クラウド管理と運用にAIを適用する方法

AI は、クラウドの管理と運用に大変革をもたらすものとして台頭しています。しかし、AI とクラウドコンピューティングに関しては、すぐに満足できる結果は得られません。企業は、この新しいテクノロジーの誇大宣伝を打ち破り、真のメリットを得るための戦略を策定する必要があります。

AI を導入してクラウド管理の実践を改善することに関心がある場合は、次の 4 つのフェーズを詳しく確認してください。

評価を実施する
目標と主要業績評価指標を定義する
適切なサービスとツールの選択
プロセスの監視と改善

フェーズ1. 評価を実行する

まず、チームが解決しようとしている課題を評価します。 AI がこれらの問題の克服に役立つかどうか、そして今が既存のプロセスを強化するか、それとも完全に置き換える時期であるかどうかを判断する必要があります。

スケーラビリティ、信頼性、パフォーマンスを考慮した上で、現在のインフラストラクチャが AI サービスとアプリケーションに対する高まる需要に対応できるかどうかについて、十分な情報に基づいた判断を下してください。また、データ管理プラクティスも見直して、AI テクノロジーをクラウドインフラストラクチャにシームレスに統合する必要があります。これらのプラクティスには、次のものが含まれます。

データのバックアップ
災害復旧
データ暗号化

さらに、データガバナンスフレームワークの現在の状態 (データプライバシーポリシーと手順を含む) を確認して、拡張された詳細な評価により、適切なコンプライアンス標準に従ってビジネスと顧客の情報を保護します。

フェーズ2. 目標と主要業績評価指標を定義する

AI イニシアチブには、成功を定義するための明確な目標と測定可能な指標が必要です。新しい AI ツールとプラクティスが効果的に機能していることを証明する 1 つの方法は、KPI を測定することです。クラウド管理の一般的な KPI は、システムパフォーマンス、セキュリティ、コストの最適化に重点を置いています。現在のアプローチから得られる速度、スケーラビリティ、信頼性に関する既存のデータを必ず確認してください。

クラウド管理に AI を活用すると、より多くのデータと洞察が得られ、効率性と有効性が向上します。さらに、AI の予測機能により、将来のクラウドのニーズを予測し、それに応じてリソースを調整できるようになります。

コスト最適化は、クラウド支出の削減に役立つ AI の使用例が増えています。AI はクラウドの使用パターンを予測し、リソースの割り当てを自動化することで無駄を排除し、組織がクラウド支出を最大限に活用できるようにします。

フェーズ3. 適切なサービスとツールを選択する

特にチームが AI 対応のクラウド管理ツールやコスト最適化ツールにアップグレードする場合は、ツールの選択を軽視してはなりません。パイロットプロジェクトや概念実証を実施してツールが要件を満たしていることを確認し、クラウド関連データを使用する必要がある可能性のあるビジネス関係者を関与させて、AI がデータとレポート要件を確実に提供できるようにします。

クラウド管理の一部としての AI は、自動化を通じてよりきめ細かい制御とデータ集約を実現できるため、クラウド管理プラットフォームを超えて他のバックエンドシステムとの統合の機会が増えます。展開とクラウド統合の問題を軽減するには、サードパーティの AI ツールをクラウド管理スタック内に実装するか、クラウドプロバイダーの AI サービスとして実装するかによって異なります。今日のサードパーティのクラウド管理ツールのほとんどは、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境で動作します。

クラウドチームは、実装のメリットと潜在的な課題、AI 対応のクラウド管理プラットフォームが仕事にどのような変化をもたらすかを理解する必要があります。たとえば、CAST AI、ProperOps、または同様のコスト最適化ツールを実装する場合、チームは利用可能な追加のレポートオプションを理解する必要があります。レポート作成に AI を最大限に活用できるようにユーザーをトレーニングするのにも時間がかかります。