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Quels sont les avantages et les inconvénients de l'intelligence artificielle dans l'optimisation des services ?
Quels sont les avantages et les inconvénients de l'intelligence artificielle dans l'optimisation des services ?
L'intelligence artificielle peut analyser rapidement des ensembles de données complexes et générer des informations, aidant ainsi les entreprises à identifier et à prendre des mesures, simplifiant ainsi leurs services informatiques.
Mais cela ne signifie pas que l’intelligence artificielle peut optimiser tous les services informatiques de chaque entreprise. Il existe des limites importantes à la mesure dans laquelle les équipes informatiques peuvent appliquer l'intelligence artificielle à leurs stratégies d'optimisation des services.
Avantages de l'intelligence artificielle pour l'optimisation des services
Avant d'examiner ce que l'intelligence artificielle peut et ne peut pas faire dans le domaine de l'optimisation des services, voyons d'abord pourquoi l'intelligence artificielle devrait être utilisée pour optimiser les services.
La raison principale est que l'optimisation des services nécessite souvent l'analyse de grandes quantités de données, et l'intelligence artificielle peut permettre aux humains d'effectuer ce travail plus rapidement, plus efficacement et de manière plus évolutive.
Dans cet esprit, disons que vous souhaitez rationaliser les processus informatiques au sein de votre entreprise. Cela peut être réalisé en demandant aux équipes informatiques d'examiner manuellement les sources de données, de déterminer les types de demandes qui prennent le plus de temps à traiter, puis de formuler des recommandations sur la manière d'accélérer ces processus. C'est faisable, mais cela prend beaucoup de temps et crée une distraction importante pour l'équipe informatique.
Alternativement, un outil d'IA peut être déployé qui analyse automatiquement toutes les sources de données, peut comprendre pourquoi certaines demandes prennent beaucoup de temps, puis générer des recommandations sur où et comment optimiser le service. Cette approche produira des résultats en une fraction du temps qu’il faudrait pour recueillir manuellement les mêmes informations.
L'IA peut aider à optimiser les services informatiques
Nous pouvons appliquer des méthodes d'optimisation des services basées sur l'IA à presque tous les types de processus informatiques qui remplissent les conditions suivantes :
- Disposer d'une grande quantité de données que les outils d'IA peuvent analyser, pour comprendre comment les processus fonctionnent et identifient les opportunités pour les améliorer.
- Le processus n'implique pas d'interactions humaines complexes qui nécessitent une intelligence émotionnelle pour être pleinement compris.
De nombreux services informatiques de base répondent à ces deux exigences. En plus de l'exemple de l'utilisation de l'IA pour analyser les données afin d'améliorer les services informatiques des utilisateurs finaux, d'autres services conviennent également pour tirer parti de l'IA à des fins d'optimisation. besoins en infrastructures et fournir des conseils sur l’optimisation de la gestion des infrastructures. En retour, cela peut aider à réduire les dépenses d’infrastructure inutiles, à planifier les processus de rafraîchissement du matériel, et bien plus encore.
Gestion du réseau : L'intelligence artificielle peut analyser les modèles de trafic réseau et aider à identifier les goulots d'étranglement ou à prédire les pannes, ce qui se traduit par de meilleures performances réseau pour les entreprises.
Développement de logiciels : Les entreprises qui créent des logiciels peuvent tirer parti de l'IA pour optimiser leurs processus de livraison de logiciels, par exemple en prédisant la durée des sprints ou le nombre de changements qui peuvent raisonnablement être mis en œuvre dans chaque cycle de publication. Les outils d'IA peuvent le faire en analysant les journaux des outils CI/CD, ainsi que des données telles que la vitesse et la fréquence des déploiements d'applications.
Les exemples sont infinis, mais le point est simple : presque tous les services informatiques qui génèrent des données système, ainsi que ceux qui impliquent des ressources ou des processus techniques, peuvent potentiellement être améliorés à l'aide d'informations basées sur l'IA. Quand ne pas utiliser l'IA pour l'optimisation des services
Lorsque les services présentent une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, ils ne sont généralement pas adaptés à l'optimisation assistée par l'IA :
Lorsque les sources de données ne sont pas pertinentes, les outils d'IA qui analysent les données ne peuvent pas Optimisation Lorsque des décisions éthiques sont nécessaires, l'IA ne peut souvent pas gérer cela- Impliquer des décisions créatives ou des idées ne peut pas conduire à des concepts complètement nouveaux
- Lorsque l'intelligence émotionnelle ou l'établissement de la confiance sont nécessaires, l'IA ne réalise pas bien ces tâches
- Impliquant Adaptation à des environnements non structurés ou imprévisibles, tels que des serveurs soumis à des cyberattaques sans précédent. L’intelligence artificielle est moins utile dans ce cas car elle ne peut pas prédire de manière fiable les conditions à traiter.
- À titre d'exemple de situation réelle où il est peu probable que l'optimisation des services basée sur l'IA génère de la valeur, prenons la gestion de projet, où certains aspects de la gestion de projet peuvent être automatisés et certaines données sur les opérations du projet peuvent être enregistrées par des outils. Mais ces chiffres ne représentent qu'une partie des projets actifs. Étant donné que chaque projet a des exigences uniques, il peut être difficile d'exploiter les données des projets passés pour optimiser les projets à venir.
- De plus, la plupart des projets impliquent une interaction approfondie entre les personnes. Ils nécessitent également la confiance et la responsabilité entre les parties prenantes. Ce sont des facteurs pour lesquels les outils d’IA ne sont pas efficaces pour évaluer ou optimiser.
Afin d'optimiser le processus de gestion de projet, les outils d'IA doivent non seulement être déployés mais aussi leurs recommandations revues. Vous aurez besoin d'une compréhension détaillée des exigences de chaque projet et des compétences nécessaires pour instaurer la confiance et gérer les relations.
La négociation avec les fournisseurs est un autre exemple de processus courant difficile à rationaliser à l'aide de l'intelligence artificielle. Tout comme la gestion de projet, la négociation implique des éléments humains complexes. Même si les outils d’IA peuvent être utiles sur certains aspects des négociations, par exemple en aidant à comprendre comment les tendances tarifaires des fournisseurs évoluent au fil du temps, ils ne peuvent pas dire exactement comment interagir avec les fournisseurs, ni quelles conditions tarifaires sont requises. Construire une relation de confiance est essentiel pour que les fournisseurs soient sûrs qu'ils tiendront leurs promesses, mais ils n'ont pas la capacité de les tenir.
Conclusion
L'intelligence artificielle a un énorme potentiel pour améliorer la vitesse, l'efficacité, l'évolutivité et réduire les coûts d'une variété de processus informatiques et commerciaux courants. Mais il est important de comprendre les limites de l’IA en tant que solution d’optimisation des services. Une fois que l’entreprise dépassera le domaine de la technologie pure, l’IA cessera d’être un fournisseur d’informations précieuses et obligera les humains à prendre des décisions qui dépassent les capacités de l’IA.
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Les ingénieurs de backend senior à distance (plates-formes) ont besoin de cercles
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L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.
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Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.
