Comment appliquer l'IA à la gestion et aux opérations cloud

L'IA est en train de changer la donne dans la gestion et les opérations du cloud, cependant, il n'y a pas de gratification immédiate en matière d'IA et de cloud computing, les entreprises ont besoin d'une stratégie appropriée pour briser le battage médiatique et véritablement bénéficier de cette technologie émergente.

Si vous souhaitez adopter l'IA pour améliorer vos pratiques de gestion du cloud, examinez ces quatre phases plus en détail :

• Réaliser une évaluation
• Définir des objectifs et des indicateurs de performance clés
• Choisir les bons services et outils
• Processus de suivi et d'amélioration

Phase 1. Effectuer une évaluation

Tout d'abord, nous devons évaluer le défi que l'équipe essaie de résoudre. Nous devons déterminer si l'IA peut nous aider à surmonter ces problèmes et s'il est temps d'améliorer les processus existants maintenant, ou de les remplacer complètement.

Lorsque nous prenons des décisions, nous devons nous demander si l'infrastructure actuelle peut répondre à la demande croissante de services d'IA. et les applications, des facteurs tels que l'évolutivité, la fiabilité et les performances doivent être évalués. De plus, les pratiques de gestion des données doivent être revues pour garantir une intégration fluide de la technologie d’IA dans l’infrastructure cloud. Les pratiques spécifiques incluent :

• Sauvegarde des données
• Reprise après sinistre
• Cryptage des données

Pour protéger votre entreprise et les informations de vos clients, vous devez revoir l'état actuel de votre cadre de gouvernance des données, y compris les politiques et procédures de confidentialité des données. Une telle évaluation élargie et détaillée doit répondre aux normes de conformité appropriées

Phase 2. Définir des objectifs et des indicateurs de performance clés

Établir des objectifs clairs et des indicateurs mesurables est essentiel au succès d'un programme d'IA. Une façon de prouver l’efficacité des nouveaux outils et pratiques d’IA consiste à mesurer les KPI. Les KPI courants de gestion du cloud se concentrent principalement sur les performances du système, la sécurité et l’optimisation des coûts. Par conséquent, il est nécessaire de prendre le temps d'examiner les données existantes sur la vitesse, l'évolutivité et la fiabilité dérivées des approches actuelles

Le passage à l'IA pour la gestion du cloud peut obtenir plus de données et d'informations pour améliorer l'efficacité et l'effet, par extension, est que l'IA les capacités prédictives vous permettent de prédire les besoins futurs en matière de cloud et d'ajuster les ressources en conséquence.

L'optimisation des coûts est un cas d'utilisation croissant de l'IA pour aider à réduire les dépenses cloud. En prédisant les modèles d'utilisation du cloud et en automatisant l'allocation des ressources, l'IA élimine le gaspillage et garantit que les organisations maximisent leurs dépenses cloud.

Phase 3. Choisir les bons services et outils

La sélection des outils ne doit pas être négligée, en particulier lorsque les équipes passent à des outils de gestion cloud ou d'optimisation des coûts basés sur l'IA, prennent des mesures supplémentaires avec des projets pilotes ou des preuves de concept pour garantir la outils Répondez aux exigences d’engagement des parties prenantes de l’entreprise qui peuvent avoir besoin d’utiliser des données liées au cloud pour garantir que l’IA répond aux exigences en matière de données et de reporting.

L'IA dans le cadre de la gestion du cloud peut fournir un contrôle et une agrégation de données plus granulaires grâce à l'automatisation, offrant ainsi plus de possibilités d'intégration avec d'autres systèmes back-end au-delà de la plate-forme de gestion du cloud. L'atténuation des problèmes de déploiement et d'intégration du cloud dépend de la mise en œuvre d'outils d'IA tiers au sein de votre pile de gestion du cloud ou des services d'IA de votre fournisseur de cloud. Actuellement, la plupart des outils de gestion cloud tiers peuvent fonctionner dans des environnements hybrides et multi-cloud.

Pour réécrire le contenu sans changer le sens original, la langue doit être réécrite en chinois sans que la phrase originale n'apparaisse. Les équipes cloud doivent comprendre les avantages et les défis potentiels de la mise en œuvre, ainsi que la manière dont une plateforme de gestion cloud basée sur l'IA peut transformer leur travail. Par exemple, si vous mettez en œuvre CAST AI, ProperOps ou un outil d'optimisation des coûts similaire, votre équipe devra comprendre les autres options de reporting disponibles, et former les utilisateurs à tirer pleinement parti de l'IA pour le reporting prendra également du temps

Phase 4. Surveiller et améliorer les processus

Appliquer l'IA dans les pratiques de gestion du cloud ne réduit pas le temps de surveillance, d'amélioration continue et de raffinement. L'accès accru aux données back-end signifie que des efforts supplémentaires doivent être déployés pour garantir que les entreprises puissent tirer pleinement parti de l'IA.

L'IA peut augmenter les options de surveillance pour les équipes cloud, car elle peut analyser de grandes quantités de données provenant des ressources cloud, dans le analyse Cet avantage améliore la détection des anomalies et permet une analyse prédictive, en intégrant des facteurs de temps dans vos plans de projet afin que vos équipes puissent améliorer leurs pratiques de gestion du cloud, en particulier le reporting et les alertes.

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!