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おけるゲームチェンジャーとして登場しています。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、誇大宣伝を打ち破り、この新しいテクノロジーから真の利益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て、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ます。また、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できるように、データ管理の実践も見直す必要があります。これらのプラクティスには以下が含まれます。

• 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、システムのパフォーマンス、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時間をかけて確認してください。

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、ツールの選択を見逃してはなりません。ツールが要件を満たしていることを確認するためにパイロット プロジェクトまたは概念実証を実施し、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の要件を確実に満たせるようにします。

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、そして 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。

フェーズ4. プロセスの監視と改善

クラウド管理業務に AI を導入しても、監視、継続的な改善、改良にかかる時間は節約されません。バックエンド データへのアクセスが増加すると、ビジネスで AI を最大限に活用するには、より多くの作業が必要になります。

AI はクラウド リソースからの大量のデータを分析できるため、クラウド チームの監視オプションを増やすことができます。この分析の向上により、異常検出が改善され、予測分析が可能になります。プロジェクト計画に時間を考慮して、チームがクラウド管理の実践、特にレポートとアラートを改善できるようにします。