دراسة «نوتانيكس» تكشف أن "الذكاء الاصطناعي التوليدي" يغير أولويات المؤسسات، مع تركيز كبير على الأمن والخصوصية

أعلنت شركة «نوتانيكس» Nutanix (المدرجة في بورصة ناسداك: NTNX) الرائدة في مجال الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة، اليوم عن نتائج تقريرها السنوي السابع لمؤشر الحوسبة السحابية للمؤسسات (ECI)، والذي يرصد ويقيس تقدم المؤسسات العالمية في تبني الحلول السحابية. يكشف التقرير لهذا العام عن تبني "الذكاء الاصطناعي التوليدي" (GenAI)، وأولويات الاستثمار، والفوائد التي يجنيها، بالإضافة إلى التحديات الرئيسية التي تواجهها المؤسسات لتلبية متطلبات تلك أعباء العمل الناشئة.تتضمن النتائج الرئيسية للتقرير في المملكة العربية السعودية ما يلي:• انتشار واسع لتطبيق الحاويات بين المشاركين في استطلاع الرأي من المملكة العربية السعودية100% من المشاركين من المملكة العربية السعودية في تقرير إستطلاع مؤشر الحوسبة السحابية للمؤسسات (ECI) لهذا العام أفادوا بأن مؤسساتهم على الأقل في مرحلة تحويل تطبيقاتها إلى الحاويات. ببساطة، 96% من المشاركين في المملكة يتفقون على أن مؤسساتهم تستفيد من تبني تطبيقات/حاويات سحابية أصلية، حيث أن الغالبية العظمى تستفيد بالفعل من تقنية الحاويات والتقنيات المرتبطة بها (مثل منصات التنسيق orchestration).عندما يتعلق الأمر بنشر أحمال العمل، أشار المشاركون من المملكة إلى أن قواعد البيانات هي التطبيق الأكثر تحويلاً إلى الحاويات، تليها تطبيقات "الذكاء الاصطناعي التوليدي" وتطبيقات التطوير والاختبار.أما بالنسبة للتحديات التي تواجهها المؤسسات السعودية في تحويل التطبيقات إلى الحاويات وإدارتها، تشير النتائج إلى تحديات تتعلق بتحديث البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات، وتطوير التطبيقات، وتطوير المهارات.• المملكة العربية السعودية تُظهر مستويات عالية من تنفيذ استراتيجية "الذكاء الاصطناعي التوليدي" ولكن لديها نظرة متشائمة بشأن العائد على الاستثمار طويل الأجلتُظهر نتائج الاستطلاع لهذا العام أن نسبة 100% من المؤسسات السعودية لديها بالفعل استراتيجية لـ"الذكاء الاصطناعي التوليدي"، على الرغم من تفاوت مستوى تنفيذ هذه الاستراتيجية: حيث أفاد 60% بأنهم في مرحلة التنفيذ النشط، وهي نسبة أعلى من المتوسط العالمي ومتوسط منطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا.أشار المشاركون من المملكة إلى زيادة الإنتاجية، والابتكار، والأتمتة، والكفاءة كأهم الأهداف والاستراتيجيات التجارية المدعومة بـ"الذكاء الاصطناعي التوليدي".