Beim Cloud-Management geht es für Unternehmen in erster Linie um betriebliche Prozesse, einschließlich der Überwachung der Leistung, der Aufrechterhaltung der Sicherheit und der Gewährleistung von Compliance. Dies sind Schlüsselfaktoren für den Erfolg eines Unternehmens, aber nur ein Teil des Cloud-Managements.
Ein oft übersehener Schlüssel besteht darin, die Benutzererfahrung zu verbessern und Probleme mit der IT-Infrastruktur von Unternehmen durch intuitive Tools und integrierte Supportprozesse zu lösen. Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz werden diese Funktionslücken schrittweise geschlossen.
Cloud Computing mit künstlicher Intelligenz ist ein Cloud-Computing-System, das Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet, um verschiedene Vorgänge, einschließlich Anwendungen, Dienste und Datenverarbeitung, automatisch auszuführen. Ziel ist es, Benutzern neue Möglichkeiten zur Verwaltung, Überwachung und Optimierung von Cloud-Computing-Umgebungen zu bieten.
Künstliche Intelligenz spielt bereits eine Rolle bei der Verbesserung von Sicherheit, Backup-Verfahren und Softwareanwendungen. Darüber hinaus wenden Unternehmen auch künstliche Intelligenz auf das Cloud-Management an, um Verwaltungspraktiken zu optimieren.
(1) Verbesserte Datensicherheit
Da Unternehmen zunehmend auf Cloud-basierte Lösungen zurückgreifen, wird Datensicherheit zu einem großen Problem. Künstliche Intelligenz kann durch ihre Fähigkeit, große Datenmengen schnell und genau zu analysieren, dabei helfen, potenzielle Bedrohungen und Schwachstellen in Netzwerken zu erkennen. Darüber hinaus kann die KI anomale Aktivitäten erkennen, die auf einen Sabotageversuch oder einen unbefugten Zugriff hinweisen könnten. Daher hat künstliche Intelligenz ein großes Potenzial für die Datensicherheit.
Insgesamt kann KI Unternehmen dabei helfen, ihre Daten besser zu verstehen, zu verstehen, wie sie verwendet werden und wo Bereiche potenziellen Verstößen ausgesetzt sein könnten.
(2) Verbessertes Datenmanagement
Viele Unternehmen speichern große Datenmengen in ihren Rechenzentren, aber nicht alle Daten werden für geschäftliche Zwecke verwendet. Durch die Analyse von Daten mithilfe von Systemen der künstlichen Intelligenz können Sie feststellen, welche Daten relevant sind und welche nicht. Dadurch werden die Speicherkosten gesenkt und sichergestellt, dass die benötigten Daten bei Bedarf leicht zugänglich sind.
Neben der Analyse und Optimierung der Infrastruktur sind KI-Systeme auch in der Lage, ihre Daten automatisch zu analysieren und zu optimieren. Dadurch müssen sich Unternehmen nicht um die manuelle Erfassung oder Analyse von Informationen kümmern.
(3)AI-as-a-Service
Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, KI-Technologie in ihre Infrastruktur zu implementieren, weil sie keinen Zugang zu erfahrenen Entwicklern oder Datenwissenschaftlern haben. Doch mit Artificial Intelligence as a Service (AIaaS)-Lösungen kann auf diese Dienste auf einer Pay-as-you-go-Basis und nur bei Bedarf zugegriffen werden.
Sie müssen keine Mitarbeiter einstellen und schulen, um Daten zu analysieren oder die Infrastruktur zu verwalten. Lagern Sie diese Aufgaben einfach an automatisierte Systeme aus. Dies spart Zeit und Geld und stellt gleichzeitig sicher, dass alles korrekt durchgeführt wird.
(4) Kosteneinsparungen
Je mehr ein Unternehmen seine Infrastruktur, Datenbanken und Anwendungen automatisieren, optimieren und verbessern kann, desto weniger wird es für den Betrieb ausgeben. Angenommen, Sie können die Speicherkosten senken, indem Sie automatisierte Systeme zur Datenanalyse verwenden, anstatt alles auf unbestimmte Zeit zu speichern, für den Fall, dass es später hilfreich sein könnte. In diesem Fall werden die Einsparungen im Laufe der Zeit erheblich sein.
Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Optimierung der Cloud-Verwaltungsumgebung können Sie sicherstellen, dass diese immer im besten Zustand ist, und gleichzeitig die Verwaltungskosten wie Wartungs- und Arbeitskosten senken.
(5) Automatisierung durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Cloud-Umgebungen sind hochdynamisch und erfordern Automatisierung, um sie effektiv zu verwalten. Dazu gehören automatisierte Aufgaben wie Kapazitätsplanung, Ressourcenplanung, Kostenoptimierung und mehr. Diese sind für Menschen zeitaufwändig, für Maschinen jedoch einfach.
Maschinelle Lernalgorithmen können für prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungsfindung verwendet werden, wodurch menschliche Eingriffe bei diesen Aufgaben reduziert werden. Diese Modelle für maschinelles Lernen lernen kontinuierlich aus vergangenen Daten und erkennen Anomalien oder prognostizieren zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage von Echtzeiteingaben verschiedener Sensoren.
(6) Verwenden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um wichtige Ereignisse zu diagnostizieren.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hilft Computern, menschliche Sprache (natürliche Sprache) zu interpretieren. Es wird häufig in der Informationsbeschaffung (Suchmaschinen), maschineller Übersetzung (Google Translate), Spam-Filterung, digitalen Assistenten und anderen Bereichen eingesetzt.
