Bagaimana kecerdasan buatan boleh membantu meningkatkan pengurusan pengkomputeran awan

Apabila mempertimbangkan pengurusan awan, perusahaan terutamanya mengambil berat dengan proses operasi, termasuk memantau prestasi, mengekalkan keselamatan dan memastikan pematuhan. Ini adalah kunci untuk menjalankan perniagaan yang berjaya, tetapi hanya sebahagian daripada pengurusan awan.

Kunci yang sering diabaikan ialah meningkatkan pengalaman pengguna dan menyelesaikan masalah infrastruktur IT perusahaan melalui alat intuitif dan proses sokongan bersepadu. Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, jurang fungsi ini secara beransur-ansur akan diisi.

Apakah itu pengkomputeran awan kecerdasan buatan?

Pengkomputeran awan kecerdasan buatan ialah sistem pengkomputeran awan yang menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk melaksanakan pelbagai operasi secara automatik, termasuk aplikasi, perkhidmatan dan pemprosesan data. Matlamatnya adalah untuk menyediakan pengguna dengan cara baharu untuk mengurus, memantau dan mengoptimumkan persekitaran pengkomputeran awan.

Faedah Kecerdasan Buatan dalam Pengkomputeran Awan

Kecerdasan Buatan sudah memainkan peranan dalam meningkatkan keselamatan, prosedur sandaran dan aplikasi perisian. Selain itu, perusahaan juga menggunakan kecerdasan buatan pada pengurusan awan untuk mengoptimumkan amalan pengurusan.

(1) Keselamatan Data Dipertingkatkan

Memandangkan perniagaan semakin beralih kepada penyelesaian berasaskan awan, keselamatan data menjadi isu besar. Kecerdasan buatan boleh membantu mengesan potensi ancaman dan kelemahan dalam rangkaian melalui keupayaannya untuk menganalisis sejumlah besar data dengan cepat dan tepat. Selain itu, AI boleh mengenal pasti aktiviti anomali yang boleh menunjukkan percubaan sabotaj atau akses tanpa kebenaran. Oleh itu, kecerdasan buatan mempunyai potensi besar dalam keselamatan data.

Secara keseluruhan, AI boleh membantu perniagaan memahami data mereka dengan lebih baik, memahami cara data itu digunakan dan kawasan yang mungkin tertakluk kepada potensi pelanggaran.

(2) Pengurusan Data Dipertingkat

Banyak perusahaan menyimpan sejumlah besar data dalam pusat data mereka, tetapi tidak semua data digunakan untuk tujuan perniagaan. Menganalisis data dengan bantuan sistem kecerdasan buatan boleh menentukan data mana yang relevan dan mana yang tidak, dengan itu mengurangkan kos penyimpanan dan memastikan data yang anda perlukan mudah diakses apabila anda memerlukannya.

Selain menganalisis dan mengoptimumkan infrastruktur, sistem AI juga dapat menganalisis dan mengoptimumkan data mereka secara automatik. Akibatnya, perniagaan tidak perlu risau tentang mengumpulkan atau menganalisis maklumat secara manual.

(3)AI-sebagai-Perkhidmatan

Banyak perniagaan sedang bergelut untuk melaksanakan teknologi AI ke dalam infrastruktur mereka kerana mereka tidak mempunyai akses kepada pembangun pakar atau saintis data. Tetapi dengan penyelesaian Kecerdasan Buatan sebagai Perkhidmatan (AIaaS), perkhidmatan ini boleh diakses secara bayar semasa anda pergi dan hanya apabila diperlukan.

Tidak perlu mengupah dan melatih orang untuk menganalisis data atau mengurus infrastruktur, cuma penyumberan luar tugas ini kepada sistem automatik. Ini akan menjimatkan masa dan wang sambil memastikan semuanya dilakukan dengan betul.

(4) Penjimatan Kos

Semakin banyak perusahaan boleh mengautomasikan, mengoptimumkan dan menambah baik infrastruktur, pangkalan data dan aplikasinya, semakin kurang ia akan berbelanja untuk operasi. Sebagai contoh, katakan anda boleh mengurangkan kos storan dengan menggunakan sistem automatik untuk menganalisis data, dan bukannya menyimpan segala-galanya selama-lamanya sekiranya ia mungkin membantu kemudian. Dalam kes ini, penjimatan akan menjadi besar dari semasa ke semasa.

Dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mengoptimumkan persekitaran pengurusan awan, anda boleh memastikan ia sentiasa berada dalam keadaan terbaik, di samping mengurangkan kos pengurusan, seperti kos penyelenggaraan dan buruh.

(5) Automasi melalui pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan

Persekitaran awan sangat dinamik dan memerlukan automasi untuk mengurusnya dengan berkesan. Ini termasuk tugas automatik seperti perancangan kapasiti, penjadualan sumber, pengoptimuman kos dan banyak lagi. Ini memakan masa untuk manusia tetapi mudah untuk mesin.

Algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk analisis ramalan dan membuat keputusan automatik, mengurangkan campur tangan manusia dalam tugasan ini. Model pembelajaran mesin ini akan terus belajar daripada data lepas dan mengesan anomali atau meramalkan hasil masa hadapan berdasarkan input masa nyata daripada pelbagai penderia.

(6) Gunakan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk mendiagnosis peristiwa utama

Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) membantu komputer mentafsir bahasa manusia (bahasa semula jadi). Ia telah digunakan secara meluas dalam pencarian maklumat (enjin carian), terjemahan mesin (Terjemahan Google), penapisan spam, pembantu digital dan bidang lain.