لدى المملكة نظرة متشائمة على المدى الطويل فيما يتعلق بالعائد على الاستثمار لمشاريع "الذكاء الاصطناعي التوليدي". حيث يتوقع 26% تحقيق التعادل أو الخسارة في مشاريع "الذكاء الاصطناعي التوليدي" خلال العام القادم، بينما يتوقع 35% تحقيق التعادل أو الخسارة خلال السنوات 1-3 القادمة. وهذا سيكون تحديًا رئيسيًا يتعين على صانعي القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات في المملكة التصدي له.• ما يقرب من 80% من المشاركين في استطلاع الرأي من المملكة العربية السعودية يعتقدون أن تبني "الذكاء الاصطناعي التوليدي" سيكون تحديًا لمؤسساتهم، ويرجع ذلك في المقام الأول إلى الفجوات في المهارات والخبرةتواجه جميع المشاركين تقريبًا (98%) تحديات عند توسيع نطاق أحمال عمل "الذكاء الاصطناعي التوليدي" من التطوير إلى الإنتاج. التحدي الأول الذي تواجهه المؤسسات في المملكة عند توسيع نطاق أحمال عمل "الذكاء الاصطناعي التوليدي" هو نقص المهارات اللازمة لنشر وتشغيل الذكاء الاصطناعي.يزيد من تعقيد هذه الفجوة في المهارات أن 34% من المشاركين من المملكة صنفوا تعقيد ونقص الخبرة في بناء بيئات "الذكاء الاصطناعي التوليدي" من الصفر كأحد التحديات الرئيسية المرتبطة به. ومن المرجح أن يكون نقص الخبرة والمهارات في مجال "الذكاء الاصطناعي التوليدي" من العوامل الرئيسية التي تجعل 78% من المشاركين في المملكة يعتقدون أن تبني هذه التقنية يمثل تحديًا لمؤسساتهم. تبدو المؤسسات في المملكة واعية بهذه الفجوة في المهارات والحاجة إلى معالجة هذه التحديات، حيث أفاد 62% من المشاركين بأن مؤسساتهم تحتاج إلى الاستثمار في تدريب تكنولوجيا المعلومات لدعم تطبيقات/أحمال عمل "الذكاء الاصطناعي التوليدي" خلال السنوات 1-3 القادمة.• الأداء والقابلية للتوسع يتفوقان قليلاً على خصوصية وأمن البيانات عند تنفيذ "الذكاء الاصطناعي التوليدي"بالإضافة إلى التحديات المتعلقة بالمهارات التي تأتي مع تنفيذ أحمال عمل "الذكاء الاصطناعي التوليدي"، فإن تطبيقاته نفسها تقدم تحديات فريدة تتعلق بمعالجة البيانات، وتطوير النماذج، والتدريب، والصيانة. وصنفت المملكة العربية السعودية مخاوف الخصوصية والأمن المرتبطة باستخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع بيانات الشركة الحساسة كأكبر تحدٍ مرتبط بأحمال عمل "الذكاء الاصطناعي التوليدي".98% من المشاركين من المملكة يقولون إن مؤسساتهم يمكن أن تفعل المزيد لتأمين نماذج وتطبيقات "الذكاء الاصطناعي التوليدي" لديها. من المتوقع أن يستمر هذا التحول نحو أمن البيانات والخصوصية في التأثير على صانعي القرار في المملكة خلال السنوات القليلة القادمة، حيث يتفق 92% من المشاركين من المملكة على أن "الذكاء الاصطناعي التوليدي" يغير أولويات منظماتهم، مع تصدر الأمن والخصوصية كأولويات أعلى."