AI正在成為雲端管理和營運的遊戲規則改變者，然而，在AI和雲端運算方面，沒有立竿見影的滿足感，企業需要一個適當的策略來打破炒作，真正從這項新興技術中受益。
如果你對採用AI來改善雲端管理實務感興趣，請更詳細地查看以下四個階段：
首先，我們需要評估團隊正在努力解決的挑戰。我們需要確定人工智慧是否能夠幫助我們克服這些問題，並且確定是現在增強現有流程，還是完全取代它們的時候了
在決策時需要考慮當前基礎設施是否能夠滿足日益增長的AI服務和應用需求，需要評估可擴展性、可靠性和效能等因素。此外，還需要審查資料管理實踐，以確保能夠順利地將AI技術整合到雲端基礎設施中。具體的做法包括：
為了保護你的企業和客戶的信息，你需要檢視你的資料治理框架的當前狀態，包括資料隱私政策和程序。這樣一個擴展的、詳細的評估應符合適當的合規標準
確立明確的目標和可衡量的指標對於AI計劃的成功至關重要。為了證明新的AI工具和實踐的有效性，其中一種方法是透過衡量KPI來實現。常見的雲端管理KPI主要關注系統效能、安全性以及成本優化。因此，花時間檢查現有的有關速度、可擴展性和可靠性的數據是必要的，這些數據源自當前的方法
轉向AI進行雲端管理可以獲得更多數據和洞察力，以提高效率和效果，透過擴展，AI的預測能力使你能夠預測未來的雲端需求並相應地調整資源。
成本優化是AI幫助減少雲端支出的一個日益增長的用例，透過預測雲端使用模式和自動化資源分配，AI消除了浪費，並確保組織最大化其雲端支出。
工具選擇不應被忽視，特別是當團隊升級到支援AI的雲端管理或成本最佳化工具時，採取額外步驟進行試驗專案或概念驗證，以確保工具符合要求，讓可能需要使用雲端相關資料以確保AI交付資料和報告要求的業務利害關係人參與其中。
AI作為雲端管理的一部分，能夠透過自動化提供更細緻的控制和資料聚合，從而為與雲端管理平台以外的其他後端系統整合提供更多機會。緩解部署和雲端整合問題取決於您是在雲端管理堆疊中實施第三方AI工具，還是從雲端提供者實施AI服務。目前，大多數第三方雲端管理工具都可以在混合雲和多雲環境中運行
要重新寫內容而不改變原意，需要將語言改寫成中文，無需出現原句。 雲端團隊需要了解實施的好處和潛在挑戰，以及支援AI的雲端管理平台如何改變他們的工作。例如，如果您實施CAST AI、ProperOps或類似的成本優化工具，您的團隊需要了解其他可用的報告選項，並且培訓用戶充分利用AI進行報告也需要時間
應用AI於雲端管理實務並不能減少監控、持續改善和細化的時間。增加對後端資料的存取意味著需要投入更多的工作，以保證企業能夠充分利用AI的優勢
AI可以增加雲端團隊的監控選項，因為它可以分析來自雲端資源的大量數據，分析中的這種收益改進了異常檢測並實現了預測性分析，將時間因素納入你的專案計劃，以便你的團隊改進他們的雲端管理實踐，特別是報告和警報。
以上是如何將AI應用到雲端管理和營運中的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
