Comment l'intelligence artificielle peut contribuer à améliorer la gestion du cloud computing

Lorsqu'elles envisagent la gestion du cloud, les entreprises se préoccupent principalement des processus opérationnels, notamment la surveillance des performances, le maintien de la sécurité et la garantie de la conformité. Ce sont des éléments clés pour gérer une entreprise prospère, mais ils ne constituent qu’un élément de la gestion du cloud.

Une clé souvent négligée consiste à améliorer l'expérience utilisateur et à résoudre les problèmes d'infrastructure informatique de l'entreprise grâce à des outils intuitifs et des processus de support intégrés. Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle, ces lacunes fonctionnelles seront progressivement comblées.

Qu'est-ce que le cloud computing avec intelligence artificielle ?

Le cloud computing avec intelligence artificielle est un système de cloud computing qui utilise des algorithmes d'intelligence artificielle pour effectuer automatiquement diverses opérations, notamment des applications, des services et le traitement de données. Son objectif est de fournir aux utilisateurs de nouvelles façons de gérer, surveiller et optimiser les environnements de cloud computing.

Avantages de l'intelligence artificielle dans le cloud computing

L'intelligence artificielle joue déjà un rôle dans l'amélioration de la sécurité, des procédures de sauvegarde et des applications logicielles. En outre, les entreprises appliquent également l’intelligence artificielle à la gestion du cloud pour optimiser les pratiques de gestion.

(1) Sécurité améliorée des données

Alors que les entreprises se tournent de plus en plus vers des solutions basées sur le cloud, la sécurité des données devient un problème majeur. L’intelligence artificielle peut aider à détecter les menaces et vulnérabilités potentielles des réseaux grâce à sa capacité à analyser de grandes quantités de données avec rapidité et précision. De plus, l’IA peut identifier une activité anormale qui pourrait indiquer une tentative de sabotage ou un accès non autorisé. L’intelligence artificielle présente donc un énorme potentiel en matière de sécurité des données.

Dans l’ensemble, l’IA peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs données, à comprendre comment elles sont utilisées et où des violations potentielles peuvent survenir.

(2) Gestion améliorée des données

De nombreuses entreprises stockent de grandes quantités de données dans leurs centres de données, mais toutes les données ne sont pas utilisées à des fins commerciales. L'analyse des données à l'aide de systèmes d'intelligence artificielle peut déterminer quelles données sont pertinentes et lesquelles ne le sont pas, réduisant ainsi les coûts de stockage et garantissant que les données dont vous avez besoin sont facilement accessibles lorsque vous en avez besoin.

En plus d'analyser et d'optimiser les infrastructures, les systèmes d'IA sont également capables d'analyser et d'optimiser automatiquement leurs données. En conséquence, les entreprises n’ont pas à se soucier de la collecte ou de l’analyse manuelle des informations.

(3)AI-as-a-Service

De nombreuses entreprises ont du mal à mettre en œuvre la technologie de l'IA dans leur infrastructure parce qu'elles n'ont pas accès à des développeurs experts ou à des data scientists. Mais avec les solutions d'intelligence artificielle en tant que service (AIaaS), ces services sont accessibles sur une base de paiement à l'utilisation et uniquement en cas de besoin.

Pas besoin d'embaucher et de former des personnes pour analyser les données ou gérer l'infrastructure, il suffit de sous-traiter ces tâches à des systèmes automatisés. Cela permettra d'économiser du temps et de l'argent tout en garantissant que tout est fait correctement.

(4) Économies de coûts

Plus une entreprise peut automatiser, optimiser et améliorer son infrastructure, ses bases de données et ses applications, moins elle dépensera en opérations. Par exemple, supposons que vous puissiez réduire les coûts de stockage en utilisant des systèmes automatisés pour analyser les données, plutôt que de tout stocker indéfiniment au cas où cela pourrait être utile plus tard. Dans ce cas, les économies seront substantielles au fil du temps.

En utilisant la technologie d'intelligence artificielle pour optimiser l'environnement de gestion du cloud, vous pouvez vous assurer qu'il est toujours dans les meilleures conditions, tout en réduisant les coûts de gestion, tels que les coûts de maintenance et de main d'œuvre.

(5) Automatisation grâce à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle

Les environnements cloud sont très dynamiques et nécessitent une automatisation pour les gérer efficacement. Cela inclut des tâches automatisées telles que la planification des capacités, la planification des ressources, l'optimisation des coûts, etc. Ces opérations prennent du temps pour les humains mais sont faciles pour les machines.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour l'analyse prédictive et la prise de décision automatisée, réduisant ainsi l'intervention humaine dans ces tâches. Ces modèles d'apprentissage automatique apprendront en permanence à partir des données passées et détecteront les anomalies ou prédiront les résultats futurs sur la base des entrées en temps réel de divers capteurs.