كما تُظهر نتائج البحث، فإن تبني "الذكاء الاصطناعي التوليدي" (GenAI) يمثل فرصًا وتحديات كبيرة للمؤسسات في المملكة العربية السعودية"، صرح "طلال السيف"، مدير المبيعات لمنطقة الخليج وشمال أفريقيا لدى شركة «نوتانيكس»: "بينما يوجد حماس واضح للاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين الإنتاجية والأتمتة والابتكار، يجب على الشركات أولاً معالجة الفجوات الحرجة في أمن البيانات والمهارات والبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات. لضمان نجاح تنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي، نوصي باتخاذ إجراءات فورية لسد هذه الفجوات في المهارات، سواء من خلال التوظيف المباشر أو التعاون مع مقدمي الخدمات. بالإضافة إلى ذلك، من الضروري تقييم القيمة التجارية لمشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي من منظور طويل الأجل، مع التركيز على العائد على الاستثمار المستدام بدلاً من الربح قصير الأجل. أخيرًا، يجب إعطاء أولوية لتحديث تكنولوجيا المعلومات لتسهيل تحويل التطبيقات إلى حاويات ونشر الذكاء الاصطناعي التوليدي بسلاسة. من خلال التخلص من المهام اليدوية في تكنولوجيا المعلومات، يمكن للمؤسسات تحرير الموارد، مما يمكّن فرق تكنولوجيا المعلومات من بناء المهارات اللازمة وإعادة توجيه الميزانيات نحو الأدوات والخدمات المتخصصة التي ستقود لنجاح تلك المبادرة ".للعام السابع على التوالي، كلفت «نوتانيكس» إجراء دراسة بحثية عالمية لفهم حالة النشر الحوسبي السحابي للمؤسسات العالمية، واتجاهات تحويل التطبيقات إلى حاويات، وتبني تطبيقات "الذكاء الاصطناعي التوليدي". في خريف عام 2024، أجرت وكالة الأبحاث البريطانية "فانسون بورن" (Vanson Bourne) استطلاعًا شمل 1,500 من صانعي القرار في مجال تكنولوجيا المعلومات وفرق هندية DevOps/Platform حول العالم. شملت عينة المشاركين قطاعات صناعية متعددة، وأحجام أعمال مختلفة، ومناطق جغرافية متنوعة، بما في ذلك أمريكا الشمالية والجنوبية؛ وأوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا (EMEA)؛ ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ واليابان (APJ).

جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا

اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:

التعلم مع الذكاء الاصطناعيالتحقق من الحقائقتحويل النص إلى كلامملخص الذكاء الاصطناعي

أخبار ذات صلة

وظيفة

منذ 9 ساعات

• وظيفة

الهيئة الملكية بالجبيل تعلن عن وظائف للثانوية فأعلى برواتب تصل إلى 9,000

تعلن الهيئة الملكية بالجبيل عن توفر عدد من الوظائف المتنوعة (إدارية، فنية، مساندة، مهنية، تخصصية، تقنية) للرجال والنساء حملة (الثانوية، الدبلوم، البكالوريوس) عبر برنامج الإحلال والتأهيل لتوطين وظائف الشركات المتعاقدة على النحو التالي: - مساعد اداري - عدد 1 (للرجال والنساء) - موظف استقبال - عدد 1 (للرجال والنساء) - أخصائي إدارة مشاريع - عدد 1 (للرجال والنساء) - مراقب عمال أعمال النظافة - عدد 1 (للرجال والنساء) - مفتش الصحة و السلامة - عدد 1 (للرجال) - مشغل معدات - عدد 1 (للرجال) - فني أجهزة التدفئة والتهوية و تكييف الهواء - عدد 1 (للرجال) - فني تكييف - عدد 1 (للرجال) - كهربائي - عدد 1 (للرجال والنساء) - أخصائي دعم فني - عدد 1 (للرجال) - أخصائي دعم فني أعلى - عدد 1 (للرجال والنساء) - مطور أعلي لتطبيقات Oracle - عدد 1 (للرجال) - اخصائي مشاريع تقنية معلومات - عدد 1 (للرجال) - كاتب مستندات ومكتبة تقنية المعلومات - عدد 1 (للرجال والنساء) - أخصائي إدارة قواعد بيانات للغة برمجة SQL DBA - عدد 1 (للرجال والنساء) - أخصائي مركز بيانات - عدد 1 (للرجال والنساء) - أخصائي خوادم لنظام (Nutanix) - عدد 1 (للرجال والنساء) - محلل اتصالات للشبكات اللاسلكية - عدد 1 (للرجال) - محلل شبكات - عدد 1 (للرجال والنساء) - مطور تطبيقات - عدد 1 (للرجال والنساء) - مبرمج تطبيقات لنظام Oracle - عدد 3 (للرجال) - محلل أعلى لأنظمة الأعمال - عدد 2 (للرجال والنساء) - مطور الهاتف النقال - عدد 1 (للرجال والنساء) - أخصائي مشاريع تقنية المعلومات - عدد 2 (للرجال والنساء) - مطور تطبيقات نظام مكسيمو - عدد 1 (للرجال والنساء) - أخصائي دعم فني - عدد 5 (للرجال والنساء) - مسؤول نظم لبرنامج لينوكس linux - عدد 1 (للرجال والنساء) - مدير تهيئة وتغيير وإصدار لتقنية المعلومات - عدد 1 (للرجال والنساء) - فني حركة المرور - عدد 1 (للرجال) - فني دعم تقنية معلومات - عدد 1 (للرجال والنساء) - سائق سيارة مكافحة حشرات - عدد 1 (للرجال) - مدير المكتب - عدد 1 (للنساء) - مدير المشروع (الجبيل الصناعية) - عدد 1 (للرجال) - مسؤول السلامة (الجبيل الصناعية) - عدد 1 (للرجال) - مشرف صيانة (مهندس BMS) الجبيل الصناعية - عدد 1 (للرجال) المؤهلات المطلوبة: - الثانوية العامة - الدبلوم - البكالوريوس الرواتب: الرواتب الإجمالية تتراوح من (5,000) إلى (9,000) ريال حسب الوظيفة الشاغرة والمؤهل والخبرة. نبذة عن برنامج الإحلال والتأهيل: برنامج التأهيل و الإحلال بالهيئة الملكية بالجبيل الصناعية هو برنامج بأشراف مباشر من الرئيس التنفيذي للهيئة الملكية للقيام بالدور المساعد والمنسق لتحقيق رؤية الهيئة الملكية بتوطين الوظائف بمدينة الجبيل الصناعية، يقوم برنامج التأهيل والإحلال بالدور المراقب لحركة توطين الوظائف بمدينة الجبيل الصناعية وعمل الإحصاءات والتأكد من تحقيق النسب المطلوبة لتوطين الوظائف حسب النشاط و تزايد تلك النسب بما يتماشى مع رؤية الهيئة الملكية لإدارة المدينة ووضع الآليات والإجراءات التي تسهم بقيام المستثمر بالدور الوطني بتوطين الوظائف وعمل بعض البرامج التدريبية قبل التوظيف بالتنسيق مع الجهات المختصة.

سويفت نيوز

١٤-٠٥-٢٠٢٥

• سويفت نيوز

كسر الحواجز.. الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة مفتاح للمرونة الحقيقية

