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AI與自動(dòng)化改進(jìn)企業(yè)“云遷移”

2021-10-27 09:06 AI時(shí)代前沿

導(dǎo)讀:在COVID-19大流行的刺激下,2020年底估計(jì)有60%的企業(yè)已經(jīng)將工作任務(wù)轉(zhuǎn)移到云上。隨著信息技術(shù)(IT)投資在疫情期間持續(xù)增長(zhǎng),這一數(shù)字可能會(huì)繼續(xù)提高。

在COVID-19大流行的刺激下,2020年底估計(jì)有60%的企業(yè)已經(jīng)將工作任務(wù)轉(zhuǎn)移到云上。隨著信息技術(shù)(IT)投資在疫情期間持續(xù)增長(zhǎng),這一數(shù)字可能會(huì)繼續(xù)提高。

然而,盡管企業(yè)云的使用越來(lái)越多,許多組織繼續(xù)在云遷移中犯下基本的、可避免的錯(cuò)誤。這些不可避免地會(huì)導(dǎo)致螺旋式上升的成本、延遲、缺乏一致性以及跨組織單位的整合沖突。Fortinet公司2019年的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),在未能實(shí)現(xiàn)預(yù)期回報(bào)后,74%的公司在最初將應(yīng)用程序遷移到云計(jì)算后,又將它們送回了本地——這是一種令人惋惜,但可避免的預(yù)算和時(shí)間浪費(fèi)。

為什么會(huì)發(fā)生這種情況?規(guī)劃云遷移的IT決策者通常認(rèn)為他們只有兩條路徑可用。其中一種是他們可以快速移動(dòng),以最小的變化進(jìn)行遷移。雖然節(jié)省資金,但犧牲了精度,沒(méi)有充分利用云的優(yōu)勢(shì)。另外一種則認(rèn)為他們的團(tuán)隊(duì)可以進(jìn)行艱苦的、資源密集型的規(guī)劃和開(kāi)發(fā)過(guò)程,在遷移過(guò)程中實(shí)現(xiàn)所有應(yīng)用程序的現(xiàn)代化。這種方法會(huì)帶來(lái)更好的結(jié)果,但速度太慢,成本也高得令人望而卻步。

但這并不是唯一的兩種選擇。企業(yè)也可以尋求利用人工智能和自動(dòng)化的力量,在最大化效率和結(jié)果的同時(shí),為決策者提供最佳選擇。

使用AI發(fā)現(xiàn)“未知的未知”

云遷移是出了名的復(fù)雜。如果您將主要云供應(yīng)商提供的所有實(shí)例類(lèi)型、存儲(chǔ)選項(xiàng)、可用區(qū)域和定價(jià)計(jì)劃結(jié)合起來(lái),那么目前有超過(guò)2500萬(wàn)個(gè)可用的云配置選項(xiàng)。毫不奇怪,這使得云遷移的規(guī)劃階段成為一個(gè)痛苦的過(guò)程。人工智能可以幫助組織了解復(fù)雜性,預(yù)測(cè)潛在的痛點(diǎn),避免意外成本,從而消除或至少顯著減少延遲和停機(jī)時(shí)間。

通常,基于人工智能的云遷移應(yīng)用程序映射來(lái)自客戶(hù)環(huán)境的數(shù)千個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),并將它們關(guān)聯(lián)到一個(gè)最佳遷移模式。傳統(tǒng)上這項(xiàng)任務(wù)需要一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)的云專(zhuān)家數(shù)周的時(shí)間來(lái)完成,但通過(guò)算法可以在幾分鐘內(nèi)完成。更好的是,隨著每次云遷移,人工智能變得更加智能,因?yàn)樗梢岳脷v史數(shù)據(jù)來(lái)得出“更優(yōu)”結(jié)論。

更重要的是,與人類(lèi)云遷移團(tuán)隊(duì)不同,人工智能具有更少的固有偏見(jiàn)和完美的“記憶”,幫助遷移團(tuán)隊(duì)保持決策的客觀性和一致性。

人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)工具在云遷移的規(guī)劃階段具有最大的影響。如果能夠智能地應(yīng)用,它們對(duì)于確保遷移運(yùn)行行程表盡可能地準(zhǔn)確和精確是非常寶貴的。

關(guān)注潛在風(fēng)險(xiǎn)

人工智能不是萬(wàn)靈藥——至少現(xiàn)在還不是。在規(guī)劃云遷移時(shí)過(guò)度依賴(lài)AI和ML工具的風(fēng)險(xiǎn)是,它們可能會(huì)錯(cuò)過(guò)一些重要的細(xì)微差別。例如,一個(gè)組織文化的獨(dú)特怪僻、其更廣泛業(yè)務(wù)目標(biāo)的微妙之處以及快速移動(dòng)的外部市場(chǎng)因素將不會(huì)被AI或ML工具發(fā)現(xiàn)。

這就是為什么有經(jīng)驗(yàn)豐富的云工程師參與遷移項(xiàng)目是很重要的。AI和ML當(dāng)然可以充當(dāng)向?qū)В粋€(gè)技術(shù)嫻熟的團(tuán)隊(duì)將帶來(lái)所需的創(chuàng)造力和至關(guān)重要的實(shí)際經(jīng)驗(yàn),這也是工作的一部分。

遷移后:用自動(dòng)化揭示現(xiàn)代化機(jī)會(huì)

當(dāng)組織將應(yīng)用程序遷移到云計(jì)算時(shí),我們經(jīng)常看到?jīng)Q策者采用一種“設(shè)置它,然后忘記它”的心態(tài)。這不可避免地會(huì)導(dǎo)致資源管理不善和浪費(fèi),這將對(duì)性能產(chǎn)生負(fù)面影響,并最終導(dǎo)致組織花費(fèi)更多資金。安全性和合規(guī)性漏洞也很容易被忽視,使系統(tǒng)容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊和潛在的監(jiān)管違規(guī)。

隨著組織不斷發(fā)展以滿(mǎn)足當(dāng)今世界不斷變化的需求,云基礎(chǔ)設(shè)施也應(yīng)該跟上和進(jìn)一步發(fā)展。人工智能和自動(dòng)化可以提供幫助,實(shí)時(shí)監(jiān)控你的云資產(chǎn),并提供智能現(xiàn)代化和創(chuàng)新建議,使企業(yè)能夠最佳地利用可以使用的技術(shù),并在市場(chǎng)上獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

總的來(lái)說(shuō),盡管許多組織最初是這么認(rèn)為的,但采用云的很多挑戰(zhàn)都不是技術(shù)上的。相反,真正的考驗(yàn)是為遷移決定正確的路徑。使用所擁有的所有工具——包括人工智能和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺(tái),以及精明的專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)——為您提供最大的成功機(jī)會(huì)。