(6) Utiliser le traitement du langage naturel (NLP) pour diagnostiquer les événements majeurs

Le traitement du langage naturel (NLP) aide les ordinateurs à interpréter le langage humain (langage naturel). Il a été largement utilisé dans la recherche d'informations (moteurs de recherche), la traduction automatique (Google Translate), le filtrage du spam, les assistants numériques et d'autres domaines.

Dans la gestion cloud, il peut diagnostiquer automatiquement les événements critiques sans aucune intervention manuelle.

(7) Provisionnement et déprovisionnement automatiques

Dans les configurations informatiques d'entreprise traditionnelles, le provisionnement et le déprovisionnement des ressources informatiques sont effectués manuellement. Cependant, il s’agit d’un processus très long et sujet aux erreurs car il n’existe pas de protocole standard. De plus, pendant les heures de pointe, les humains ont du mal à suivre ces processus manuels.

Aujourd'hui, la plupart des entreprises ont déployé des outils de provisionnement et de déprovisionnement automatisés qui utilisent des API et des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser ces processus.

(8)Équilibrage de charge dynamique

L'équilibrage de charge dynamique garantit une utilisation efficace des ressources en allouant dynamiquement la charge entre différents serveurs en fonction de la charge de travail actuelle. Par exemple, si un serveur traite plus de requêtes que d'autres serveurs, les requêtes peuvent être distribuées à d'autres serveurs. De même, si un serveur particulier est sous-utilisé, les requêtes peuvent en être éloignées.

(9) Surveillance des performances et alertes

La surveillance des performances implique la surveillance des mesures de performances d'une application au fil du temps, tandis que les alertes impliquent l'envoi de notifications lorsque des problèmes surviennent. Les deux sont nécessaires pour maintenir des niveaux de service de haute qualité dans un environnement cloud. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent être utilisés pour surveiller et alerter en cas de changements anormaux dans le comportement du système informatique.

Comment une entreprise peut-elle mettre en œuvre l'IA dans sa gestion du cloud ?

La première étape de la mise en œuvre d'une solution d'IA dans l'infrastructure informatique d'une entreprise consiste à déterminer le problème commercial qu'elle essaie de résoudre avec cette solution et la place de l'IA dans le système. l’entreprise dans la stratégie globale.

De plus, il convient de déterminer s’il sera utilisé pour améliorer les processus existants ou les remplacer complètement, et comment il s’intégrera dans les efforts plus larges de transformation numérique de votre entreprise. Ces considérations aideront les entreprises à élaborer un plan de mise en œuvre pour l’avenir.

L'approche hybride combine le cloud avec l'apprentissage automatique et l'analyse du Big Data

Sans le Big Data, l'apprentissage automatique et le cloud computing pourraient faire défaut. Pour utiliser efficacement les solutions d'IA, diverses informations provenant de l'entreprise seront nécessaires, telles que les détails des produits, les données de vente et les données de gestion de la relation client (CRM).

La meilleure façon de mettre en œuvre un plan de gestion cloud efficace qui rassemble ces sources d'informations disparates consiste à développer une approche hybride combinant le cloud computing avec l'apprentissage automatique et l'analyse du Big Data. En combinant les trois systèmes, suffisamment de données pertinentes seront accessibles pour créer des modèles précis permettant de prédire les résultats futurs.

Modèles pré-entraînés

L'un des moyens les plus simples de commencer à utiliser l'intelligence artificielle consiste à utiliser un modèle pré-entraîné existant pour une tâche spécifique. L’utilisation de ces modèles permet aux entreprises de tirer parti des techniques avancées d’IA sans avoir à les former à partir de zéro. Cela signifie également qu'il n'y a pas lieu de s'inquiéter de la collecte et de la préparation des données ; il suffit de disposer d'un ensemble de données qui peut être utilisé comme entrée.

Le Machine Learning automatise les opérations répétitives

L'utilisation du Machine Learning comme outil de gestion du cloud peut réduire les coûts et rationaliser les flux de travail. Une fois qu’un algorithme a appris à effectuer une tâche spécifique, il peut revenir en arrière et terminer à nouveau l’opération, libérant ainsi les humains pour gérer des tâches de niveau supérieur.

L'avenir de l'intelligence artificielle dans la gestion du cloud

La technologie de l'intelligence artificielle est depuis longtemps un incontournable de la science-fiction. Aujourd’hui, il est utilisé pour résoudre certains problèmes du monde réel. Des voitures autonomes aux diagnostics médicaux, les entreprises commencent à s’appuyer sur l’intelligence artificielle pour créer de meilleurs produits plus rapidement que jamais. Les dernières innovations en matière de technologie d’intelligence artificielle visent à prendre des décisions commerciales plus intelligentes grâce à l’apprentissage automatique des réseaux neuronaux d’apprentissage profond.

Pour profiter de ces avancées, les entreprises auront besoin d’accéder à des ressources informatiques hautes performances toujours disponibles et fiables. Par conséquent, une solution de gestion cloud pouvant évoluer selon les besoins est essentielle pour optimiser les performances et la flexibilité sur plusieurs plates-formes cloud.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!