بقلم: محمد حديد: مدير حسابات المؤسسات الكبرى في «نوتانيكس» لطالما وُعدت الحوسبة السحابية بتقديم مرونة غير مسبوقة، تُمكّن المؤسسات من الابتكار السريع، والتكيّف مع المتغيرات، وتعزيز النجاح التجاري. ومع ذلك، ظل هذا الوعد بعيد المنال للعديد من المؤسسات، حيث فشلت استثماراتها الضخمة في البنية التحتية السحابية في التغلّب على تحديات رئيسية مثل تشتت البيانات، وأنظمة العمل المنعزلة، وصعوبة تشغيل الذكاء الاصطناعي بكفاءة. نتيجةً لذلك، بقيت العديد من المؤسسات عالقة في مرحلة التبشير بالمزايا النظرية بدلاً من تحقيق نتائج ملموسة. لكن التطور التكنولوجي المستمر أفرز حلاً واعداً يُعرف بـ 'الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة' (Hybrid Multicloud)، والذي يُعد نقلة نوعية قادرة على سد هذه الفجوة. من خلال تمكين إدارة موحّدة للبيانات عبر البيئات المختلفة ومواءمة الابتكار المعزّز بالذكاء الاصطناعي مع الأهداف الاستراتيجية، توفّر هذه الحلول للمؤسسات فرصة تحويل المرونة من مفهوم نظري إلى حقيقة عملية. هذا النموذج ليس خياراً مثالياً فحسب، بل أصبح ضرورة ملحّة في ظل الاعتماد المتزايد على الذكاء الاصطناعي لضمان القدرة التنافسية. تحدي المرونة: لماذا لا تزال المؤسسات عالقة؟ على الرغم من الضجة الكبيرة حول الحلول السحابية، تواجه المؤسسات صعوبات جمة في تحقيق المرونة المطلوبة لتطوير ونشر أحمال العمل الجديدة، أو حتى إدارة بيئات الحوسبة السحابية الأصلية بكفاءة. أحد الأسباب الرئيسية هو تجزئة البيانات. على سبيل المثال، تواجه البنوك التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاحتيال صعوبة في تجميع بياناتها الموزعة عبر أنظمة منفصلة، مما يعيق التحليل الفوري ويحدّ من الفعالية. كما أن العديد من المؤسسات تعامل الذكاء الاصطناعي على أنه مشروع تجريبي منعزل، بدلاً من دمجه في العمليات الأساسية، مما يحول دون تحقيق تأثير تجاري ملموس. إضافة إلى ذلك، تبرز مخاوف الخصوصية وأمن البيانات كعقبة تشكل تحديًا، خاصة مع استخدام حلول الحوسبة السحابية العامة التي تثير تساؤلات حول سيادة البيانات وأمنها. هذه التعقيدات مجتمعة تُعيق تحقيق المرونة المنشودة. 'الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة': أساس المرونة الحقيقية تقدم 'الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة' إطاراً متكاملاً لحل هذه التحديات، حيث تسمح للبيانات وأحمال العمل بالانتقال بسلاسة بين الحوسبة السحابية العامة، والخاصة، وحافة الشبكة (Edge). ومن أبرز مزاياها: الوصول الفوري إلى البيانات عبر البيئات المختلفة، مما يزيل العوائق أمام تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة ودقة. ودعم أحمال العمل عالية الأداء مثل معالجة اللغات الطبيعية والتعلم العميق دون الحاجة إلى بنية تحتية متخصّصة باهظة التكلفة. وإمكانية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة ونشرها في أخرى، مما يضمن المرونة والأداء الأمثل. وكذلك، تقليل التكاليف الخفية الناتجة عن البنى التحتية المجزأة. بهذه الطريقة، تحوّل 'الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة' المرونة من مفهوم نظري إلى واقع عملي، مما يمكّن المؤسسات من تسريع الابتكار وتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي. التطبيقات وحالات الاستخدام الواقعية بدأت فوائد هذا النموذج