如何将AI应用到云管理和运营中
AI正在成为云管理和运营的游戏规则改变者，然而，在AI和云计算方面，没有立竿见影的满足感，企业需要一个适当的战略来打破炒作，真正从这项新兴技术中受益。如果你对采用AI来改进云管理实践感兴趣，请更详细地查看以下四个阶段：进行评估定义目标和关键绩效指标选择合适的服务和工具监控和改进流程阶段1.执行评估首先，我们需要评估团队正在努力解决的挑战。我们需要确定人工智能是否能够帮助我们克服这些问题，并且确定是现在增强现有流程，还是完全取代它们的时候了在决策时需要考虑当前基础设施是否能够满足日益增长的AI服务和应用需求
AI正在成为云管理和运营的游戏规则改变者，然而，在AI和云计算方面，没有立竿见影的满足感，企业需要一个适当的战略来打破炒作，真正从这项新兴技术中受益。
如果你对采用AI来改进云管理实践感兴趣，请更详细地查看以下四个阶段：
- 进行评估
- 定义目标和关键绩效指标
- 选择合适的服务和工具
- 监控和改进流程
阶段1.执行评估
首先，我们需要评估团队正在努力解决的挑战。我们需要确定人工智能是否能够帮助我们克服这些问题，并且确定是现在增强现有流程，还是完全取代它们的时候了
在决策时需要考虑当前基础设施是否能够满足日益增长的AI服务和应用需求，需要评估可扩展性、可靠性和性能等因素。此外，还需要审查数据管理实践，以确保能够顺利地将AI技术集成到云基础设施中。具体的做法包括：
- 数据备份
- 灾难恢复
- 数据加密
为了保护你的企业和客户的信息，你需要审查你的数据治理框架的当前状态，包括数据隐私政策和程序。这样一个扩展的、详细的评估应符合适当的合规标准
阶段2.定义目标和关键绩效指标
确立明确的目标和可衡量的指标对于AI计划的成功至关重要。为了证明新的AI工具和实践的有效性，其中一种方法是通过衡量KPI来实现。常见的云管理KPI主要关注系统性能、安全性以及成本优化。因此，花费时间检查现有的有关速度、可伸缩性和可靠性的数据是必要的，这些数据源自当前的方法
转向AI进行云管理可以获得更多数据和洞察力，以提高效率和效果，通过扩展，AI的预测能力使你能够预测未来的云需求并相应地调整资源。
成本优化是AI帮助减少云支出的一个日益增长的用例，通过预测云使用模式和自动化资源分配，AI消除了浪费，并确保组织最大化其云支出。
阶段3.选择合适的服务和工具
工具选择不应被忽视，特别是当团队升级到支持AI的云管理或成本优化工具时，采取额外步骤进行试验项目或概念验证，以确保工具满足要求，让可能需要使用云相关数据以确保AI交付数据和报告要求的业务利益攸关方参与进来。
AI作为云管理的一部分，能够通过自动化提供更细致的控制和数据聚合，从而为与云管理平台以外的其他后端系统集成提供更多机会。缓解部署和云集成问题取决于您是在云管理堆栈中实施第三方AI工具，还是从云提供商那里实施AI服务。目前，大多数第三方云管理工具都可以在混合云和多云环境中运行
要重新写内容而不改变原意，需要将语言改写成中文，无需出现原句。 云团队需要了解实施的好处和潜在挑战，以及支持AI的云管理平台如何改变他们的工作。例如，如果您实施CAST AI、ProperOps或类似的成本优化工具，您的团队需要了解其他可用的报告选项，并且培训用户充分利用AI进行报告也需要时间
阶段4.监控和改进流程
应用AI于云管理实践并不能减少监控、持续改进和细化的时间。增加对后端数据的访问意味着需要投入更多的工作，以保证企业能够充分利用AI的优势
AI可以增加云团队的监控选项，因为它可以分析来自云资源的大量数据，分析中的这种收益改进了异常检测并实现了预测性分析，将时间因素纳入你的项目计划，以便你的团队改进他们的云管理实践，特别是报告和警报。
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