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如何将AI应用到云管理和运营中

责任编辑:cres 作者:Will Kelly |来源:企业网D1Net  2023-12-12 17:12:00 原创文章 企业网D1Net

AI正在成为云管理和运营的游戏规则改变者,然而,在AI和云计算方面,没有立竿见影的满足感,企业需要一个适当的战略来打破炒作,真正从这项新兴技术中受益。
 
如果你对采用AI来改进云管理实践感兴趣,请更详细地查看以下四个阶段:
 
1.进行评估
2.定义目标和关键绩效指标
3.选择合适的服务和工具
4.监控和改进流程
 
阶段1.执行评估
 
首先,评估你的团队正在努力解决的挑战。你需要确定AI是否可以帮助克服这些问题,以及现在是时候增强现有流程还是完全取代它们。
 
就你当前的基础设施是否能够满足日益增长的AI服务和应用需求做出明智的决策,将可扩展性、可靠性和性能纳入评估,你还必须审查数据管理实践,以确保将AI技术无缝集成到云基础设施中,这些做法包括:
 
·数据备份
·灾难恢复
·数据加密
 
此外,审查你的数据治理框架的当前状态,包括数据隐私政策和程序,这样一个扩展的、详细的评估以适当的合规标准保护你企业和客户的信息。
 
阶段2.定义目标和关键绩效指标
 
AI计划需要明确的目标和可衡量的指标来定义成功,要证明新的AI工具和实践正在有效地工作,一种方法是衡量KPI。云管理的常见KPI侧重于系统性能、安全性和成本优化,一定要花时间检查你现有的有关速度、可伸缩性和可靠性的数据,这些数据源自你当前的方法。
 
转向AI进行云管理可以获得更多数据和洞察力,以提高效率和效果,通过扩展,AI的预测能力使你能够预测未来的云需求并相应地调整资源。
 
成本优化是AI帮助减少云支出的一个日益增长的用例,通过预测云使用模式和自动化资源分配,AI消除了浪费,并确保组织最大化其云支出。
 
阶段3.选择合适的服务和工具
 
工具选择不应被忽视,特别是当团队升级到支持AI的云管理或成本优化工具时,采取额外步骤进行试验项目或概念验证,以确保工具满足要求,让可能需要使用云相关数据以确保AI交付数据和报告要求的业务利益攸关方参与进来。
 
AI作为云管理的一部分,可以通过自动化提供更精细的控制和数据聚合,这为与云管理平台以外的其他后端系统集成提供了更多机会。缓解部署和云集成问题取决于你是在云管理堆栈中实施第三方AI工具,还是从云提供商那里实施AI服务。当今的大多数第三方云管理工具都可以在混合云和多云环境中工作。
 
云团队需要了解实施的好处和潜在挑战,以及支持AI的云管理平台如何改变他们的工作,例如,如果你实施CAST AI、ProperOps或类似的成本优化工具,你的团队需要了解可用的其他报告选项,培训用户最大限度地利用AI进行报告也需要时间。
 
阶段4.监控和改进流程
 
将AI引入云管理实践并不能节省监控、持续改进和细化的时间。增加对后端数据的访问意味着需要进行更多工作,以确保你的企业充分利用AI。
 
AI可以增加云团队的监控选项,因为它可以分析来自云资源的大量数据,分析中的这种收益改进了异常检测并实现了预测性分析,将时间因素纳入你的项目计划,以便你的团队改进他们的云管理实践,特别是报告和警报。
 
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关键字:云计算AI

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如何将AI应用到云管理和运营中

责任编辑:cres 作者:Will Kelly |来源:企业网D1Net  2023-12-12 17:12:00 原创文章 企业网D1Net

AI正在成为云管理和运营的游戏规则改变者,然而,在AI和云计算方面,没有立竿见影的满足感,企业需要一个适当的战略来打破炒作,真正从这项新兴技术中受益。
 
如果你对采用AI来改进云管理实践感兴趣,请更详细地查看以下四个阶段:
 
1.进行评估
2.定义目标和关键绩效指标
3.选择合适的服务和工具
4.监控和改进流程
 
阶段1.执行评估
 
首先,评估你的团队正在努力解决的挑战。你需要确定AI是否可以帮助克服这些问题,以及现在是时候增强现有流程还是完全取代它们。
 
就你当前的基础设施是否能够满足日益增长的AI服务和应用需求做出明智的决策,将可扩展性、可靠性和性能纳入评估,你还必须审查数据管理实践,以确保将AI技术无缝集成到云基础设施中,这些做法包括:
 
·数据备份
·灾难恢复
·数据加密
 
此外,审查你的数据治理框架的当前状态,包括数据隐私政策和程序,这样一个扩展的、详细的评估以适当的合规标准保护你企业和客户的信息。
 
阶段2.定义目标和关键绩效指标
 
AI计划需要明确的目标和可衡量的指标来定义成功,要证明新的AI工具和实践正在有效地工作,一种方法是衡量KPI。云管理的常见KPI侧重于系统性能、安全性和成本优化,一定要花时间检查你现有的有关速度、可伸缩性和可靠性的数据,这些数据源自你当前的方法。
 
转向AI进行云管理可以获得更多数据和洞察力,以提高效率和效果,通过扩展,AI的预测能力使你能够预测未来的云需求并相应地调整资源。
 
成本优化是AI帮助减少云支出的一个日益增长的用例,通过预测云使用模式和自动化资源分配,AI消除了浪费,并确保组织最大化其云支出。
 
阶段3.选择合适的服务和工具
 
工具选择不应被忽视,特别是当团队升级到支持AI的云管理或成本优化工具时,采取额外步骤进行试验项目或概念验证,以确保工具满足要求,让可能需要使用云相关数据以确保AI交付数据和报告要求的业务利益攸关方参与进来。
 
AI作为云管理的一部分,可以通过自动化提供更精细的控制和数据聚合,这为与云管理平台以外的其他后端系统集成提供了更多机会。缓解部署和云集成问题取决于你是在云管理堆栈中实施第三方AI工具,还是从云提供商那里实施AI服务。当今的大多数第三方云管理工具都可以在混合云和多云环境中工作。
 
云团队需要了解实施的好处和潜在挑战,以及支持AI的云管理平台如何改变他们的工作,例如,如果你实施CAST AI、ProperOps或类似的成本优化工具,你的团队需要了解可用的其他报告选项,培训用户最大限度地利用AI进行报告也需要时间。
 
阶段4.监控和改进流程
 
将AI引入云管理实践并不能节省监控、持续改进和细化的时间。增加对后端数据的访问意味着需要进行更多工作,以确保你的企业充分利用AI。
 
AI可以增加云团队的监控选项,因为它可以分析来自云资源的大量数据,分析中的这种收益改进了异常检测并实现了预测性分析,将时间因素纳入你的项目计划,以便你的团队改进他们的云管理实践,特别是报告和警报。
 
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