AIがクラウドコンピューティング管理の改善に役立ついくつかの方法

企業がクラウド管理について考えるとき、主にパフォーマンスの監視、セキュリティの維持、コンプライアンスの確保などの運用プロセスについて考えます。これらはすべて、ビジネスを成功させる上で重要な側面ですが、クラウド管理に必要なことの一部にすぎません。

見落とされがちな重要な側面は、直感的なツールと統合されたサポート プロセスを提供することでユーザー エクスペリエンスを向上させ、企業の IT インフラストラクチャの煩わしさを軽減することです。人工知能 (AI) を活用した新しいテクノロジーの流入により、これらの能力のギャップが埋められることが期待できます。

AI クラウド コンピューティングとは何ですか?

AI クラウド コンピューティングとは、人工知能アルゴリズムを使用してさまざまなアクションや操作を自動的に実行するクラウド コンピューティング システムを指します。これには、アプリケーション、サービス、データ処理が含まれる場合があります。その最終的な目標は、ユーザーにクラウド コンピューティング環境を管理、監視、最適化するための新しい方法を提供することです。

クラウドコンピューティングにおける AI の利点

AI はすでに、セキュリティ、バックアップ手順、ソフトウェア アプリケーションの改善に役立てられています。さらに、企業のクラウド管理業務を最適化するために、人工知能がさまざまな方法でクラウド管理に適用されてきました。

（１）データセキュリティの強化

クラウドベースのソリューションを導入する企業が増えるにつれ、データセキュリティが大きな懸念事項となっています。 AI は大量のデータを迅速かつ正確に分析できるため、ネットワーク内の潜在的な脅威や脆弱性を検出するのに役立ちます。 AI は、妨害行為や不正アクセスの試みを示唆する異常なアクティビティも識別できます。

全体として、AI は企業が自社のデータをより深く理解するのに役立ち、データがどのように使用されているか、どの領域が潜在的な侵害に対して脆弱である可能性があるかを理解できるようになります。

（２）データ管理の強化

多くの企業はデータセンターに大量のデータを保存していますが、そのすべてがビジネス目的で使用されるわけではありません。 AI ベースのシステムを使用してデータを分析し、関連するものとそうでないものを判断することで、ストレージ コストを削減しながら、必要なときに必要なものすべてに簡単にアクセスできるようになります。

AI システムは、インフラストラクチャの分析と最適化に加えて、データを自動的に分析して最適化することもできます。したがって、企業は手動で情報を収集したり分析したりする必要がありません。

（３）サービスとしてのAI

多くの企業は、専門の開発者やデータ サイエンティストにアクセスできないため、AI テクノロジーを自社のインフラストラクチャに実装するのに苦労しています。しかし、AI as a Service (AIaaS) ソリューションを使用すると、これらのサービスに従量課金制で、必要なときにのみアクセスできます。

データの分析やインフラストラクチャの管理を行う人材を雇用してトレーニングする代わりに、これらのタスクを自動化システムにアウトソーシングするだけです。これにより、時間とコストを節約しながら、すべてが正しく実行されることが保証されます。

（４）コスト削減

企業がインフラストラクチャ、データベース、アプリケーションを自動化、最適化、改善すればするほど、運用にかかる費用は削減されます。たとえば、後で役立つかもしれない場合に備えてすべてを無期限に保存するのではなく、自動化されたシステムを使用してデータを分析することで、ストレージ コストを削減できるとします。この場合、時間の経過とともに大幅な節約が実現できます。

人工知能技術を活用してクラウド管理環境を最適化することで、常に最適な状態を保つことができるとともに、メンテナンスや人件費などの管理コストも削減できます。

（５）機械学習と人工知能による自動化

クラウド環境は非常に動的であり、効果的に管理するには自動化が必要です。これには、キャパシティ プランニング、リソースのスケジュール設定、コストの最適化などのタスクの自動化が含まれます。これらは人間にとっては時間がかかりますが、機械にとっては簡単です。

機械学習アルゴリズムは予測分析や自動意思決定に使用できるため、これらのタスクにおける人間の介入を減らすことができます。これらの機械学習モデルは、過去のデータから継続的に学習し、さまざまなセンサーからのリアルタイム入力に基づいて異常を検出したり、将来の結果を予測したりします。