الخاص بـ'الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة' تظهر جلياً في عدة قطاعات، ففي القطاع المالي، تستخدم البنوك تكاملاً سلساً بين مراكز البيانات المحلية والحوسبة السحابية لتعزيز أنظمة الكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي. وفي القطاع الحكومي، تُعد الاستراتيجيات الهجينة الحل الأمثل لنشر حلول الذكاء الاصطناعي مع الالتزام بأنظمة الخصوصية الصارمة. وفي مجال التصنيع والرعاية الصحية، تجمع كميات هائلة من البيانات من أجهزة متنوعة لتحسين النمذجة التنبؤية وتبسيط العمليات وتحسين عمليات اتخاذ القرار. التغلب على تحديات التكامل يواجه دمج الذكاء الاصطناعي مع البنى التحتية الحالية صعوبات مثل مقاومة التغيير، وتكاليف التحديث للأنظمة القديمة وتعقيداتها. هنا تبرز استراتيجية ما يسمى بـ'الهجرة التدريجية' كحل عملي، حيث يتم نقل الأحمال العملية بشكل مرحلي إلى 'الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة'، مما يقلل الاضطرابات ويحافظ على استمرارية العمليات. يتناول هذا النهج التدريجي تحديًا آخر مهمًا: ضمان ألا تصبح الاستثمارات الحالية في البنية التحتية قديمة. فمن خلال تحديث الأنظام تدريجيًا، يمكن للمؤسسات تعظيم القيمة من التقنيات الحالية مع بناء أساس أكثر مرونة وجاهزية للمستقبل. وتتيح استراتيجية 'الهجرة التدريجية' للمؤسسات تحقيق فوائد سريعة، مثل تحسين أداء أحمال العمل المحددة، دون الحاجة إلى إصلاح شامل. ويمكن من خلالها تحديد الأولويات واختبار الحلول في بيئات معزولة قبل التطبيق الكامل. ما وراء البنية التحتية: لماذا تُعد البيانات هي المفتاح؟ تعتمد المرونة على التدفق السلس للبيانات واستخدامها. ومن خلال توحيد البيانات ودمجها في نسيج قابل للتوسع، يمكن للمؤسسات تحقيق مستويات غير مسبوقة من الكفاءة التشغيلية والابتكار. يبدأ ذلك بتأسيس طبقة بيانات قوية تكون بمثابة الأساس لعمل سلس للذكاء الاصطناعي. تسهل هذه الطبقة التكامل السلس لمصادر البيانات المتنوعة، مما يمكن المؤسسات من الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (AI/ML) بشكل فعال واستخلاص رؤى قيمة. إذا أردنا تحقيق المرونة، فإن التخلص من تجزئة البيانات وعزلها يصبح أمرًا ضروريًا. إن رؤية موحدة للبيانات تمنح الشركات مصدرًا واحدًا للحقيقة، مما يعزز اتخاذ القرارات المستنيرة على جميع المستويات. كما يعزز هذا النهج المبسط المرونة من خلال تمكين ردود فعل أسرع تجاه تغيرات السوق، وتحسين تخصيص الموارد، والقدرة على التكيف السريع مع متطلبات العملاء المتطورة. علاوة على ذلك، يعد ضمان أمن البيانات والخصوصية أمرًا بالغ الأهمية. توفر الاستراتيجية الهجينة القوية – التي تجمع بين الحلول المحلية والحوسبة السحابية – الضمانات اللازمة مع الحفاظ على إمكانية الوصول وتمكين المؤسسات من الاستفادة الكاملة من أصولها البياناتية. نحو مستقبل أكثر مرونة تتحول 'الحوسبة السحابية الهجينة المتعددة' بسرعة إلى حجر أساس للأعمال المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، حيث تكسر حواجز البيانات، وتعزز قابلية التوسع، وتُبسّط عمليات التكامل المعقدة. لتمكن المؤسسات من إطلاق الإمكانات الحقيقية للذكاء الاصطناعي وأحمال العمل الحديثة. هذا لا يتعلق فقط بالتكنولوجيا، بل يتعلق بتحقيق مستويات جديدة من المرونة التجارية، وتسريع الابتكار، وكسب ميزة تنافسية حاسمة لعملك.

