當企業考慮云管理時，主要考慮的是運營流程，例如監控性能、維護安全性和確保合規性。這些都是成功開展業務的重要方面，但這只是云管理所需要的一部分。

一個經常被忽視的關鍵方面是通過提供直觀的工具和集成的支持流程來改善用戶體驗，從而消除企業IT基礎設施的一些麻煩。隨著利用人工智能(AI)的新技術的涌入，可以期待這些功能空白將被填補。

什么是人工智能云計算?

人工智能云計算是指使用人工智能算法自動執行各種動作和操作的云計算系統。這可能包括應用程序、服務和數據處理。其最終目標是為用戶提供管理、監控和優化其云計算環境的新方法。

人工智能在云計算中的好處

人工智能已被用于幫助改進安全性、備份程序和軟件應用程序。此外，人工智能已通過多種方式應用于云管理，以優化企業的云管理實踐。

(1)增強的數據安全性

隨著越來越多的企業轉向基于云的解決方案，一個巨大的問題是數據安全。憑借人工智能快速準確地分析大量數據的能力，它可用于幫助檢測網絡中的潛在威脅和漏洞。人工智能還可以識別可能表明企圖破壞或未經授權訪問的異常活動。

總體而言，人工智能可以幫助企業更好地了解自己的數據，讓自己能夠了解數據的使用方式以及哪些區域可能容易受到潛在的破壞。

(2)增強的數據管理

許多企業在其數據中心中存儲了大量數據，但并非所有數據都用于業務目的。使用基于人工智能的系統來分析數據并確定哪些是相關的，哪些是不相關的，這樣就可以降低存儲成本，同時確保需要的所有東西在需要時都可以輕松訪問。

除了分析和優化基礎設施之外，人工智能系統還能夠自動分析和優化其數據。因此，企業無需擔心人工收集或分析信息。

(3)人工智能即服務

許多企業都在努力將人工智能技術應用到他們的基礎設施中，因為他們無法接觸到專家開發人員或數據科學家。但通過人工智能即服務(AIaaS)解決方案，可以按需付費訪問這些服務，并且僅在需要時才可以訪問這些服務。

無需雇用和培訓人員來分析數據或管理基礎設施，只需將這些任務外包給自動化系統即可。這將節省時間和費用，同時確保一切都正確完成。

(4)節省成本

企業越能自動化、優化和改進其基礎設施、數據庫和應用程序，在運營上花費的費用就越少。例如，假設可以通過使用自動化系統來分析數據來降低存儲成本，而不是無限期地存儲所有內容，以防以后可能會有所幫助。在這種情況下，隨著時間的推移，會節省很多費用。

通過使用人工智能技術優化云管理環境，可以確保始終處于最佳狀態，同時還可以降低管理成本，例如維護和人工成本。

(5)通過機器學習和人工智能實現自動化

云環境是高度動態的，需要自動化來有效地管理它們。這包括自動化任務，例如容量規劃、資源調度、成本優化等。這些對人類來說很耗時，但對機器來說卻很容易。

機器學習算法可用于預測分析和自動決策，從而減少對這些任務的人為干預。這些機器學習模型將不斷地從過去的數據中學習，并根據來自各種傳感器的實時輸入檢測異常或預測未來的結果。

(6)使用自然語言處理(NLP)診斷重大事件

自然語言處理(NLP)幫助計算機解釋人類語言(自然語言)。它已廣泛應用于信息檢索(搜索引擎)、機器翻譯(谷歌翻譯)、垃圾郵件過濾、數字助理等領域。

在云管理中，它可以自動診斷關鍵事件，無需任何人工干預。

(7)自動配置和取消配置

在傳統的企業IT設置中，IT資源的供應和取消供應是由人工完成的。但是，這是一個非常耗時且容易出錯的過程，因為沒有標準協議。此外，在高峰時段，人類難以跟上這些手動過程。

如今，大多數企業都部署了自動配置和取消配置工具，這些工具使用API和機器學習算法來自動化這些流程。

(8)動態負載均衡

動態負載平衡通過根據當前工作負載在不同服務器之間動態分配負載來確保資源的有效利用。例如，如果一臺服務器處理的請求比其他服務器多，則請求可能會分發到其他服務器。類似地，如果特定服務器未得到充分利用，請求可能會被移離它。

(9)性能監控和警報

性能監控涉及隨著時間的推移監控應用程序的性能指標，而警報涉及在發生問題時發送通知。兩者都是在云環境中保持高質量服務水平所必需的。機器學習和人工智能可用于監控和提醒IT系統行為的異常變化。

企業如何在其云管理中實施人工智能?

在企業的IT基礎主崺中實施人工智能解決方案的第一步，是弄清楚試圖用它解決什么業務問題，以及人工智能在企業的整體戰略中的作用。

此外，應該確定它是用于增強現有流程還是完全取代它們，以及它將如何適應您企業更廣泛的數字化轉型工作。這些考慮因素將幫助企業制定前進的實施計劃。

混合方法將云與機器學習和大數據分析相結合

沒有大數據，機器學習和云計算可能會缺乏。要有效利用人工智能解決方案，將需要來自業務的各種信息，例如產品詳細信息、銷售數據和客戶關系管理(CRM)數據。

實施有效的云管理計劃的最佳方式，將這些不同的信息源整合在一起，包括開發一種混合方法，將云計算與機器學習和大數據分析相結合。通過結合所有三個系統，將可以訪問足夠的相關數據來創建準確的模型來預測未來的結果。

預訓練模型

開始使用人工智能的最簡單方法之一是將現有的預訓練模型用于特定任務。使用這些模型可以讓企業利用先進的人工智能技術，而無需從頭開始訓練它們。這也意味著不必擔心數據收集和準備;只需要一個可用作輸入的數據集。

機器學習自動化重復操作

使用機器學習作為云管理工具可以降低成本并簡化工作流程。一旦算法被教導如何執行特定任務，它就可以返回并再次完成該操作，從而使人類有更多時間來管理更高級別的任務。

云管理中人工智能的未來

人工智能技術長期以來一直是科幻小說的主要內容。如今，它被用來解決一些現實世界的問題。從自動駕駛汽車到醫療診斷，企業開始依靠人工智能以比以往更快的速度創造出更好的產品。人工智能技術的最新創新旨在通過深度學習神經網絡的機器學習做出更明智的商業決策。

為了利用這些進步，企業將需要訪問始終可用且可靠的高性能計算資源。因此，可以根據需要擴展的云管理解決方案對于最大限度地提高跨多個云平臺的性能和靈活性至關重要。