新的云计算监控和云管理工具正在成为自我学习的工具,但既有优点又有缺点。
人工智能专家认为人工智能的能力被高估了,在很多情况下被用于错误的事情。现在,由于云计算的存在,人工智能的成本变得更低,而且由于创新的步伐,它的效率也大大提高了,人工智能作为解决方案再次出现,包括在云运营(Cloudops)中的应用。
其理念是用人工智能取代人类,使其对云运营问题(如停机、资源治理、安全攻击和性能)既具有主动性又具有反应性。云计算运营主要涉及可重复的问题,对吗?
当然有一些好处和一些缺点。此外,虽然在云运营中使用人工智能可能已成定局,但仍然需要学习曲线。只要人们了解并了解短期和长期投资回报率方面的预期,就可以实施任何使云运营更有效的方法。
那么,以下来看看利弊。
用于云运营的人工智能的优点
其优点是,组织可以更低的成本拥有全天候监控和管理程序。如果认为运维人员成本很高,可以雇佣他们轮班工作。基于人工智能的监控和管理系统从不睡觉,从不休息,从不要求加薪。一旦启动并运行,除了许可证费用和基础设施成本外,它们几乎不需要任何成本。同时,他们也在自我学习;换句话说,他们运行得越多,就越能胜任这份工作。
还有专业人士认为,这些系统每天都变得更聪明并且共享一个共同的大脑。人们也会因为更多经验而变得聪明,但他们并没有很好地与他人分享经验。随着知识和经验的积累,人们也会退休和辞职。
用于云运营人工智能的缺点
一个问题是,即使在云中,推出这些系统的成本也很高。已经结合人工智能和操作工具的供应商将收取额外费用,以使其运行和生产。虽然价格有所降低,但是比传统工具多付50%,包括第一年左右的咨询服务,以便正确学习工具。
另一个问题是,无论他们的表现如何,运营人员似乎都不喜欢他们。这些年来,人们所看到的被动攻击行为的数量是巨大的,这些行为来自于人们对人工智能运营工具的采用。
他们认为这项技术不值得信任,而且人工智能有朝一日可能取代他们的工作这一事实并没有让事情变得更好。实施这些工具的组织需要拥有变革推动者,以及对该技术的人为因素的理解。
未来支持人工智能的云运营工具是什么?专业人士会变得更好,将开始减少缺点,就像任何其他新技术的推出一样。
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