KI entwickelt sich zu einem Game Changer im Cloud-Management und -Betrieb. Allerdings gibt es keine unmittelbare Befriedigung, wenn es um KI und Cloud Computing geht. Unternehmen brauchen eine geeignete Strategie, um den Hype zu durchbrechen und wirklich von dieser neuen Technologie zu profitieren.
Wenn Sie daran interessiert sind, KI zur Verbesserung Ihrer Cloud-Management-Praktiken einzusetzen, schauen Sie sich diese vier Phasen genauer an:
- Führen Sie eine Bewertung durch
- Definieren Sie Ziele und wichtige Leistungsindikatoren
- Wählen Sie die richtigen Dienste und Tools
- Überwachungs- und Verbesserungsprozess
Phase 1. Bewertung durchführen
Zuerst müssen wir die Herausforderung bewerten, die das Team zu lösen versucht. Wir müssen herausfinden, ob KI uns bei der Bewältigung dieser Probleme helfen kann und ob es an der Zeit ist, bestehende Prozesse jetzt zu verbessern oder vollständig zu ersetzen
Bei Entscheidungen müssen wir berücksichtigen, ob die aktuelle Infrastruktur der wachsenden Nachfrage nach KI-Diensten und -Anwendungen gerecht werden kann , müssen Faktoren wie Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung bewertet werden. Darüber hinaus müssen die Datenverwaltungspraktiken überprüft werden, um eine reibungslose Integration der KI-Technologie in die Cloud-Infrastruktur sicherzustellen. Zu den spezifischen Praktiken gehören:
- Datensicherung
- Notfallwiederherstellung
- Datenverschlüsselung
Um Ihr Unternehmen und die Informationen Ihrer Kunden zu schützen, müssen Sie den aktuellen Stand Ihres Data-Governance-Frameworks überprüfen, einschließlich Datenschutzrichtlinien und -verfahren. Eine solche erweiterte, detaillierte Bewertung sollte entsprechende Compliance-Standards erfüllen
Phase 2. Definieren Sie Ziele und wichtige Leistungsindikatoren
Die Festlegung klarer Ziele und messbarer Indikatoren ist entscheidend für den Erfolg eines KI-Programms. Eine Möglichkeit, die Wirksamkeit neuer KI-Tools und -Praktiken nachzuweisen, ist die Messung von KPIs. Gängige Cloud-Management-KPIs konzentrieren sich hauptsächlich auf Systemleistung, Sicherheit und Kostenoptimierung. Daher ist es notwendig, sich die Zeit zu nehmen, vorhandene Daten zu Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu untersuchen, die aus aktuellen Ansätzen abgeleitet werden.
Durch die Umstellung auf KI für das Cloud-Management können mehr Daten und Erkenntnisse gewonnen werden, um die Effizienz und Effizienz zu verbessern Vorhersagefunktionen ermöglichen es Ihnen, zukünftige Cloud-Anforderungen vorherzusagen und Ressourcen entsprechend anzupassen.
Kostenoptimierung ist ein wachsender Anwendungsfall für KI, um die Cloud-Ausgaben zu reduzieren. Durch die Vorhersage von Cloud-Nutzungsmustern und die Automatisierung der Ressourcenzuweisung eliminiert KI Verschwendung und stellt sicher, dass Unternehmen ihre Cloud-Ausgaben maximieren.
Phase 3. Auswahl der richtigen Dienste und Tools
Die Auswahl der Tools sollte nicht übersehen werden, insbesondere wenn Teams auf KI-gestützte Cloud-Management- oder Kostenoptimierungstools umsteigen und zusätzliche Schritte mit Pilotprojekten oder Proof-of-Concepts unternehmen, um dies sicherzustellen Tools Erfüllen Sie die Anforderungen, um Geschäftsinteressenten einzubinden, die möglicherweise Cloud-bezogene Daten verwenden müssen, um sicherzustellen, dass KI die Daten- und Berichtsanforderungen erfüllt.
KI als Teil des Cloud-Managements kann durch Automatisierung eine detailliertere Kontrolle und Datenaggregation ermöglichen und bietet so mehr Möglichkeiten für die Integration mit anderen Back-End-Systemen über die Cloud-Management-Plattform hinaus. Die Minderung von Bereitstellungs- und Cloud-Integrationsproblemen hängt davon ab, ob Sie KI-Tools von Drittanbietern in Ihrem Cloud-Management-Stack oder KI-Dienste von Ihrem Cloud-Anbieter implementieren. Derzeit können die meisten Cloud-Management-Tools von Drittanbietern in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen ausgeführt werden.
Um den Inhalt neu zu schreiben, ohne die ursprüngliche Bedeutung zu ändern, muss die Sprache ins Chinesische umgeschrieben werden, ohne dass der ursprüngliche Satz erscheint.
Cloud-Teams müssen die Vorteile und potenziellen Herausforderungen der Implementierung verstehen und wissen, wie eine KI-gestützte Cloud-Management-Plattform ihre Arbeit verändern kann. Wenn Sie beispielsweise CAST AI, ProperOps oder ein ähnliches Kostenoptimierungstool implementieren, muss Ihr Team die anderen verfügbaren Berichtsoptionen verstehen, und es wird auch Zeit in Anspruch nehmen, Benutzer darin zu schulen, KI für die Berichterstellung vollständig zu nutzen
Phase 4. Überwachen und Prozesse verbessern
Die Anwendung von KI in Cloud-Management-Praktiken verkürzt nicht die Zeit für Überwachung, kontinuierliche Verbesserung und Verfeinerung. Ein verbesserter Zugriff auf Back-End-Daten bedeutet, dass mehr Arbeit investiert werden muss, um sicherzustellen, dass Unternehmen die Vorteile von KI voll ausschöpfen können.
KI kann die Überwachungsmöglichkeiten für Cloud-Teams erweitern, da sie große Datenmengen aus Cloud-Ressourcen analysieren kann Analyse Dieser Vorteil verbessert die Erkennung von Anomalien und ermöglicht prädiktive Analysen, indem Zeitfaktoren in Ihre Projektpläne einbezogen werden, damit Ihre Teams ihre Cloud-Management-Praktiken, insbesondere Reporting und Warnungen, verbessern können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo wenden Sie KI auf Cloud-Management und -Betrieb an. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
