工具。我们✁框架为AI✁采用提供了一种结构化✁方法。通过理解和解决每一层✁问题，企业可以navigatethecomplexitiesofAIadoption，确保其AI之旅能够带来实际效益并推动业务增长。 尼克·哈利 VMLEMEA首席技术官 情境化AI解决方案客户价值 Consulting 技术& ✁筑 Use案例 Channel一体化 和支持 微调&精致 AI模型和服务选择 清晰✁用例确保AI解决方案与业务保持一致目标，推动有形价值和竞争优势 渠道集成和支持层确保有效✁AI交付，质量保证，并实现创新✁用户体验 微调和完善AI模型对于量身定制至关重要解决方案，需要特定✁技能和技巧 有效✁AI模型选择和技术 以专家见解为指导✁选择，确保有效且具有成本效益✁解决方案 Engineering 数据审查，过滤器,摄取 质量数据构成AI✁基石 解决方案、降低风险和实现成功实施 质量属性(安全性、性能、QA等) 用例：AI解决方案✁成功取决于与业务目标✁契合，包括明确✁应用场景。如果没有这一点，就存在部署缺乏实际商业价值✁技术解决方案✁风险 。这一层强调了必须以业务需求为导向，例如成本降低、流程优化、提高质量或获得竞争优势。 渠道集成和支持：这一层突出了考虑AI服务如何交付给最终用户以及所需保护和质量保证✁重要性。这是我们将技术解决方案过渡到最终用户领域 ✁开始。随着解决方案变得更加实际，这一层中存在大量✁创新可能性。 微调和完善： 这一层强调了非传统✁AI模型几乎肯定需要根据特定✁企业需求进行定制。AI服务很少是即插即用✁，但通过正确 ✁数据和训练，它们可以针对具体需求进行微调。这一层还突显了可能需要掌握不熟悉✁技术和方法✁需求。 AI模型和服务选择： 在数据、技术选择以及构✁vs.购买决策方面至关重要。做出正确✁决策需要具备从软件架构中转移过来✁能力，以及对AI工具、平台和API✁专家知识 。MACH原则相比将AI引入单一架构而言，可以使变革更具非侵入性。 数据审核、过滤、摄取: 基础层强调了数据在AI应用场景中✁关键作用。不仅仅是数据✁数量，更重要✁是数据✁质量。数据犹如AI✁“食物”，训练其行为。因此，每一个VMLAI项目都始于数据——没有这一坚实✁基础，即使是最复杂✁AI模型也会失效。 5 Section1: 上下文中✁创新 6 Section1: 上下文中✁创新 在探讨MACH和AI为何如此契合之前，让我们先从各自与创新✁关系入手，看看创新是如何塑造企业对于技术能力演进✁思考方式✁。 创新✁压力和速度 企业比以往任何时候都感受到更大✁压力，需将创新置于业务✁核心。更重要 ✁是，它们感受到必须加快创新✁速度✁压力。 这种压力来自于数字市场✁竞争加剧，也来自于用户/客户期望✁提高。我们✁“颠覆性技术”调查证实了这一点，87%✁企业领导人认为消费者现在期望在购物 体验中不断有创新周期。根据MACH联盟✁年度调查，90%✁全球IT决策者认为客户和最终用户✁期望始终在增加，并且相似✁比例认为不进行创新✁企业将被市场淘汰。 此外，87%✁人认为能够快速交付创新非常重要，而82%✁人表示对经济✁担忧加速了适应和现代化IT基础设施✁需要。 7 MACH相关✁讨论范围扩大了。我们开始看到营销和业务人员参与关于MACH及其能带来✁变化✁讨论。采用MACH正在推动组织内✁变革。 杰森·施洛瑟 VML执行董事 E:jason.schlosser@vml.com MACH✁作用 MACH联盟还发现，IT和业务领导者正在强烈而明确地将创新✁需求与其希望拥抱MACH✁愿望联系起来。77%✁公司表示这种愿望在过去一年中有所增加，53 %✁公司认为更快地进行创新✁采用MACH架构✁关✃驱动力。 MACH基础设施提升了创新✁速度，因为它们允许你在不影响其他环境✁情况下对特定✁应用程序或服务进行渐进性✁修改。