AI正在成為云管理和運營的游戲規則改變者，然而，在AI和云計算方面，沒有立竿見影的滿足感，企業需要一個適當的戰略來打破炒作，真正從這項新興技術中受益。

如果你對采用AI來改進云管理實踐感興趣，請更詳細地查看以下四個階段：

• 進行評估
• 定義目標和關鍵績效指標
• 選擇合適的服務和工具
• 監控和改進流程

階段1.執行評估

首先，評估你的團隊正在努力解決的挑戰。你需要確定AI是否可以幫助克服這些問題，以及現在是時候增強現有流程還是完全取代它們。

就你當前的基礎設施是否能夠滿足日益增長的AI服務和應用需求做出明智的決策，將可擴展性、可靠性和性能納入評估，你還必須審查數據管理實踐，以確保將AI技術無縫集成到云基礎設施中，這些做法包括：

• 數據備份
• 災難恢復
• 數據加密

此外，審查你的數據治理框架的當前狀態，包括數據隱私政策和程序，這樣一個擴展的、詳細的評估以適當的合規標準保護你企業和客戶的信息。

階段2.定義目標和關鍵績效指標

AI計劃需要明確的目標和可衡量的指標來定義成功，要證明新的AI工具和實踐正在有效地工作，一種方法是衡量KPI。云管理的常見KPI側重于系統性能、安全性和成本優化，一定要花時間檢查你現有的有關速度、可伸縮性和可靠性的數據，這些數據源自你當前的方法。

轉向AI進行云管理可以獲得更多數據和洞察力，以提高效率和效果，通過擴展，AI的預測能力使你能夠預測未來的云需求并相應地調整資源。

成本優化是AI幫助減少云支出的一個日益增長的用例，通過預測云使用模式和自動化資源分配，AI消除了浪費，并確保組織最大化其云支出。

階段3.選擇合適的服務和工具

工具選擇不應被忽視，特別是當團隊升級到支持AI的云管理或成本優化工具時，采取額外步驟進行試驗項目或概念驗證，以確保工具滿足要求，讓可能需要使用云相關數據以確保AI交付數據和報告要求的業務利益攸關方參與進來。

AI作為云管理的一部分，可以通過自動化提供更精細的控制和數據聚合，這為與云管理平臺以外的其他后端系統集成提供了更多機會。緩解部署和云集成問題取決于你是在云管理堆棧中實施第三方AI工具，還是從云提供商那里實施AI服務。當今的大多數第三方云管理工具都可以在混合云和多云環境中工作。

云團隊需要了解實施的好處和潛在挑戰，以及支持AI的云管理平臺如何改變他們的工作，例如，如果你實施CAST AI、ProperOps或類似的成本優化工具，你的團隊需要了解可用的其他報告選項，培訓用戶最大限度地利用AI進行報告也需要時間。

階段4.監控和改進流程

將AI引入云管理實踐并不能節省監控、持續改進和細化的時間。增加對后端數據的訪問意味著需要進行更多工作，以確保你的企業充分利用AI。

AI可以增加云團隊的監控選項，因為它可以分析來自云資源的大量數據，分析中的這種收益改進了異常檢測并實現了預測性分析，將時間因素納入你的項目計劃，以便你的團隊改進他們的云管理實踐，特別是報告和警報。