클라우드 관리를 고려할 때 기업은 주로 성능 모니터링, 보안 유지, 규정 준수 보장을 포함한 운영 프로세스에 관심을 갖습니다. 이는 성공적인 비즈니스 운영의 핵심이지만 클라우드 관리의 한 부분일 뿐입니다.
자주 간과되는 핵심은 직관적인 도구와 통합 지원 프로세스를 통해 사용자 경험을 개선하고 기업 IT 인프라 문제를 해결하는 것입니다. 인공지능 기술의 발달로 이러한 기능적 격차는 점차 메워질 것이다.
인공지능 클라우드 컴퓨팅은 인공지능 알고리즘을 활용하여 애플리케이션, 서비스, 데이터 처리 등 다양한 작업을 자동으로 수행하는 클라우드 컴퓨팅 시스템입니다. 목표는 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 환경을 관리, 모니터링 및 최적화할 수 있는 새로운 방법을 제공하는 것입니다.
인공 지능은 보안, 백업 절차 및 소프트웨어 애플리케이션을 개선하는 데 중요한 역할을 했습니다. 또한 기업에서는 관리 관행을 최적화하기 위해 클라우드 관리에 인공 지능을 적용하고 있습니다.
(1) 향상된 데이터 보안
기업이 점점 더 클라우드 기반 솔루션으로 전환함에 따라 데이터 보안이 큰 문제가 되고 있습니다. 인공지능은 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 분석하는 능력을 통해 네트워크의 잠재적인 위협과 취약점을 탐지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 AI는 방해 행위나 무단 액세스 시도를 나타낼 수 있는 비정상적인 활동을 식별할 수 있습니다. 따라서 인공지능은 데이터 보안에 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
전반적으로 AI는 기업이 데이터를 더 잘 이해하고 데이터가 어떻게 사용되는지, 잠재적인 위반이 발생할 수 있는 영역을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
(2) 향상된 데이터 관리
많은 기업이 데이터 센터에 대량의 데이터를 저장하지만 모든 데이터가 비즈니스 목적으로 사용되는 것은 아닙니다. 인공 지능 시스템의 도움으로 데이터를 분석하면 어떤 데이터가 관련성이 있고 어떤 데이터가 그렇지 않은지 판단할 수 있으므로 스토리지 비용이 절감되고 필요할 때 필요한 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
인프라 분석 및 최적화 외에도 AI 시스템은 데이터를 자동으로 분석하고 최적화할 수도 있습니다. 결과적으로 기업은 정보를 수동으로 수집하거나 분석하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
(3)AI-as-a-Service
많은 기업이 전문 개발자나 데이터 과학자에 접근할 수 없기 때문에 AI 기술을 인프라에 구현하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 AIaaS(서비스형 인공 지능) 솔루션을 사용하면 이러한 서비스에 종량제 방식으로 필요할 때만 액세스할 수 있습니다.
데이터를 분석하거나 인프라를 관리하기 위해 인력을 고용하고 교육할 필요가 없으며 이러한 작업을 자동화된 시스템에 아웃소싱하기만 하면 됩니다. 이렇게 하면 모든 것이 올바르게 수행되도록 하면서 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
(4) 비용 절감
기업이 인프라, 데이터베이스 및 애플리케이션을 더 많이 자동화, 최적화 및 개선할수록 운영에 지출되는 비용은 줄어듭니다. 예를 들어, 나중에 도움이 될 수 있도록 모든 것을 무기한 저장하는 대신 자동화된 시스템을 사용하여 데이터를 분석함으로써 스토리지 비용을 줄일 수 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 시간이 지나면서 상당한 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
인공지능 기술을 활용하여 클라우드 관리 환경을 최적화함으로써 항상 최상의 상태를 유지함과 동시에 유지관리비, 인건비 등 관리비용을 절감할 수 있습니다.
(5) 기계 학습 및 인공 지능을 통한 자동화
클라우드 환경은 매우 역동적이므로 효과적으로 관리하려면 자동화가 필요합니다. 여기에는 용량 계획, 리소스 예약, 비용 최적화 등과 같은 자동화된 작업이 포함됩니다. 인간에게는 시간이 많이 걸리지만 기계에게는 쉽습니다.
기계 학습 알고리즘은 예측 분석 및 자동화된 의사 결정에 사용될 수 있으므로 이러한 작업에 대한 인간의 개입을 줄일 수 있습니다. 이러한 기계 학습 모델은 과거 데이터로부터 지속적으로 학습하고 다양한 센서의 실시간 입력을 기반으로 이상 징후를 감지하거나 미래 결과를 예측합니다.
(6) 자연어 처리(NLP)를 사용하여 주요 사건 진단
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어(자연어)를 해석하는 데 도움을 줍니다. 정보 검색(검색 엔진), 기계 번역(Google 번역), 스팸 필터링, 디지털 보조 장치 및 기타 분야에서 널리 사용되었습니다.
