Tekoälyn käyttö yleistyy integraatioissa – esimerkkinä Dell Boomi

Erilaiset tekoälyyn pohjautuvat palvelut ovat yleistyneet huimasti viime vuosina ja aika alkaa olla kypsä tekoälyn hyödyntämiseksi myös integraatioalustoissa. Integraatioarkkitehtimme Janne Nieminen ja Kalle Rannikko kertovat, missä tekoälykehityksessä integraatioiden osalta mennään, ja miten tekoäly on jo osa Dell Boomin ominaisuuksia.

Julkisen pilven mahdollistaman laskentakapasiteetin lisääntymisen myötä erilaiset tekoälyyn pohjautuvat palvelut ovat yleistyneet huimasti viime vuosina. Saataville on tullut paljon erilaisia koneoppimiseen perustuvia palveluita, joita voidaan hyödyntää mm. tekstin- ja kuvantunnistukseen. Esimerkiksi kuvista tai sosiaalisen median viesteistä voidaan nykyään helposti tutkia ns. tunneanalyysin avulla, ovatko tiettyyn aiheeseen liittyvät julkaisut positiivisia vai negatiivisia.

Lue myös: Lähetitkö sähköpostia vihaisena? Tekoäly voi suojella sinua tunteiltasi

Integraatiossa tekoäly ei ole perinteisesti ollut paljon esillä. Toki integraatiototeutuksissa on mahdollista kytkeytyä näihin uusiin tekoälypalveluihin niiden tarjoamien APIen kautta, mutta tämän antama lisäarvo liittyy rajattuihin käyttötapauksiin, eikä näistä palveluista ole suoraan ollut apua integraatioiden kehittämisessä tai ylläpidossa.

Toisaalta jos esimerkiksi integraatioiden luomisessa on yritetty hyödyntää koneoppimista vaikkapa avoimen lähdekoodin viitekehysten avulla, on ongelmaksi osoittautunut käytettävän opetusmateriaalin niukkuus. Vaikka kyseessä olisi suhteellisen laaja integraatioympäristö, yksittäisen asiakkaan integraatiototeutuksista harvoin löytyy riittävästi dataa toimivan koneoppimismallien opettamiseen. Digiallakin on kokemusta tällaisten mallien haasteista. Esimerkiksi integraatioarkkitehtimme Tuomas Palenius on ollut mukana muun muassa Tekesin ja Turku Research Centerin kanssa Marin2-hankkeessa, jossa neuroverkkojen avulla pyrittiin tunnistamaan eri tietovarannoista haetun datan mäppäyksiä. Tässäkin loppujen lopuksi tarvittiin myös ihmistä todentamaan mallien oikeellisuus.

Uusien pilvi-integraatioalustojen (integration Platform as a Service, iPaaS) myötä tilanne on ratkaisevasti muuttunut. Suurten iPaaS-palveluiden sisällä on jo valmiiksi olemassa valtavasti integraatiototeutuksiin liittyvää dataa sadoista tai tuhansista eri asiakkaista. Kun nämä asiakkaat toteuttavat integraatioita riittävän yleisten sovellusten tai tietotyyppien välillä, tulee iPaaS-palveluntarjoajalle mahdolliseksi tämän datan hyödyntäminen integraatiokehittäjille ja -ylläpitäjille kohdennettujen tekoälyyn pohjautuvien palveluiden tarjoamiseksi. Tässä tekstissä keskitytään näiden pilvi-integraatiopalveluiden mahdollistamien uusiin, integraatioiden tekemistä tai ylläpitoa helpottaviin tekoälyominaisuuksiin ja niiden tuomaan lisäarvoon.

Miten tekoäly voi auttaa integraatioasiantuntijoita?

Yleisesti integraatioissa tekoälyn käyttö on hieman ristiriitainen asia. Perinteisesti integraatioita ovat toteuttaneet integraatioasiantuntijat, joilla on pitkä kokemus integraatiovälineistä ja ohjelmoinnista. Jos jokin asia on ollut vaikea toteuttaa integraatioalustan tarjoamilla valmiilla työkaluilla, integraatiokehittäjä usein päätyy kirjoittamaan ongelman ratkaisemiseksi pätkän koodia. Tämän vuoksi tekoälypohjaisten avustavien toimintojen tarjoaman hyödyn perustelu kokeneelle integraatiokehittäjälle voi olla haastavaa.

