现在是时候在Cloud DevOps中拥抱AI和机器学习了

机器学习和人工智能将通过提高云效率来节省成本

企业正在寻找应用程序和云服务提供商,以通过使用机器学习(ML)和人工智能(AI)来提供更有效的资源管理,从而帮助他们更有效地运营。要做到这一点,将需要环境或应用程序了解何时需要更多资源,然后自动扩展这些资源以满足不断增长的需求。相反,该技术将需要了解何时不再需要特定资源,并安全地关闭它们以最小化成本。如今,这种动态资源分配可能不可靠,或者必须采用效率低下的手动流程,从而迫使云客户要么花费超过必要的支出,要么在需求高峰期无法达到服务水平。

DevOps将使公司过渡到云原生实施

企业将通过重新架构其应用程序/技术堆栈以专门针对Cloud环境进行优化来寻求充分利用Cloud的敏捷性。 IT部门通常使用“提升和转移”方法将应用程序迁移到云中,但是由于私有基础结构和公共基础结构之间存在一些差异,因此仍需要做出一些更改以确保满足所需的服务级别。在优化了向云的初始迁移之后,DevOps将推动将其应用程序/技术堆栈重新架构为云原生实施,以进一步利用云的更高效率,可靠性,可扩展性和可负担性。

应用程序供应商将架构师HA和DR纳入其核心解决方案

通过将核心高可用性(HA)和灾难恢复(DR)功能集成到他们的解决方案中,应用程序供应商将努力提供更大的价值和更高的可靠性。如今,大多数应用程序要求客户分别提供这些保护,而大多数组织都使用通用的HA / DR解决方案为所有应用程序提供保护。通过将HA和/或DR内置到应用程序中作为标准功能,客户将能够简单地将其部署在私有,纯公共或混合云环境中的任何平台上。对于通常缺乏实施和操作能够消除所有单点故障的配置所需的专业知识或资源的小型组织,这将特别有益。对于原生于云的实施,应用程序供应商将希望充分利用云的多个可用性区域和区域所提供的弹性。

DBaaS和云将成为数据库部署的首选平台

传统上,IT组织选择在其自己的数据中心中实施关键的数据库和应用程序,在此员工可以完全控制环境。随着云服务提供商(CSP)提供的平台的成熟,云已经成为托管关键应用程序以及数据库即服务(DBaaS)的商业可行者。即使对于几乎涵盖组织所有部门及其所有业务功能的完整套件(如SAP),这种可行性也是正确的。此更改将更加关注应用程序的可靠性,可用性和性能,并使云在战略上更具战略意义对公司很重要。对于通过可用性区域和地域多样性提供更大弹性的CSP,这将是确保与客户长期合作的一种方式。

随着关键应用程序迁移到云中,经销商和系统集成商将扮演越来越重要的角色

随着企业应用程序向云的迁移加速和成熟,确保关键任务的高可用性(HA)的需求将为经销商和系统集成商创造机会。随着企业寻求更加健壮的HA解决方案(尚未完全集成到应用程序和系统软件中),这种机会之窗正在形成。一些系统集成商可能拥有在其Linux产品中利用开源软件所需的专业知识和资源。但是,越来越多的人会选择集成专门为提供HA和灾难恢复保护而设计的解决方案,因为事实证明,这些解决方案对客户来说更加可靠,同时对集成商也同样(如果不是更多的话)有利可图。

资讯来源:由0x资讯编译自AITHORITY,版权归作者Frank Jablonski所有,未经许可,不得转载
提示:投资有风险,入市需谨慎,本资讯不作为投资理财建议。请理性投资,切实提高风险防范意识;如有发现的违法犯罪线索,可积极向有关部门举报反映。
你可能还喜欢