多源云环境需要借助人工智能来管理

  多种公有和私有云服务及基础架构的快速采用增加了云的复杂性,这种复杂性正在不断放大数字化企业面临的传统压力。因此,企业意识到需要重新思考当前多源云环境下的管理策略和方法,并开始启用人工智能 (AI) 作为新兴解决方案。

  为了优化成本、保持灵活性并降低风险,企业应如何投资由不同供应商提供的多个公有云解决方案。

  在BMC的一项调研中显示,40% 的受访者表示希望通过多个云提供商降低风险。他们表示,实施安全和治理策略是管理多源云环境时的主要挑战,其次是自动化、优化资源利用率和云使用成本。由于解决更大规模、更分散且越来越虚拟化的基础架构所带来的安全挑战需求日益突显,多位IT 决策者表示,安全是他们打算在未来 24-36 个月投资的主要领域。

  45% 的受访者表示成本优化是使用多个公有云供应商的原因。采用多源云技术的首要推动因素是成本优化,但五分之二的 IT 领导者对其企业在云上的开支却一无所知。基于这种局面,仅管理 IT 基础架构的传统方式不再起作用,IT 领导者必须考虑新的多源云环境管理方法,以确保他们在节约成本、自动化性能优化以及增强安全性和治理方面获得公有云的预期益处。

  由于认识到管理多个云环境的复杂性,80% 的受访者表示需要新的方法和工具,正在考虑的新方法包括 AI。有 78% 的 IT 决策者表示,他们的公司正试图将人工智能作为其多源云管理策略的组成部分。

  大多数 IT 领导者都清楚,多源云带来的复杂性正在放大企业面临的传统挑战,如安全性、可见性、成本、性能、自动化和迁移等挑战。为此,这些IT领导者必须使用专为多源云环境构建的新技术解决方案来调整管理方法,如利用机器学习和 AI 来降低管理的复杂性。

 我们为企业或组织成功管理多源云环境提出以下建议:

  · 深入了解云资产,以获得完整信息

  · 深刻洞悉云成本:是否所有应用都要在云中运行

  · 采取积极主动的措施,应对更广泛的攻击面,确保合规性

  · 重新思考管理方法:尽可能实现简化和自动化

  · 通过AI 和机器学习消除多源云管理中的重复问题

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