クラウドの管理と運用に AI を適用する方法

AI はクラウドの管理と運用において大きな変革をもたらすものになりつつありますが、AI とクラウド コンピューティングに関してはすぐに満足できるものではなく、企業はこの問題を打破するための適切な戦略を必要としています。誇大宣伝、この新しいテクノロジーの恩恵を実際に受けてください。

AI を導入してクラウド管理の実践を改善することに興味がある場合は、次の 4 つのフェーズを詳しく確認してください。

• 評価を実施する
• 目標と目的を定義するパフォーマンス メトリクス
• 適切なサービスとツールを選択する
• プロセスを監視して改善する

フェーズ 1. 評価を実行する

まず、次のことが必要です。チームが取り組んでいる課題を評価するため。 AI がこれらの問題の克服に役立つかどうか、そして今が既存のプロセスを強化する時期なのか、それとも完全に置き換える時期なのかを判断する必要があります。 AI の需要: サービスとアプリケーションの要件では、スケーラビリティ、信頼性、パフォーマンスなどの要素を評価する必要があります。さらに、AI テクノロジーをクラウド インフラストラクチャにスムーズに統合するには、データ管理の実践を見直す必要があります。具体的な実践方法は次のとおりです。

データ バックアップ

• 災害復旧
• データ暗号化
• ビジネス情報と顧客情報を保護するには、次のことが必要です。データ プライバシー ポリシーや手順を含む、データ ガバナンス フレームワークの現状を確認します。このような拡張された詳細な評価は、適切なコンプライアンス基準と一致している必要があります

フェーズ 2. 目標と主要業績評価指標を定義する

AI プログラムの成功に向けた明確な目標と測定可能な指標を確立する重要。新しい AI ツールと実践の有効性を証明する 1 つの方法は、KPI を測定することです。一般的なクラウド管理 KPI は、主にシステム パフォーマンス、セキュリティ、コストの最適化に焦点を当てています。したがって、現在のアプローチから得られた速度、拡張性、信頼性に関する既存のデータを時間をかけて調査することが不可欠です。

クラウド管理のために AI に移行すると、効率と有効性を向上させるために、より多くのデータと洞察を得ることができます。さらに、AI の予測機能により、将来のクラウドのニーズを予測し、それに応じてリソースを調整できます。

コストの最適化は、クラウド支出の削減に役立つ AI のユースケースとして増加しています。AI はクラウドの使用パターンを予測し、リソース割り当てを自動化することで無駄を排除し、組織がクラウド支出を最大化できるようにします。

フェーズ 3. 適切なサービスとツールの選択

チームが AI 対応のクラウド管理ツールやコスト最適化ツールにアップグレードする場合は特に、ツールの選択を見落としてはなりません。追加のステップを踏んでプロジェクトを実験してください。または、ツールが要件を満たしていることを確認するための概念実証を行い、クラウド関連データを使用する必要があるビジネス関係者を関与させて、AI がデータとレポート要件を確実に提供できるようにします。

AI はクラウド管理の一部として、自動化を通じてよりきめ細かい制御とデータ集約を提供できるため、クラウド管理プラットフォームを超えて他のバックエンド システムと統合する機会が増えます。導入とクラウド統合の問題を軽減できるかどうかは、クラウド管理スタック内にサードパーティの AI ツールを実装するか、クラウド プロバイダーからの AI サービスを実装するかによって異なります。現在、ほとんどのサードパーティのクラウド管理ツールは、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境で実行できます。

元の意味を変えずにコンテンツを書き換えるには、元の文を表示せずに言語を中国語に書き換える必要があります。 クラウド チームは、実装の利点と潜在的な課題、および AI 対応のクラウド管理プラットフォームが業務をどのように変革できるかを理解する必要があります。たとえば、CAST AI、ProperOps、または同様のコスト最適化ツールを実装する場合、チームは利用可能な他のレポート オプションを理解する必要があり、レポート作成に AI を完全に活用できるようにユーザーをトレーニングするにも時間がかかります。

フェーズ4. プロセスの監視と改善

クラウド管理実践に AI を適用しても、監視、継続的な改善、改良に必要な時間は短縮されません。バックエンド データへのアクセスの増加は、企業が AI を最大限に活用できるようにするために、より多くの作業を行う必要があることを意味します

AI はクラウド リソースからの大量のデータを分析できるため、クラウド チームの監視オプションを増やすことができます、この分析の向上により、異常検出が向上し、予測分析が可能になり、時間要素をプロジェクト計画に組み込むことができるため、チームはクラウド管理の実践、特にレポートとアラートを改善できます。

以上がクラウドの管理と運用に AI を適用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。