人工智能即服务
众多企业正致力于将人工智能技术融入其基础设施，因为他们难以接触到专业的开发人员或数据科学家。然而，通过人工智能即服务（AIaaS）解决方案，企业可以按需付费，仅在需要时访问这些服务。无需招聘和培训员工来分析数据或管理基础设施，只需将这些任务外包给自动化系统。这不仅节省了时间和成本，还能确保任务的正确执行。
节省成本
企业越能自动化、优化和改进其基础设施、数据库和应用程序，其运营成本就越低。例如，通过使用自动化系统分析数据，可以降低存储成本，避免无限制地存储所有内容。随着时间的推移，这将节省大量费用。通过利用人工智能技术优化云管理环境，可以确保系统始终保持最佳状态，同时降低管理成本，如维护和人工成本。
通过机器学习和人工智能实现自动化
云环境高度动态，需要自动化来有效管理。这包括自动化任务，如容量规划、资源调度和成本优化。这些任务对人类而言耗时，但对机器来说却轻而易举。机器学习算法可用于预测分析和自动决策，减少对这些任务的人为干预。这些模型将不断从历史数据中学习，并根据实时输入检测异常或预测未来结果。
使用自然语言处理（NLP）诊断重大事件
自然语言处理（NLP）帮助计算机理解人类语言。它已被广泛应用于信息检索（搜索引擎）、机器翻译（谷歌翻译）、垃圾邮件过滤、数字助理等领域。在云管理中，它可以自动诊断关键事件，无需任何人工干预。
自动配置和取消配置
在传统的企业IT设置中，IT资源的供应和取消供应是由人工完成的。这是一个耗时且容易出错的过程，因为缺乏标准协议。在高峰时段，人工难以跟上这些手动过程。如今，大多数企业都部署了自动配置和取消配置工具，这些工具使用API和机器学习算法来自动化这些流程。
动态负载均衡
动态负载均衡通过根据当前工作负载在不同服务器之间动态分配负载，确保资源的有效利用。例如，如果一台服务器处理的请求比其他服务器多，则请求可能会被分配到其他服务器。同样，如果某台服务器未得到充分利用，请求可能会被转移。
性能监控和警报
性能监控涉及随时间监控应用程序的性能指标，而警报涉及在问题发生时发送通知。两者都是在云环境中保持高质量服务水平所必需的。机器学习和人工智能可用于监控和提醒IT系统行为的异常变化。
企业如何在其云管理中实施人工智能？
在企业的IT基础设施中实施人工智能解决方案的第一步，是明确试图解决的业务问题，以及人工智能在企业整体战略中的作用。此外，应确定它是用于增强现有流程还是完全取代它们，以及它将如何适应企业更广泛的数字化转型工作。这些考虑因素将帮助企业制定实施计划。
混合方法：结合云、机器学习和大数据分析
没有大数据，机器学习和云计算可能会缺乏。要有效利用人工智能解决方案，需要来自业务的各种信息，如产品详细信息、销售数据和客户关系管理（CRM）数据。实施有效的云管理计划的最佳方式是整合这些不同的信息源，包括开发一种混合方法，将云计算与机器学习和大数据分析相结合。通过结合所有三个系统，可以访问足够的相关数据来创建准确的模型，预测未来的结果。
预训练模型
开始使用人工智能的最简单方法之一是利用现有的预训练模型执行特定任务。使用这些模型可以让企业利用先进的人工智能技术，而无需从头开始训练。这也意味着无需担心数据收集和准备；只需一个可用作输入的数据集。
机器学习自动化重复操作
使用机器学习作为云管理工具可以降低成本并简化工作流程。一旦算法被训练执行特定任务，它就可以返回并再次完成该操作，使人类有更多时间管理更高级别的任务。
人工智能在云管理中的未来
人工智能技术长期以来一直是科幻小说的主要内容。如今，它被用来解决现实世界的问题。从自动驾驶汽车到医疗诊断，企业开始依赖人工智能以更快的速度创造更好的产品。人工智能技术的最新创新旨在通过深度学习神经网络的机器学习做出更明智的商业决策。
为了利用这些进步，企业将需要访问始终可用且可靠的高性能计算资源。因此，可以根据需要扩展的云管理解决方案对于最大限度地提高跨多个云平台的性能和灵活性至关重要。
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