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클라우드 관리 및 운영에 AI를 적용하는 방법

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Dec 15, 2023 pm 02:49 PM

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클라우드 관리 및 운영에 AI를 적용하는 방법

AI는 클라우드 관리 및 운영 분야에서 획기적인 변화를 가져오고 있지만 AI와 클라우드 컴퓨팅에 관해서는 즉각적인 만족이 없습니다. 기업은 과대광고를 돌파하고 이 새로운 기술의 진정한 혜택을 누리기 위한 적절한 전략이 필요합니다.

AI를 도입하여 클라우드 관리 방식을 개선하는 데 관심이 있다면 다음 4단계를 자세히 살펴보세요.

평가 수행
목표 및 핵심 성과 지표 정의
올바른 서비스 및 도구 선택
모니터링 및 개선 프로세스

1단계. 평가 수행

먼저 팀이 해결하려는 과제를 평가해야 합니다. AI가 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있는지, 그리고 지금 기존 프로세스를 강화할 시점인지, 아니면 완전히 교체할 시점인지 판단해야 합니다.

결정을 내릴 때 현재 인프라가 증가하는 AI 서비스 수요를 충족할 수 있는지 고려해야 합니다. 애플리케이션, 확장성, 안정성, 성능 등의 요소를 평가해야 합니다. 또한 AI 기술을 클라우드 인프라에 원활하게 통합하려면 데이터 관리 방식을 검토해야 합니다. 구체적인 사례는 다음과 같습니다.

데이터 백업
재해 복구
데이터 암호화

비즈니스와 고객 정보를 보호하려면 데이터 개인정보 보호 정책 및 절차를 포함하여 데이터 거버넌스 프레임워크의 현재 상태를 검토해야 합니다. 이러한 확장되고 상세한 평가는 적절한 규정 준수 표준을 충족해야 합니다

2단계. 목표 및 핵심 성과 지표 정의

명확한 목표와 측정 가능한 지표를 설정하는 것은 AI 프로그램의 성공에 매우 중요합니다. 새로운 AI 도구 및 사례의 효과를 입증하는 한 가지 방법은 KPI를 측정하는 것입니다. 일반적인 클라우드 관리 KPI는 주로 시스템 성능, 보안 및 비용 최적화에 중점을 둡니다. 따라서 현재 접근 방식에서 파생된 속도, 확장성 및 안정성에 대한 기존 데이터를 검토하는 시간을 가질 필요가 있습니다.

클라우드 관리를 AI로 전환하면 더 많은 데이터와 통찰력을 얻을 수 있어 효율성을 향상할 수 있으며, 더 나아가 AI의 효과는 예측 기능을 통해 미래의 클라우드 요구 사항을 예측하고 그에 따라 리소스를 조정할 수 있습니다.

비용 최적화는 클라우드 지출을 줄이는 데 도움이 되는 AI의 사용 사례가 늘어나고 있습니다. AI는 클라우드 사용 패턴을 예측하고 리소스 할당을 자동화하여 낭비를 제거하고 조직이 클라우드 지출을 극대화하도록 보장합니다.

3단계. 올바른 서비스 및 도구 선택

도구 선택을 간과해서는 안 됩니다. 특히 팀이 AI 지원 클라우드 관리 또는 비용 최적화 도구로 업그레이드할 때 파일럿 프로젝트 또는 개념 증명을 통해 추가 단계를 수행하여 도구 AI가 데이터 및 보고 요구 사항을 제공하도록 보장하기 위해 클라우드 관련 데이터를 사용해야 할 수 있는 비즈니스 이해관계자를 참여시키기 위한 요구 사항을 충족합니다.

클라우드 관리의 일부인 AI는 자동화를 통해 보다 세부적인 제어 및 데이터 집계를 제공할 수 있으므로 클라우드 관리 플랫폼을 넘어 다른 백엔드 시스템과 통합할 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다. 배포 및 클라우드 통합 문제를 완화하는 방법은 클라우드 관리 스택 내에 타사 AI 도구를 구현하는지 아니면 클라우드 공급자의 AI 서비스를 구현하는지에 따라 달라집니다. 현재 대부분의 타사 클라우드 관리 도구는 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 실행될 수 있습니다.

원래 의미를 변경하지 않고 콘텐츠를 다시 작성하려면 원래 문장이 나타나지 않은 상태에서 언어를 중국어로 다시 작성해야 합니다. 클라우드 팀은 구현의 이점과 잠재적인 과제, 그리고 AI 지원 클라우드 관리 플랫폼이 업무를 어떻게 변화시킬 수 있는지 이해해야 합니다. 예를 들어 CAST AI, ProperOps 또는 유사한 비용 최적화 도구를 구현하는 경우 팀은 사용 가능한 다른 보고 옵션을 이해해야 하며 보고에 AI를 최대한 활용하도록 사용자를 교육하는 데에도 시간이 걸립니다

4단계. 모니터링 및 프로세스 개선

클라우드 관리 관행에 AI를 적용해도 모니터링, 지속적인 개선 및 개선 시간이 줄어들지 않습니다. 백엔드 데이터에 대한 액세스가 증가하면 기업이 AI를 최대한 활용할 수 있도록 더 많은 작업이 필요합니다.

AI는 클라우드 리소스에서 대량의 데이터를 분석할 수 있으므로 클라우드 팀의 모니터링 옵션을 늘릴 수 있습니다. 분석 이 이점은 이상 탐지를 개선하고 예측 분석을 지원하여 프로젝트 계획에 시간 요소를 통합함으로써 팀이 클라우드 관리 방식, 특히 보고 및 경고를 개선할 수 있도록 해줍니다.

위 내용은 클라우드 관리 및 운영에 AI를 적용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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