人工智慧可以幫助改善雲端運算管理有哪些方式

在考慮雲端管理時，企業主要關注的是營運流程，包括監控效能、維護安全性和確保合規性。這些是成功開展業務的關鍵，但只是雲端管理的一部分。

一個常被忽略的關鍵是透過直覺工具和整合支援流程來提升使用者體驗，解決企業IT基礎架構的問題。隨著人工智慧技術的發展，這些功能空白將逐漸被填補。

什麼是人工智慧雲端運算?

人工智慧雲端運算是一種利用人工智慧演算法自動執行各種操作的雲端運算系統，包括應用程式、服務和資料處理。其目標是為用戶提供新的管理、監控和優化雲端運算環境的方法。

人工智慧在雲端運算中的好處

人工智慧已在安全性、備份程式和軟體應用方面發揮改進作用。此外，企業也將人工智慧應用於雲端管理，以優化管理實踐。

(1)增強的資料安全性

隨著企業越來越多地轉向基於雲端的解決方案，資料安全性成為一個巨大的問題。人工智慧透過其快速且準確地分析大量數據的能力，可以幫助檢測網路中的潛在威脅和漏洞。此外，人工智慧還能夠識別異常活動，這些活動有可能表明企圖破壞或未經授權存取的行為。因此，人工智慧在資料安全方面具有巨大的潛力。

整體而言，人工智慧可以幫助企業更好地理解其數據，了解數據的使用方式以及可能受到潛在破壞的區域。

(2)增強的數據管理

許多企業在其數據中心儲存了大量數據，但並非所有數據都用於業務目的。透過人工智慧系統分析數據，可以確定哪些數據相關，哪些不相關，從而降低儲存成本，確保所需的數據在需要時輕鬆存取。

除了分析和優化基礎設施之外，人工智慧系統還能夠自動分析和優化其數據。因此，企業無需擔心人工收集或分析資訊。

(3)人工智慧即服務

許多企業都在努力將人工智慧技術應用到他們的基礎設施中，因為他們無法接觸到專家開發人員或資料科學家。但透過人工智慧即服務(AIaaS)解決方案，可以按需付費存取這些服務，並且僅在需要時才可以存取這些服務。

無需僱用和培訓人員來分析資料或管理基礎設施，只需將這些任務外包給自動化系統即可。這將節省時間和費用，同時確保一切都正確完成。

(4)節省成本

企業越能自動化、優化和改進其基礎設施、資料庫和應用程序，在營運上花費的費用就越少。例如，假設可以透過使用自動化系統來分析資料來降低儲存成本，而不是無限期地儲存所有內容，以防以後可能會有所幫助。在這種情況下，隨著時間的推移，會節省很多費用。

透過使用人工智慧技術優化雲端管理環境，可以確保始終處於最佳狀態，同時還可以降低管理成本，例如維護和人力成本。

(5)透過機器學習和人工智慧實現自動化

雲端環境是高度動態的，需要自動化來有效地管理它們。這包括自動化任務，例如容量規劃、資源調度、成本最佳化等。這些對人類來說很耗時，但對機器來說卻很容易。

機器學習演算法可用於預測分析和自動決策，從而減少這些任務的人為幹預。這些機器學習模型將持續從過去的數據中學習，並根據來自各種感測器的即時輸入檢測異常或預測未來的結果。

(6)使用自然語言處理(NLP)診斷重大事件

#自然語言處理(NLP)幫助電腦解釋人類語言(自然語言)。它已廣泛應用於資訊檢索(搜尋引擎)、機器翻譯(Google翻譯)、垃圾郵件過濾、數位助理等領域。

在雲端管理中，它可以自動診斷關鍵事件，無需任何人工幹預。

(7)自動設定和取消設定

在傳統的企業IT設定中，IT資源的供應和取消供應是由人工完成的。但是，這是一個非常耗時且容易出錯的過程，因為沒有標準協議。此外，在高峰時段，人類難以跟上這些手動過程。

如今，大多數企業都部署了自動配置和取消配置工具，這些工具使用API和機器學習演算法來自動化這些流程。

(8)動態負載平衡

動態負載平衡透過根據當前工作負載在不同伺服器之間動態分配負載來確保資源的有效利用。例如，如果一台伺服器處理的請求比其他伺服器多，則請求可能會分發到其他伺服器。類似地，如果特定伺服器未充分利用，請求可能會被移離它。

(9)效能監控和警報

效能監控涉及隨著時間的推移監控應用程式的效能指標，而警報涉及在發生問題時發送通知。兩者都是在雲端環境中保持高品質服務水準所必需的。機器學習和人工智慧可用於監控和提醒IT系統行為的異常變化。

企業如何在其雲端管理中實施人工智慧?

在企業的IT基礎主崺中實施人工智慧解決方案的第一步，是弄清楚試圖用它解決什麼業務問題，以及人工智慧在企業的整體策略中的作用。

此外，應該確定它是用於增強現有流程還是完全取代它們，以及它將如何適應您企業更廣泛的數位轉型工作。這些考慮因素將有助於企業制定前進的實施計劃。

混合方法將雲端與機器學習和大數據分析結合

沒有大數據，機器學習和雲端運算可能會缺乏。要有效利用人工智慧解決方案，將需要來自業務的各種信息，例如產品詳細資訊、銷售數據和客戶關係管理(CRM)數據。

實施有效的雲端管理計畫的最佳方式，將這些不同的資訊來源整合在一起，包括開發一種混合方法，將雲端運算與機器學習和大數據分析相結合。透過結合所有三個系統，將可以存取足夠的相關數據來創建準確的模型來預測未來的結果。

預訓練模型

開始使用人工智慧的最簡單方法之一是將現有的預訓練模型用於特定任務。使用這些模型可以讓企業利用先進的人工智慧技術，而無需從頭開始訓練它們。這也意味著不必擔心資料收集和準備;只需要一個可用作輸入的資料集。

機器學習自動化重複操作

使用機器學習作為雲端管理工具可以降低成本並簡化工作流程。一旦演算法被教導如何執行特定任務，它就可以返回並再次完成該操作，從而使人類有更多時間來管理更高層級的任務。

雲端管理中人工智慧的未來

人工智慧技術長期以來一直是科幻小說的主要內容。如今，它被用來解決一些現實世界的問題。從自動駕駛汽車到醫療診斷，企業開始依賴人工智慧以比以往更快的速度創造出更好的產品。人工智慧技術的最新創新旨在透過深度學習神經網路的機器學習做出更明智的商業決策。

為了利用這些進步，企業將需要存取始終可用且可靠的高效能運算資源。因此，可以根據需要擴展的雲端管理解決方案對於最大限度地提高跨多個雲端平台的效能和靈活性至關重要。