Wie man KI in Cloud-Management und -Betrieb implementiert
KI entwickelt sich zu einer transformativen Funktion der Cloud, aber nur mit der richtigen Strategie. Finden Sie heraus, wie Sie KI in Ihre Managementpraktiken integrieren können.
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich zu einem entscheidenden Faktor für das Cloud-Management und den Cloud-Betrieb. Allerdings gibt es bei KI und Cloud Computing keine sofortige Wirkung. Unternehmen benötigen eine angemessene Strategie, um den Hype zu durchbrechen und wirklich von dieser neuen Technologie zu profitieren.
Wenn Sie daran interessiert sind, KI zur Verbesserung der Cloud-Management-Praktiken einzusetzen, sollten Sie sich diese vier Phasen genauer ansehen:
3. Wählen Sie die richtigen Dienste und Tools aus.
4. Überwachen und verfeinern Sie diese Prozesse.
Phase 1: Führen Sie eine Bewertung durch
Bewerten Sie zunächst die Herausforderungen, die Ihr Team zu lösen versucht. Sie müssen feststellen, ob KI überhaupt helfen kann, die Probleme zu lösen, oder ob es an der Zeit ist, bestehende Prozesse zu erweitern oder sie ganz zu ersetzen.
Treffen Sie fundierte Entscheidungen darüber, ob Ihre aktuelle Infrastruktur den wachsenden Anforderungen von KI-Diensten und -Anwendungen gerecht werden kann. Berücksichtigen Sie bei der Bewertung Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung. Sie müssen auch die Datenverwaltungspraktiken überprüfen, um eine nahtlose Integration von KI-Technologien in die Cloud-Infrastruktur zu gewährleisten. Zu diesen Praktiken gehören:
Überprüfen Sie außerdem den aktuellen Stand Ihrer Data-Governance-Frameworks, einschließlich der Datenschutzrichtlinien und -verfahren. Eine solche ausführliche, detaillierte Bewertung sichert die Informationen Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden mit den richtigen Compliance-Standards.
Phase 2: Definieren Sie Ziele und KPIs
KI-Initiativen brauchen klare Ziele und messbare Kennzahlen, um den Erfolg zu definieren. Eine Möglichkeit, die Effizienz neuer KI-Tools und -Praktiken nachzuweisen, ist die Messung von KPIs. Übliche KPIs für das Cloud-Management konzentrieren sich auf Systemleistung, Sicherheit und Kostenoptimierung. Nehmen Sie sich unbedingt die Zeit, Ihre vorhandenen Daten über Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu überprüfen, die Sie mit Ihren aktuellen Methoden ermittelt haben.
KI-Initiativen brauchen klare Ziele und messbare Kennzahlen, um den Erfolg zu definieren.
Die Umstellung auf KI für das Cloud-Management ermöglicht zusätzliche Daten und Erkenntnisse zur Verbesserung von Effizienz und Effektivität. Die Vorhersagefähigkeiten von KI ermöglichen es Ihnen, den künftigen Cloud-Bedarf vorherzusehen und die Ressourcen entsprechend anzupassen.
Kostenoptimierung ist ein wachsender Anwendungsfall für KI, um die Cloud-Ausgaben zu senken. Durch die Vorhersage von Cloud-Nutzungsmustern und die Automatisierung der Ressourcenzuweisung vermeidet KI Verschwendung und sorgt dafür, dass Unternehmen ihre Cloud-Ausgaben maximieren.
Phase 3: Wählen Sie die richtigen Services und Tools aus
Die Auswahl der Tools sollte nicht außer Acht gelassen werden, insbesondere wenn Teams auf ein KI-gestütztes Cloud-Management- oder Kostenoptimierungs-Tool umsteigen. Führen Sie zusätzlich ein Pilotprojekt oder einen Konzeptnachweis durch, um sicherzustellen, dass das Tool den Anforderungen entspricht. Beziehen Sie Geschäftsinteressenten ein, die möglicherweise Cloud-bezogene Daten benötigen, um sicherzustellen, dass KI die Daten- und Berichtsanforderungen erfüllt.
KI als Teil des Cloud-Managements kann genauere Kontrollen und die Aggregation von Daten durch Automatisierung bewirken.
KI als Teil des Cloud-Managements kann genauere Kontrollen und die Aggregation von Daten durch Automatisierung bewirken. Das eröffnet mehr Möglichkeiten für die Integration mit anderen Backend-Systemen als in einer Cloud-Management-Plattform. Die Vereinfachung der Bereitstellung und der Cloud-Integration hängt davon ab, ob Sie ein KI-Tool eines Drittanbieters in Ihren Cloud-Management-Stack oder einen KI-Service Ihres Cloud-Anbieters implementieren. Die meisten der heutigen Cloud-Management-Tools von Drittanbietern funktionieren in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen.
Cloud-Teams müssen sich über die Vorteile und potenzielle Herausforderungen der Implementierungen informieren und wissen, wie die KI-fähige Cloud-Managementplattform ihre Arbeit verändert. Wenn Sie beispielsweise Cast AI, ProsperOps oder ein ähnliches Kostenoptimierungs-Tool implementieren, muss Ihr Team die zusätzlichen Berichtsoptionen kennen, die zur Verfügung stehen. Es braucht auch Zeit, die Benutzer zu schulen, damit sie die KI für die Berichterstattung optimal nutzen können.
Phase 4: Überwachen und verfeinern Sie die Prozesse
Die Einführung von KI in die Cloud-Management-Praktiken spart keine Zeit für die Überwachung, kontinuierliche Verbesserung und Verfeinerung. Der erweiterte Zugriff auf Backend-Daten bedeutet mehr Arbeit, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen die Vorteile von KI voll ausschöpft.
KI kann die Kontrollmöglichkeiten für Cloud-Teams verbessern, da sie große Datenmengen von Cloud-Ressourcen analysieren kann. Ein solcher Zugewinn an Analyse verbessert die Erkennung von Anomalien und ermöglicht prädiktive Analysen. Planen Sie in Ihren Projektplänen Zeit für Ihr Team ein, um seine Cloud-Managementpraktiken zu verfeinern, insbesondere die Berichterstellung und Alarmierung.