클라우드 관리에서는 수동 개입 없이 중요한 이벤트를 자동으로 진단할 수 있습니다.
(7) 자동 프로비저닝 및 프로비저닝 해제
기존 기업 IT 설정에서는 IT 리소스의 프로비저닝 및 프로비저닝 해제가 수동으로 수행됩니다. 그러나 이는 표준 프로토콜이 없기 때문에 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 프로세스입니다. 또한, 사용량이 많은 시간대에는 인간이 이러한 수동 프로세스를 따라가기 위해 고군분투합니다.
오늘날 대부분의 기업에서는 API와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 이러한 프로세스를 자동화하는 자동화된 프로비저닝 및 프로비저닝 해제 도구를 배포했습니다.
(8)동적 부하 분산
동적 로드 밸런싱은 현재 작업 부하에 따라 여러 서버 간에 로드를 동적으로 할당하여 리소스의 효율적인 활용을 보장합니다. 예를 들어, 한 서버가 다른 서버보다 더 많은 요청을 처리하는 경우 요청이 다른 서버로 분산될 수 있습니다. 마찬가지로 특정 서버의 활용도가 낮으면 요청이 해당 서버에서 멀어질 수 있습니다.
(9) 성능 모니터링 및 경고
성능 모니터링에는 시간이 지남에 따라 애플리케이션의 성능 지표를 모니터링하는 작업이 포함되고, 경고에는 문제가 발생할 때 알림을 보내는 작업이 포함됩니다. 클라우드 환경에서 높은 품질의 서비스 수준을 유지하려면 두 가지 모두 필요합니다. 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 IT 시스템 동작의 비정상적인 변화를 모니터링하고 경고할 수 있습니다.
기업의 IT 인프라에 AI 솔루션을 구현하는 첫 번째 단계는 이를 통해 해결하려는 비즈니스 문제가 무엇인지, AI가 클라우드 관리에 적합한 위치를 파악하는 것입니다. 전반적인 전략에서 기업의 역할.
또한 기존 프로세스를 향상하는 데 사용할 것인지 아니면 완전히 교체할 것인지, 그리고 비즈니스의 광범위한 디지털 혁신 노력에 어떻게 부합할 것인지 결정해야 합니다. 이러한 고려 사항은 기업이 향후 구현 계획을 개발하는 데 도움이 될 것입니다.
빅데이터가 없으면 머신러닝과 클라우드 컴퓨팅이 부족할 수 있습니다. AI 솔루션을 효과적으로 활용하기 위해서는 제품 상세정보, 판매 데이터, 고객관계관리(CRM) 데이터 등 비즈니스에서 나오는 다양한 정보가 필요하다.
이러한 서로 다른 정보 소스를 하나로 모으는 효과적인 클라우드 관리 계획을 구현하는 가장 좋은 방법은 클라우드 컴퓨팅과 기계 학습 및 빅 데이터 분석을 결합하는 하이브리드 접근 방식을 개발하는 것입니다. 세 가지 시스템을 모두 결합하면 충분한 관련 데이터에 액세스하여 향후 결과를 예측할 수 있는 정확한 모델을 만들 수 있습니다.
인공 지능을 사용하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 특정 작업에 대해 기존의 사전 훈련된 모델을 사용하는 것입니다. 이러한 모델을 사용하면 기업은 처음부터 교육할 필요 없이 고급 AI 기술을 활용할 수 있습니다. 이는 또한 데이터 수집 및 준비에 대해 걱정할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 입력으로 사용할 수 있는 데이터 세트만 있으면 됩니다.
기계 학습을 클라우드 관리 도구로 사용하면 비용을 절감하고 워크플로를 간소화할 수 있습니다. 알고리즘이 특정 작업을 수행하는 방법을 학습하면 다시 돌아가서 작업을 완료하여 인간이 더 높은 수준의 작업을 관리할 수 있도록 해줍니다.
인공 지능 기술은 오랫동안 SF의 필수 요소였습니다. 오늘날에는 실제 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 자율주행차부터 의료 진단에 이르기까지 기업들은 인공지능을 활용하여 그 어느 때보다 더 나은 제품을 빠르게 만들고 있습니다. 인공지능 기술의 최신 혁신은 딥러닝 신경망의 머신러닝을 통해 보다 스마트한 비즈니스 의사결정을 내리는 것을 목표로 합니다.
이러한 발전을 활용하려면 기업은 항상 사용 가능하고 신뢰할 수 있는 고성능 컴퓨팅 리소스에 액세스해야 합니다. 따라서 필요에 따라 확장할 수 있는 클라우드 관리 솔루션은 여러 클라우드 플랫폼에서 성능과 유연성을 극대화하는 데 매우 중요합니다.
위 내용은 인공 지능이 클라우드 컴퓨팅 관리 개선에 어떻게 도움이 되는지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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