那些致力于深入了解云計算基礎設施和應用程序性能的管理員將迎來一個新的盟友：人工智能。
IT專業人士表示，一些新興和傳統的IT供應商已經將人工智能技術融入到他們的云計算管理工具中。雖然他們的功能集(如分析主機性能，優化成本和設置警報的能力)看起來與傳統的第三方管理工具類似，但這些基于人工智能的平臺將達到一個新的高度，提供更大的粒度和更廣泛的場景。
英國家庭裝修和建筑市場零售商特拉維斯帕金斯公司使用了Dynatrace公司的基于人工智能的性能監控平臺，用于其本地部署的數據中心和亞馬遜網絡服務(AWS)云平臺。該公司的電子商務DevOps團隊負責人Al-Tayib表示，該工具可以更加精確地報告諸如Java運行時代碼和錯誤等方面的指標，而不是專注于與主機服務器或實例有關的更高級別的指標。這使得他的團隊能夠在出現問題時執行更快、更準確地分析根本原因，并更好地評估任何問題對業務可能產生的總體影響。
Al-Tayib說：“當涉及到調查或研究我們面臨挑戰的具體表現因素時，不再采用人工調查的方式。Dynatrace公司采用這個平臺將一切組合起一個報告。而報告表明，‘這個服務在這里沒有被觸發，因此，它導致了一系列事件，然后與企業客戶發生了沖突。’企業可以立即看到其問題和挑戰到底在哪里。”
該公司首席技術戰略分析師Alois Reitbauer解釋說，為了啟動這個根本原因的分析，用戶在他們的主機上安裝了Dynatrace代理軟件，以確定資源之間的各種依賴關系，并幫助將某些事件與出現的任何問題關聯起來。
Reitbauer說：“如果用戶的主機CPU耗盡，并且該主機上運行的服務存在響應時間問題，那么這個工具可以說是相互關聯的。”
更復雜的異常檢測或識別IT服務異常執行的方式是使基于人工智能的管理工具脫穎而出的另一個功能。為此，Dynatrace工具執行這個自動過程，通過對諸如響應時間，故障率和吞吐量等度量應用不同的算法來評估基準或標準系統性能。
在該工具推斷正常的性能之后，它會提醒IT團隊注意與該行為的任何偏離。為了避免發出大量的警報，用戶可以進一步指定性能閾值，該工具還應用算法來評估其臨界性。
“如果有兩個主機存在基礎設施問題，那么用戶顯然更關心電子商務應用程序中購物車的結賬功能，而不是另一個可能會進行后臺批量處理的問題。”Reitbauer說。“從基礎設施案例來看，用戶場景是非常重要的。”
這種由人工智能驅動的云管理工具去除非關鍵性警報的能力對其他用戶來說也是一個福音。一家云計算存儲提供商的網絡和基礎架構容量規劃人員表示，他們使用AWS作為其后端基礎設施，這一能力是他們的公司采用基于人工智能的云計算管理工具YotaScale的主要原因之一。
而這位容量規劃人員對多個第三方云管理工具進行了評估，但發現YotaScale工具會帶來一些噪音，因為這些工具有大量的提醒和建議。
例如，一家公司可能為一個新的研究和開發項目啟動一些AWS實例，而這些實例往往在項目啟動時利用率很低，他說。第三方云管理工具可能會建議調整這些實例的大小或通過AWS預留實例來保留這些實例，但在這種情況下，這些建議是無關緊要的。
Reitbauer說：“那并不是我們真正在自助式(bootstrapping)場景中做的事情，我們試圖提出一個新的測試或項目，所以將會忽略這些。”
在YotaScale等云計算管理工具中，其基于人工智能的好處是通過各個業務部門或單位來分析IT基礎設施，據YotaScale公司首席執行官Asim Razzaq介紹。在上面的例子中，這是研究和開發團隊的鏡頭。
Razzaq表示：“我們將企業和組織方式映射到基礎設施。然后，在這種情況下，提供優化建議和異常檢測。”
YotaScale工具通過用戶輸入來實現這個業務場景。用戶調整某些參數，并解除不適合的建議，教導該工具隨著時間的推移檢測最相關的內容。
人工智能取代人類?沒那么快
采用這些基于人工智能的云計算管理工具的主要好處就是減少了人們進行大量分析的需求。科技咨詢機構摩爾洞察與戰略(Moor Insights & Strategy)公司分析師Chris Wilder表示，即使是最復雜的工具也不能提供同樣的洞察力，至少目前還不能。Chris Wilder是一位擁有20年行業經驗的IT專業人士。
Wilder說：“這些算法會根據他們發現的異常變得更聰明、更智能，但他們仍然沒有經驗。在我看來，數據并不能代替人類的專業知識。這只是一種增強。”
調研機構451 Research公司分析師Jay Lyman表示，這些人工智能的功能仍處于早期階段。但是它們最終將成為基礎設施管理工具供應商的必備工具。
Lyman說：“我們在很久以前就知道，每個供應商都必須在自動化系統中使用某種機器學習和人工智能。我認為這將成為一個可以有多種選擇的項目。”
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