مجلة رواد الأعمال

١٣-٠٥-٢٠٢٥

• مجلة رواد الأعمال

هل يمكن للخدمات السحابية الهجينة تحرير مطوري البرمجيات من قيود الآلات الافتراضية؟

في عالم التقنية اليوم، قامت الكثير من المؤسسات بنقل جزء كبير من بنيتها التحتية لتكنولوجيا المعلومات إلى الخدمات السحابية. ومكن ذلك الشركات من استخدام تقنيات المحاكاة الافتراضية للخوادم وأجهزة الكمبيوتر المكتبية والتطبيقات وغيرها. حيث أدي استخدام تلك التقنيات إلى تقليل التكاليف واختصار دورات حياة تطوير البرمجيات والخدمات، DevOps، بشكل كبير. ويمكن للمؤسسات الحصول على تلك الخدمات من شركات رائدة في هذا المجال مثل VMware وCitrix وNutanix المحاكاة الافتراضية وتحديات جديدة يمكن تعريف المحاكاة الافتراضية، في أبسط صورها، على أنها استخدام الآلات الافتراضية (VMs) لتشغيل برامج مستضافة في مكان آخر. وتستخدم الشركات تلك التقنيات منذ ما يربو على عقدين من الزمان. حيث اعتمدت العديد من الشركات بشكل كبير على الآلات الافتراضية. ومع إنشاء وتطور تطبيقات كالذكاء الاصطناعي وغيرها تحتاج الشركات إلى دعم وإدارة بيئة DevOps متطورة بأحدث الأدوات والتقنيات. فبينما كانت الآلات الافتراضية تمثل قمة التطور في السنوات الأولى للحوسبة السحابية، إلا أنه مع تحديث ممارسات تطوير التطبيقات، أصبحت الآلات الافتراضية محدودة القدرات بشكل أكثر وضوحًا. لم تكن البنية التحتية السحابية الحديثة ممكنة لولا المحاكاة الافتراضية والآلات الافتراضية. حيث يمكن للمؤسسات والأفراد الاستفادة من موارد الحوسبة الافتراضية لتشغيل برامج وتطبيقات عديدة. كما يمكن أن تشمل تلك التطبيقات معالجات النصوص والبريد الإلكتروني والرسائل النصية وشبكات التواصل الاجتماعي. في جوهرها، تُنشئ المحاكاة الافتراضية طبقة تجريد 'Abstraction layer' فوق مكونات الجهاز. ما يسمح بتقسيم مكوناته، بما في ذلك المعالجات والذاكرة والشبكات ووحدات التخزين إلى آلات افتراضية. في هذه الحالة يعمل الخادم كما لو كان مجموعة كبيرة من الأجهزة المنفصلة. حيث يمكن لكل آلة افتراضية العمل بنظام تشغيل خاص كجهاز حاسوب فعلي منفصل. مع انها تشترك في استخدام نفس المكونات الإلكترونية للخادم. الآلات الافتراضية ونشأة البنية التحتية السحابية الحديثة أدى استخدام الموارد المشتركة عبر الآلات الافتراضية والمحاكاة الافتراضية إلى إحداث تحول جذري في البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. دفعت بيئة الحوسبة الجديدة هذه، المعروفة باسم 'السحابة'، العديد من المؤسسات إلى إعادة النظر في طريقة إدارتها لموارد الحوسبة. وكذلك المطالبة بمزيد من المرونة والسرعة وتوفير التكاليف من بيئة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بها. حيث أمكن للشركات والافراد بدلًا من شراء موارد حيوية مثل وحدات المعالجة المركزية وخوادم التطبيقات مباشرةً شراء ما تحتاجه بنظام الدفع حسب الاستخدام. ومع تغير أعباء العمل، أصبح بإمكانها ببساطة توسيع نطاق آلاتها الافتراضية أو تقليصه حسب الحاجة. يقول Kyle Brown ، زميل IBM ومدير التكنولوجيا لهندسة السحابة في مختبرات IBM السحابية : 'تنظر العديد من الشركات إلى بنيتها التحتية الحالية للآلات الافتراضية (VM) وتسعى لإيجاد كفاءات جديدة'. ويضيف 'وغالبًا ما يعني ذلك الانتقال من VMware إلى بنية تحتية سحابية هجينة أكثر حداثة تستخدم تقنيات مثل الحاويات 'Containers'. ومع وجود العديد من الشركات المعتمدة بصورة كلية على الآلات الافتراضية، فمن غير