AI正在成為云(yun)管理和(he)運(yun)營(ying)的游(you)戲規(gui)則(ze)改(gai)變者(zhe)，然(ran)而(er)，在(zai)AI和(he)云(yun)計算(suan)方(fang)面，沒(mei)有(you)立(li)竿(gan)見影(ying)的滿足感(gan)，企業(ye)需要(yao)一個(ge)適(shi)當的戰略來(lai)打(da)破(po)炒作，真(zhen)正(zheng)從這項新興技術中受(shou)益(yi)。
如(ru)果(guo)你(ni)對(dui)采用(yong)AI來改進(jin)云(yun)管(guan)理實踐感興(xing)趣(qu)，請更(geng)詳細(xi)地查看(kan)以(yi)下(xia)四(si)個階(jie)段(duan)：
1.進(jin)行(xing)評估
2.定(ding)義目標(biao)和關(guan)鍵(jian)績(ji)效(xiao)指標(biao)
3.選(xuan)擇(ze)合適的(de)服(fu)務(wu)和工具(ju)
4.監(jian)控和(he)改(gai)進(jin)流程
階段(duan)1.執行(xing)評(ping)估(gu)
首(shou)先，評估你(ni)的團隊正(zheng)在努力(li)解決的挑(tiao)戰。你(ni)需(xu)要(yao)確(que)定(ding)AI是(shi)否(fou)可(ke)以(yi)幫(bang)助克(ke)服(fu)這(zhe)些問題，以(yi)及現在(zai)是(shi)時候(hou)增強(qiang)現有(you)流程(cheng)還是(shi)完(wan)全(quan)取(qu)代(dai)它們。
就(jiu)你當前(qian)的(de)基(ji)礎設施是否(fou)能夠滿足日(ri)益(yi)增長的(de)AI服(fu)務和應(ying)用需(xu)求做(zuo)出明(ming)智(zhi)的(de)決策，將可(ke)擴展性、可靠(kao)性(xing)和(he)性(xing)能(neng)納(na)入(ru)評估(gu)，你(ni)還必須審(shen)查數據(ju)管(guan)理實(shi)踐(jian)，以(yi)確(que)保將(jiang)AI技(ji)術(shu)無縫(feng)集(ji)成到(dao)云(yun)基(ji)礎設(she)施(shi)中，這些做法包(bao)括：
·數據備(bei)份
·災難恢復(fu)
·數據加密
此外，審(shen)查(cha)你的數據(ju)治(zhi)理框架(jia)的當(dang)前狀(zhuang)態(tai)，包(bao)括(kuo)數(shu)據(ju)隱私(si)政策和程序(xu)，這樣一個(ge)擴(kuo)展的、詳細(xi)的(de)評(ping)估(gu)以(yi)適當(dang)的(de)合(he)規標(biao)準(zhun)保護你(ni)企(qi)業和(he)客戶的(de)信(xin)息。
階(jie)段(duan)2.定義目(mu)標和關(guan)鍵(jian)績效指標
AI計劃需要(yao)明(ming)確的(de)目(mu)標(biao)和可衡(heng)量的(de)指(zhi)標(biao)來(lai)定(ding)義成功(gong)，要(yao)證(zheng)明新(xin)的AI工具(ju)和實(shi)踐(jian)正(zheng)在有效(xiao)地工作，一種方法是衡(heng)量(liang)KPI。云(yun)管(guan)理的常見(jian)KPI側(ce)重于系統(tong)性(xing)能、安(an)全性(xing)和成本(ben)優(you)化(hua)，一(yi)定要(yao)花(hua)時間檢查(cha)你(ni)現有(you)的有關速度、可伸縮(suo)性(xing)和可(ke)靠(kao)性(xing)的(de)數(shu)據(ju)，這些(xie)數(shu)據(ju)源自你當(dang)前(qian)的(de)方(fang)法。
轉向AI進(jin)行云(yun)管(guan)理(li)可以獲(huo)得(de)更(geng)多數(shu)據(ju)和洞(dong)察(cha)力，以提高效率和(he)效果，通(tong)過擴(kuo)展(zhan)，AI的(de)預(yu)測(ce)能力使你(ni)能(neng)夠(gou)預測未(wei)來(lai)的(de)云需(xu)求(qiu)并(bing)相應(ying)地調整資源。