iPaaS-alustat ovat kuitenkin tuoneet integraatioiden toteuttajien joukkoon uusia henkilöitä, joilla ei välttämättä ole pitkää integraatio- tai ohjelmointitaustaa. He eivät tunne integraatiotuotetta yhtä syvällisesti, mutta silti ovat valmiita hyödyntämään uutta helppokäyttöistä integraatioalustaa sovelluksien integraatiotarpeiden toteuttamiseen. Digian kokemuksen mukaan näyttää siltä, että trendi on kääntymässä myös Suomessa siihen suuntaan, että jatkossa integraatioiden tekijäjoukko on huomattavasti aiempaa laajempi, ja modernien integraatioalustojen on vastattava tähän tarpeeseen. Tekoälyn vahvistamat toiminnot, jotka helpottavat integraatiokehitystä ja ylläpitoa ovat suunnattu erityisesti tälle kohderyhmälle, ja siellä niistä saadaan myös suurin lisäarvo. Toisaalta uusista kyvykkyyksistä hyötyvät myös perinteiset integraatioasiantuntijat.

Millaisia uusia tekoälyominaisuuksia moderneissa integraatioalustoissa sitten on?

Yleisesti ominaisuudet liittyvät uusien integraatioiden kehittämiseen tai olemassa olevien integraatioiden ylläpidon tehostamiseen. Kehittäjän työtä voivat helpottaa esimerkiksi ominaisuudet, jotka osaavat ehdottaa lähde- ja kohdejärjestelmän avulla integraatiolle sopivaa mallipohjaa, jonka avulla kehitystyössä päästään nopeasti alkuun. Toisaalta integraatiototeutuksissa tarvittavien muunnosten toteuttaminen on monesti samankaltaisena toistuvaa työtä, jossa älystä on hyötyä. Muunnoksien tekeminen vie myös ison osan itse integraation kehitykseen kuluvasta ajasta, joten potentiaalinen hyöty on suuri. Apua voidaan kehittäjälle tarjota myös esimerkiksi chatbotilla, joka osaa kertoa ja ehdottaa integraatioalustan toimintoja ongelman ratkaisuun.

Toisaalta integraatioiden ylläpidossa törmätään usein siihen, että tunnistetaan suuri joukko toimenpiteitä, joilla jokin monesti esiintyvä virhetilanne saadaan tilapäisesti korjattua. Vaikka paras vaihtoehto olisi korjata integraatio niin, että virhetilannetta ei synny ollenkaan, monesti tällainen ei ole mahdollista lähde- tai kohdejärjestelmien rajoitusten takia. Tässä avustava tekoäly voi osata ehdottaa oikeaa toimenpidettä ylläpitäjälle. Tämä mahdollistaa rutiinitilanteiden häiriöiden ratkaisun nopeuttamisen.

Kuulostaa hyvältä, mutta mitä tämä kaikki tarkoittaa käytännössä? Onko tällaisia ominaisuuksia jo saatavilla nykyisissä integraatiotuotteissa? Seuraavaksi käymme läpi, miten suositun Dell Boomi -integraatioalustan tekoälyominaisuuksia voidaan hyödyntää käytännössä.

Tekoäly Dell Boomi-alustassa

Dell Boomi on moderni pilvipohjainen integraatioalusta, joka mahdollistaa järjestelmien ja ohjelmistojen välisten integraatioprosessien rakentamisen pilvialustojen, SaaS-palveluiden ja konesalijärjestelmien välillä. Integraatioiden kehittäminen, samoin kuin hallinta ja valvonta suoritetaan pilvessä, mutta integraatioiden ajo ja tiedon varastointi voidaan sijoittaa tarpeen mukaan pilvialustojen virtuaalikoneisiin tai konesalin palvelimiin. Integraation kehitys on hyvin visuaalista ja onnistuu yleensä ilman koodieditorin avaamista.

Dell Boomi on toiminut iPaaS-alustojen pioneerina ja esitellyt ensimmäisen kehittäjiä tukevan tekoälyä hyödyntävän ominaisuuden, Boomi Suggestin, jo vuonna 2010. Tämän toiminnon avulla tekoäly osaa ehdottaa käyttäjälle, miten lähde- ja kohdejärjestelmien väliset tietomuunnokset eli mäppäykset voisi tehdä pohjautuen muiden käyttäjien tekemiin valintoihin. Käytämme ominaisuutta runsaasti Digialla kehityksen apuna, sillä se aidosti nopeuttaa kehitystä useissa tapauksissa. Aina ominaisuudesta ei kuitenkaan ole apua, esimerkiksi jos kenttien nimet eivät ole yleisesti käytettyjä tai nimet eivät muistuta toisiaan.