الواقعي الاعتقاد بإمكانية تغييرها بين عشية وضحاها، أو حتى رغبة تلك الشركات في ذلك. ولكن عندما يتعلق الأمر ببناء ونشر تطبيقات حديثة يمكنها الاستفادة من قوة التقنيات التحويلية مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن النهج السحابي الأصلي الذي يستخدم منصة تطبيقات سحابية هجينة يتمتع بالعديد من المزايا التي لا يمكن إنكارها. متطلبات حديثة لتطوير التطبيقات وعلى الرغم من أن الآلات الافتراضية لعبت دورًا محوريًا في نقل البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات من النظم المحلية إلى السحابة، فإنها لم تتمكن من مواكبة متطلبات تطوير التطبيقات الحديثة. بدءًا من أدوات إدارة علاقات العملاء (CRM) مثل Salesforce وHubspot، ووصولًا إلى حلول التواصل مثل Zoom و Slack، وصولًا إلى منصات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل ChatGPT. وللحفاظ على مستوى الابتكار والدعم اللازم لتشغيل هذه التطبيقات، تحتاج الشركات إلى دعم وإدارة بيئة DevOps متطورة بأحدث الأدوات والتقنيات. وفى هذا السياق تواجه الآلات الافتراضية في بيئات تطوير التطبيقات الحديثة تحديات أبرزها عدم التوافق والأداء الضعيف والاستخدام المفرض للموارد. وعلى الرغم من ذلك مازالت السوق العالمية للآلات الافتراضية قوية. ففي العام الماضي، قدَّرت شركة Precedence Research قيمة سوق الآلات الافتراضية العالمية بـ 11.1 مليار دولار أمريكي، وتوقعت نموها بمعدل نمو سنوي مركب يقارب 15% خلال السنوات العشر المقبلة. Docker و Kubernetes وصعود الحاويات مع كل القيود التي تفرضها الآلات الافتراضية في أنظمة التطبيقات الحديثة، كان لا مفر من ظهور تقنية أكثر ملاءمة. من أهم تلك التقنيات الحديثة تقنية الحاويات. وهي وحدات برمجية قابلة للتنفيذ تحتوي على كود التطبيق ومكتباته وجميع متعلقاته البرمجية. ما يعني إمكانية تشغيل كود البرنامج في أي بيئة حوسبة. وتعد الحاويات تطويرًا لنوع محدد من المحاكاة الافتراضية التي تستخدم نواة، وهو برنامج حاسوبي يمنح المستخدم التحكم في جهاز وكمية موارد الحوسبة اللازمة لتشغيله. في الآونة الأخيرة، أصبحت الحاويات وحدات الحوسبة المفضلة للتطبيقات الحديثة التي تعمل في السحابة بفضل سهولة نقلها وكفاءتها. إضافةً إلى ذلك، ومع ازدياد بيئات السحابة الهجينة أصبحت الحاويات أساسيةً للعمليات في العديد من الشركات الكبرى. حيث تدمج موارد السحابة المحلية والخاصة والعامة لتشكيل بنية تحتية متكاملة لتكنولوجيا المعلومات. ووفقًا لـ Global NewsWire، بلغ حجم سوق حاويات التطبيقات العالمية ما يقرب من 4 مليارات دولار أمريكي العام الماضي، ومن المتوقع أن يصل إلى ما يقرب من 30 مليار دولار أمريكي في السنوات الست المقبلة، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 25.87%. طرق جديدة للمحاكاة تتواءم مع التطبيقات الحديثة بينما لا تزال العديد من المؤسسات الحديثة تستخدم الآلات الافتراضية لتشغيل التطبيقات القديمة. أصبحت الحاويات تقنية المحاكاة الافتراضية المفضلة لدى فرق تطوير التطبيقات الحديثة. عندما يشرع المطورون في بناء تطبيقات جديدة واختبارها ونشرها في السحابة، فإنهم يعتمدون على الحاويات لتشغيل التطبيقات التي يطورونها في أي بيئة. بما في ذلك بيئات السحابة المتعددة الخاصة والعامة والهجينة. بالإضافة إلى ذلك، تم تحسين الحاويات لممارسات DevOps الحديثة، مثل توليد الشيفرة البرمجية بالذكاء الاصطناعي وتطبيق التكامل المستمر والنشر المستمر.