Dalam pengurusan awan, ia boleh mendiagnosis peristiwa kritikal secara automatik tanpa sebarang campur tangan manual.

(7) Peruntukan automatik dan nyahperuntukan

Dalam persediaan IT perusahaan tradisional, peruntukan dan nyahperuntukan sumber IT dilakukan secara manual. Walau bagaimanapun, ini adalah proses yang sangat memakan masa dan ralat kerana tiada protokol standard. Selain itu, semasa waktu puncak, manusia bergelut untuk mengikuti proses manual ini.

Hari ini, kebanyakan perusahaan telah menggunakan alat peruntukan dan nyahperuntukan automatik yang menggunakan API dan algoritma pembelajaran mesin untuk mengautomasikan proses ini.

(8)Pengimbangan beban dinamik

Pengimbangan Beban Dinamik memastikan penggunaan sumber yang cekap dengan memperuntukkan beban secara dinamik antara pelayan berbeza berdasarkan beban kerja semasa. Sebagai contoh, jika satu pelayan mengendalikan lebih banyak permintaan daripada pelayan lain, permintaan itu boleh diedarkan kepada pelayan lain. Begitu juga, jika pelayan tertentu kurang digunakan, permintaan mungkin dialihkan daripadanya.

(9) Pemantauan dan Makluman Prestasi

Pemantauan prestasi melibatkan pemantauan metrik prestasi aplikasi dari semasa ke semasa, manakala makluman melibatkan penghantaran pemberitahuan apabila masalah berlaku. Kedua-duanya dikehendaki mengekalkan tahap perkhidmatan berkualiti tinggi dalam persekitaran awan. Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan boleh digunakan untuk memantau dan memaklumkan perubahan tidak normal dalam tingkah laku sistem IT.

Bagaimana syarikat boleh melaksanakan kecerdasan buatan dalam pengurusan awannya

Langkah pertama dalam melaksanakan penyelesaian kecerdasan buatan ke dalam infrastruktur IT perusahaan adalah untuk mengetahui masalah perniagaan yang cuba diselesaikan dengannya, dan peranan buatan? kecerdasan dalam perusahaan berperanan dalam keseluruhan strategi.

Selain itu, ia harus ditentukan sama ada ia akan digunakan untuk mempertingkatkan proses sedia ada atau menggantikannya sepenuhnya, dan bagaimana ia akan sesuai dengan usaha transformasi digital perniagaan anda yang lebih luas. Pertimbangan ini akan membantu perniagaan membangunkan pelan pelaksanaan pada masa hadapan.

Pendekatan hibrid menggabungkan awan dengan pembelajaran mesin dan analisis data besar

Tanpa data besar, pembelajaran mesin dan pengkomputeran awan mungkin kurang. Untuk menggunakan penyelesaian AI dengan berkesan, pelbagai maklumat daripada perniagaan akan diperlukan, seperti butiran produk, data jualan dan data pengurusan perhubungan pelanggan (CRM).

Cara terbaik untuk melaksanakan pelan pengurusan awan yang berkesan yang menggabungkan sumber maklumat yang berbeza ini termasuk membangunkan pendekatan hibrid yang menggabungkan pengkomputeran awan dengan pembelajaran mesin dan analisis data besar. Dengan menggabungkan ketiga-tiga sistem, data relevan yang mencukupi akan dapat diakses untuk mencipta model yang tepat untuk meramalkan hasil masa hadapan.

Model pra-latihan

Salah satu cara paling mudah untuk mula menggunakan kecerdasan buatan ialah menggunakan model pra-latihan sedia ada untuk tugasan tertentu. Menggunakan model ini membolehkan perniagaan memanfaatkan teknik AI lanjutan tanpa perlu melatihnya dari awal. Ini juga bermakna tidak perlu risau tentang pengumpulan dan penyediaan data hanya set data yang boleh digunakan sebagai input.

Pembelajaran Mesin Mengautomasikan Operasi Berulang

Menggunakan pembelajaran mesin sebagai alat pengurusan awan boleh mengurangkan kos dan memperkemas aliran kerja. Sebaik sahaja algoritma diajar cara melaksanakan tugas tertentu, ia boleh kembali dan menyelesaikan operasi semula, membebaskan manusia untuk mengurus tugas peringkat lebih tinggi.

Masa Depan Kepintaran Buatan dalam Pengurusan Awan

Teknologi Kepintaran Buatan telah lama menjadi ruji fiksyen sains. Hari ini, ia digunakan untuk menyelesaikan beberapa masalah dunia sebenar. Daripada kereta pandu sendiri kepada diagnostik perubatan, syarikat mula bergantung pada kecerdasan buatan untuk mencipta produk yang lebih baik dengan lebih pantas berbanding sebelum ini. Inovasi terkini dalam teknologi kecerdasan buatan bertujuan untuk membuat keputusan perniagaan yang lebih bijak melalui pembelajaran mesin rangkaian neural pembelajaran mendalam.

Untuk memanfaatkan kemajuan ini, perusahaan memerlukan akses kepada sumber pengkomputeran berprestasi tinggi yang sentiasa tersedia dan boleh dipercayai. Oleh itu, penyelesaian pengurusan awan yang boleh berskala mengikut keperluan adalah penting untuk memaksimumkan prestasi dan fleksibiliti merentas berbilang platform awan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan boleh membantu meningkatkan pengurusan pengkomputeran awan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!