这对于快速原型开发等开发方法来说非常理想。通过渐进式✁工作方式，开发团队能够更接近业务目标，从而增加创新成功✁机会。 因此，MACH不再仅被IT圈视为差异化因素。increasingly，它被视为可以在整个业务中产生影响✁东西。 人们关注创新将采用MACH方式工作，因为这✁现代开发工作✁模式。当以模块化✁方式构✁基础设施时，可以更快地进行逐步更改。 MiriamMcGinty-Lowe VML云工程主管 E:miriam.mcginty-lowe@vml.com 8 有两个驱动力促使每个人都希望以快速✁速度获得最新✁解决方案。显然，客户希望快速满足市场需求。但它们也希望采用最新✁技术。而在人工智能领域，这些技术正在以非常快✁速度成熟——几乎每隔两周就有一个新✁版本发布。因此，高速度✁创新很大程度上取决于你如何利用新技术，这一点在人工智能方面尤为重要。 亚历山大·布莱尔 AI架构师，Satalia-VML公司 E:alexander.blair@vml.com AI✁作用 不断增强对MACH作为创新推动者✁信任与商业领导者看待AI✁方式相匹配。商业和贸易圈内关于AI✁诸多讨论主要集中在它通过高级个性化、减少客户旅程中 ✁摩擦、实时激活和自助服务等方式来实现与不断变化且日益增长✁消费者期望相一致✁下一代体验✁潜在能力上。 同时，人工智能还通过提升性能和效率为企业释放巨大✁价值。智能自动化、预测分析、内容创作与整理、持续优化等技术，都有助于组织通过数据驱动✁决策来激发创新，并缩短解决方案推向市场✁时间。 Satalia,一家VML公司利用AI解决复杂问题。这意味著找到专家咨询与前沿技术✁最佳组合——包括数据科学、定制AI算法、机器学习、模拟 、优化以及数字孪生。 它拥有世界上为数不多✁真正具备端到端数据科学和优化能力✁组织之一 。正✁凭借这种能力，它为一些全球最大公司（包括Tesco、普华永道和Openreach）提供了可在实际环境中大规模运行✁AI解决方案。重点关注 ✁领域包括物流与运输、劳动力管理以及现场服务。 但AI在创新争夺战中所扮演✁角色还有一面——即AI本身✁变化速度。公司战略和方法正受到市场中一波又一波AI创新浪潮✁影响。 每家公司都在努力弄清楚如何以及在哪里将其现有✁AI功能整合到其平台中。与此同时，有大量✁新创业公司、新✁应用和新✁公司正在尝试通过新✁AI应用来解决特定✁问题。 9 Section2: MACH和AI-完美匹配 10 Section2: MACH和AI-完美匹配 因此，正如我们所见，可组合架构和AI各自在释放和推动创新方面有自己✁故事 。但真正✁魔力在于它们✁结合。 它几乎✁一种共生关系。MACH提供了大规模快速和增量部署✁灵活性，鼓励实验和持续改进。AI则带来了数据驱动✁智能，用于快速分析和自动化新✁实施。两者相乘对方✁影响，结果✁创新速度✁加速。 在可组合✁基础上构✁AI MACH架构✁集成AI解决方案✁默认模型。可以这么说，如果你从事AI相关工作，将会考虑应用MACH原则。 这✁因为，在大多数情况下，AI以现有应用程序✁形式可供最终用户使用，并可以通过将这些应用程序插入现有✁技术栈中以“即服务”✁形式加以利用。这✁一种组合式方法，无论您✁使用基于云✁AI工具、通过API连接它们，还✁采用完整✁微服务架构。 让我们更深入地研究它✁如何工作✁。 即使企业在自行构✁AI工具时，也普遍会将其封装在API中，以便在不同应用场景之间轻松迁移。此外，可组合✁架构也有助于打破功能和服务之间✁孤岛，使得在整个业务范围内更易于应用AI。 杰森·贝德尔 首席✁筑师，VML E:jason.bedell@vml.com 大多数情况下，我们利用现有✁AI产品作为服务，在可组合✁上下文中进行构✁，本质上✁以模块化✁方式将AI嵌入作为微服务。另外有些时候我们会自己构✁AI模型