成(cheng)本優化是(shi)AI幫助(zhu)減(jian)少云(yun)支出的一(yi)個(ge)日益(yi)增(zeng)長的用例，通(tong)過預測云(yun)使用(yong)模(mo)式和(he)自動化資(zi)源(yuan)分配，AI消(xiao)除(chu)了浪費，并(bing)確(que)保(bao)組織(zhi)最大化(hua)其(qi)云支(zhi)出。
階段3.選擇合(he)適(shi)的(de)服務和(he)工具
工(gong)具選(xuan)擇不應被(bei)忽(hu)視(shi)，特(te)別(bie)是(shi)當團隊升(sheng)級(ji)到支持(chi)AI的(de)云管理或(huo)成本優(you)化(hua)工具(ju)時(shi)，采(cai)取(qu)額外(wai)步驟(zhou)進行(xing)試(shi)驗項目(mu)或(huo)概念驗證，以確(que)保工(gong)具滿(man)足(zu)要(yao)求(qiu)，讓(rang)可(ke)能需(xu)要使用(yong)云相(xiang)關數據以確保(bao)AI交(jiao)付(fu)數(shu)據(ju)和(he)報告(gao)要求的業務利益(yi)攸關(guan)方參(can)與(yu)進(jin)來。
AI作為云管理(li)的一部分(fen)，可以通(tong)過自(zi)動化(hua)提供(gong)更精(jing)細的(de)控(kong)制和(he)數據(ju)聚合，這為(wei)與云(yun)管(guan)理(li)平(ping)臺(tai)以(yi)外的(de)其他后端(duan)系統(tong)集成提供了(le)更多機(ji)會。緩解部署(shu)和(he)云集成問(wen)題(ti)取(qu)決(jue)于(yu)你是(shi)在云(yun)管(guan)理(li)堆棧中實施(shi)第三(san)方(fang)AI工(gong)具(ju)，還(hai)是從(cong)云提(ti)供商(shang)那(na)里實施AI服(fu)務。當(dang)今(jin)的大多(duo)數(shu)第三方云管(guan)理(li)工具(ju)都(dou)可(ke)以(yi)在混合(he)云(yun)和多(duo)云環境(jing)中工(gong)作(zuo)。
云團隊需要(yao)了(le)解實施的(de)好處和潛在挑(tiao)戰，以及支(zhi)持AI的(de)云管理(li)平臺如(ru)何(he)改變他(ta)們的工(gong)作(zuo)，例(li)如(ru)，如(ru)果你實施CAST AI、ProperOps或類似的成本優化工(gong)具(ju)，你的(de)團隊(dui)需要(yao)了(le)解可用的(de)其他報(bao)告(gao)選項，培訓(xun)用戶最(zui)大(da)限(xian)度(du)地(di)利用(yong)AI進(jin)行(xing)報告(gao)也(ye)需要(yao)時間(jian)。
階(jie)段4.監(jian)控和改進(jin)流(liu)程(cheng)
將(jiang)AI引入(ru)云(yun)管理實踐(jian)并不能(neng)節(jie)省(sheng)監(jian)控、持(chi)續(xu)改(gai)進和細化(hua)的(de)時(shi)間(jian)。增加(jia)對后(hou)端(duan)數據的(de)訪(fang)問意味(wei)著(zhe)需要(yao)進(jin)行(xing)更(geng)多工作(zuo)，以確(que)保你(ni)的(de)企業(ye)充(chong)分(fen)利用(yong)AI。
AI可以增(zeng)加(jia)云團(tuan)隊的監(jian)控選項，因(yin)為它(ta)可以(yi)分(fen)析(xi)來自(zi)云資源(yuan)的(de)大(da)量(liang)數(shu)據(ju)，分析(xi)中的這種(zhong)收益(yi)改(gai)進了(le)異常(chang)檢測(ce)并(bing)實(shi)現(xian)了(le)預測性(xing)分(fen)析(xi)，將時間因(yin)素納(na)入你(ni)的項(xiang)目(mu)計(ji)劃，以便(bian)你的(de)團隊(dui)改(gai)進(jin)他們(men)的(de)云(yun)管(guan)理實踐，特(te)別是報告(gao)和警報。