Im Cloud-Management können kritische Ereignisse automatisch diagnostiziert werden, ohne dass ein manueller Eingriff erforderlich ist.
(7) Automatische Bereitstellung und Aufhebung der Bereitstellung
In herkömmlichen IT-Setups in Unternehmen erfolgt die Bereitstellung und Aufhebung der Bereitstellung von IT-Ressourcen manuell. Allerdings ist dies ein sehr zeitaufwändiger und fehleranfälliger Prozess, da es kein Standardprotokoll gibt. Darüber hinaus fällt es den Menschen zu Spitzenzeiten schwer, mit diesen manuellen Prozessen Schritt zu halten.
Heute haben die meisten Unternehmen automatisierte Bereitstellungs- und Deprovisionierungstools implementiert, die APIs und Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um diese Prozesse zu automatisieren.
(8)Dynamischer Lastausgleich
Dynamischer Lastausgleich sorgt für eine effiziente Ressourcennutzung, indem er die Last basierend auf der aktuellen Arbeitslast dynamisch zwischen verschiedenen Servern verteilt. Wenn beispielsweise ein Server mehr Anfragen verarbeitet als andere Server, werden die Anfragen möglicherweise an andere Server verteilt. Wenn ein bestimmter Server nicht ausgelastet ist, können Anforderungen ebenfalls von ihm weg verschoben werden.
(9) Leistungsüberwachung und Warnungen
Bei der Leistungsüberwachung handelt es sich um die Überwachung der Leistungsmetriken einer Anwendung über einen längeren Zeitraum, während bei der Benachrichtigung das Versenden von Benachrichtigungen bei Problemen im Vordergrund steht. Beides ist erforderlich, um in einer Cloud-Umgebung ein qualitativ hochwertiges Serviceniveau aufrechtzuerhalten. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können zur Überwachung und Warnung bei abnormalen Änderungen im Verhalten von IT-Systemen eingesetzt werden.
Der erste Schritt bei der Implementierung einer KI-Lösung in die IT-Infrastruktur eines Unternehmens besteht darin, herauszufinden, welches Geschäftsproblem es damit lösen möchte und wo KI hineinpasst Rolle des Unternehmens in der Gesamtstrategie.
Darüber hinaus sollte festgelegt werden, ob es zur Verbesserung bestehender Prozesse eingesetzt oder vollständig ersetzt werden soll und wie es in die umfassenderen digitalen Transformationsbemühungen Ihres Unternehmens passt. Diese Überlegungen werden Unternehmen dabei helfen, einen Umsetzungsplan für die Zukunft zu entwickeln.
Ohne Big Data fehlen möglicherweise maschinelles Lernen und Cloud Computing. Um KI-Lösungen effektiv nutzen zu können, sind zahlreiche Informationen aus dem Unternehmen erforderlich, beispielsweise Produktdetails, Verkaufsdaten und Daten zum Kundenbeziehungsmanagement (CRM).
Der beste Weg, einen effektiven Cloud-Managementplan zu implementieren, der diese unterschiedlichen Informationsquellen zusammenführt, besteht darin, einen hybriden Ansatz zu entwickeln, der Cloud Computing mit maschinellem Lernen und Big-Data-Analysen kombiniert. Durch die Kombination aller drei Systeme stehen genügend relevante Daten zur Verfügung, um genaue Modelle zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse zu erstellen.
Eine der einfachsten Möglichkeiten, mit der Nutzung künstlicher Intelligenz zu beginnen, besteht darin, ein vorhandenes vorab trainiertes Modell für eine bestimmte Aufgabe zu verwenden. Die Verwendung dieser Modelle ermöglicht es Unternehmen, fortschrittliche KI-Techniken zu nutzen, ohne sie von Grund auf trainieren zu müssen. Dies bedeutet auch, dass Sie sich nicht um die Datenerfassung und -aufbereitung kümmern müssen; nur um einen Datensatz, der als Eingabe verwendet werden kann.
Der Einsatz von maschinellem Lernen als Cloud-Management-Tool kann Kosten senken und Arbeitsabläufe optimieren. Sobald einem Algorithmus beigebracht wurde, wie er eine bestimmte Aufgabe ausführen soll, kann er zurückgehen und den Vorgang erneut abschließen, wodurch der Mensch für die Verwaltung übergeordneter Aufgaben frei wird.
Die Technologie der künstlichen Intelligenz ist seit langem ein fester Bestandteil der Science-Fiction. Heutzutage wird es verwendet, um einige reale Probleme zu lösen. Von selbstfahrenden Autos bis hin zur medizinischen Diagnostik – Unternehmen beginnen, sich auf künstliche Intelligenz zu verlassen, um schneller als je zuvor bessere Produkte zu entwickeln. Die neuesten Innovationen in der Technologie der künstlichen Intelligenz zielen darauf ab, intelligentere Geschäftsentscheidungen durch maschinelles Lernen von Deep-Learning-Neuronalen Netzen zu treffen.
Um von diesen Fortschritten zu profitieren, benötigen Unternehmen Zugang zu Hochleistungs-Rechenressourcen, die immer verfügbar und zuverlässig sind. Daher ist eine Cloud-Management-Lösung, die sich je nach Bedarf skalieren lässt, von entscheidender Bedeutung für die Maximierung der Leistung und Flexibilität über mehrere Cloud-Plattformen hinweg.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, das Cloud-Computing-Management zu verbessern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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