Kuva 1: Esimerkki Boomi Suggestin käytöstä

Toinen tekoälyä hyödyntävä ominaisuus on vuonna 2014 esitelty Boomi Resolve, joka avustaa ongelmatilanteiden ratkaisussa. Virhetilanteen sattuessa tekoäly osaa ehdottaa vuosien saatossa kerätyn ratkaisutietokannan avulla mahdollisia ratkaisuja ongelmaan. Käytännössä tämän ominaisuuden käyttö on jäänyt Digialla kuitenkin toistaiseksi vähäiseksi, sillä usein ongelmat eivät ole yleisiä tai virheilmoituksia on muokattu palauttamaan tarkempaa tietoa ongelmasta, jolloin niitä ei löydy Dell Boomin ylläpitämästä tietokannasta. Toiminnon hyödyllisyys riippuu siitä, kuinka paljon käytetään yleisesti maailmalla käytössä olevia sovelluksia ja tiedostomuotoja.

Kuva 2: Esimerkki Boomi Resolven käytöstä

Tuorein lisäys alustan tekoälytoimintoihin ovat suodatinsuositukset haettaessa tietoa erilaisista lähdejärjestelmistä. Hakuoperaatiota luotaessa järjestelmä osaa ehdottaa automaattisesti sopivia suodattimia muiden käyttäjien vastaavassa tapauksessa tekemien valintojen pohjalta. Toiminnallisuus perustuu luonnollisen kielen prosessointiin (Natural Language Processing) ja on vielä testikäytössä.

Kuva 3: Suositellut suodattimet Oraclen NetSuiten Account -objektille

Dell Boomi panostaa runsaasti tekoälypohjaisiin ominaisuuksiin myös tulevaisuudessa, ja kehityssuunnitelmissa on eroteltu tekoäly omana kokonaisuutenaan. Integraatioiden ajastusta helpottamaan tuodaan lähiaikoina ajojen älykäs aikataulutus (Smart Process Scheduling), joka osaa aiempien ajojen ja näiden kuormittavuuden perusteella suositella parasta aikataulutusta kullekin integraatioprosessille. Reaaliaikainen ennakoiva monitorointi (Runtime Predictive Monitoring) taas osaa ennaltaehkäisevästi varoittaa mahdollisista ajoympäristöjen ongelmista ja ehdottaa korjauskeinoja havaittuihin epäkohtiin ennen kuin varsinaiset ongelmat ilmenevät.

Yksi mielenkiintoinen alustaan kehitettävä tulevaisuuden sovelluskohde tekoälylle on henkilökohtaisen tiedon älykäs tunnistus ja seurantaan liittyvät toiminnot. Ensimmäisessä vaiheessa tunnistetaan sovellukset ja tietosisällöt, jotka sisältävät henkilökohtaista tietoa halutussa toiminnallisessa kokonaisuudessa. Tämän jälkeen on mahdollista esimerkiksi seurata tiedon liikkeitä eri järjestelmien, maantieteellisten sijaintien tai toiminnallisten kokonaisuuksien välillä sekä tehdä siihen liittyen erilaisia näkymiä ja automaattisia hälytyksiä. Tämä lisää seuraavan tason järjestelmien toiminnan seurantaan, kun voidaan datamassojen ja yksittäisten ajojen seurannan lisäksi saada kokonaiskuvaa tiedon liikkeistä. Ominaisuudesta voi olla hyötyä esimerkiksi GDPR-vaatimusten noudattamisessa.

Digian suositukset

Olemme Digialla seuranneet useita vuosia tekoälyn kehitystä integraatioalustoissa. Nyt uskomme, että aika alkaa olla kypsä ensimmäisten ominaisuuksien laajempaan käyttöönottoon. Tässä suosituksemme, joilla pääset varmistamaan, että yrityksesi ei jää paitsi tästä jatkossa tuottavuuteen merkittävästi vaikuttavasta trendistä:

• Selvitä, tarjoaako nykyinen integraatioalustan toimittajasi tekoälyyn liittyviä toimintoja. Mikä on tuotteen roadmap tämän osalta? Huomioi, että perinteiset on-premise-integraatioalustat harvoin mahdollistavat tekoälyn hyödyntämistä, vaan siihen vaaditaan useimmiten moderni iPaaS-alusta.
• Keskustele nykyisen integraatioalustan kehittäjiesi kanssa. Tuntevatko he alustan mahdolliset tekoälyominaisuudet? Ei ole itsestään selvää, että kaikkia ominaisuuksia osataan hyödyntää tehokkaasti.
• Kun käytössä on moderni iPaaS-alusta, joka mahdollistaa tekoälyn avustavat toiminnot, mieti alustan nykyisiä käyttäjäryhmiä. Olisiko mahdollista laajentaa kehittäjien joukkoa perinteisten integraatioasiantuntijoiden ulkopuolelle?

Tekstin kirjoittajat ovat Digian integraatioarkkitehdit Janne Nieminen ja Kalle Rannikko.