（６）自然言語処理（NLP）を用いた重大インシデントの診断

自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の言語 (自然言語) を解釈するのに役立ちます。情報検索（検索エンジン）、機械翻訳（Google 翻訳）、スパムフィルタリング、デジタルアシスタントなどの分野で広く使用されています。

クラウド管理では、人間の介入なしに重大なインシデントを自動的に診断できます。

（７）自動構成と構成解除

従来の企業の IT 環境では、IT リソースのプロビジョニングとプロビジョニング解除は手動で行われます。ただし、標準プロトコルがないため、これは非常に時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスです。さらに、ピーク時には、人間がこれらの手動プロセスに対応することが困難になります。

現在、ほとんどの企業は、API と機械学習アルゴリズムを使用してこれらのプロセスを自動化する、自動プロビジョニングおよびデプロビジョニング ツールを導入しています。

（８）動的負荷分散

動的負荷分散は、現在のワークロードに基づいて異なるサーバー間で負荷を動的に分散することにより、リソースの効率的な利用を保証します。たとえば、あるサーバーが他のサーバーよりも多くのリクエストを処理する場合、リクエストは他のサーバーに分散される可能性があります。同様に、特定のサーバーが十分に活用されていない場合、リクエストはそのサーバーから転送される可能性があります。

（9）パフォーマンス監視とアラート

パフォーマンス監視では、アプリケーションのパフォーマンス メトリックを長期にわたって監視し、アラートでは問題が発生したときに通知を送信します。クラウド環境で高品質のサービス レベルを維持するには、どちらも必要です。機械学習と人工知能を使用して、IT システムの動作の異常な変化を監視し、警告することができます。

企業はクラウド管理に AI をどのように実装できるでしょうか?

IT インフラストラクチャに AI ソリューションを実装するための最初のステップは、AI ソリューションで解決しようとしているビジネス上の問題と、全体的な戦略において AI が果たす役割を把握することです。

さらに、既存のプロセスを強化するために使用するのか、それとも完全に置き換えるのか、そしてそれが企業のより広範なデジタル変革の取り組みにどのように適合するのかについても決定する必要があります。これらの考慮事項は、企業が今後実装計画を策定する際に役立ちます。

ハイブリッドアプローチは、クラウドと機械学習およびビッグデータ分析を組み合わせたものです。

ビッグデータがなければ、機械学習やクラウドコンピューティングはおそらく不十分でしょう。 AI ソリューションを効果的に活用するには、製品の詳細、販売データ、顧客関係管理 (CRM) データなど、ビジネスからのさまざまな情報が必要になります。

これらの異なる情報ソースを統合する効果的なクラウド管理プログラムを実装する最良の方法には、クラウド コンピューティングと機械学習およびビッグ データ分析を組み合わせたハイブリッド アプローチを開発することが含まれます。これら 3 つのシステムを組み合わせることで、将来の結果を予測するための正確なモデルを作成するのに十分な関連データにアクセスできるようになります。

事前学習済みモデル

AI を始める最も簡単な方法の 1 つは、特定のタスクに対して既存の事前トレーニング済みモデルを使用することです。これらのモデルを使用することで、企業はゼロからトレーニングすることなく、高度な AI 技術を活用できるようになります。これは、データの収集と準備について心配する必要がないことも意味します。必要なのは、入力として使用できるデータセットだけです。

機械学習は反復的なタスクを自動化します

機械学習をクラウド管理ツールとして使用すると、コストを削減し、ワークフローを合理化できます。アルゴリズムに特定のタスクを実行する方法を教えたら、その操作を再度実行して、人間がより高レベルのタスクを管理できるようにすることができます。

クラウド管理における AI の未来

人工知能技術は長い間、SFの定番のテーマでした。現在、それはいくつかの現実世界の問題を解決するために使用されています。自動運転車から医療診断まで、企業はこれまでよりも早く、より良い製品を生み出すために人工知能に頼り始めています。 AI テクノロジーの最新のイノベーションは、ディープラーニング ニューラル ネットワークを使用した機械学習を通じて、よりスマートなビジネス上の意思決定を行うように設計されています。

こうした進歩を活用するには、企業は、常に利用可能で信頼性の高い高性能コンピューティング リソースにアクセスする必要があります。したがって、複数のクラウド プラットフォーム全体でパフォーマンスと柔軟性を最大限に高めるには、必要に応じて拡張できるクラウド管理ソリューションが不可欠です。