Wenn Unternehmen über die Cloud nachdenken, denken sie meist an Betriebsprozesse wie die Leistungsüberwachung, die Aufrechterhaltung der Sicherheit und die Sicherstellung der Compliance. All dies sind wesentliche Aspekte eines erfolgreichen Unternehmens, machen aber nur einen Teil dessen aus, was Cloud-Management umfasst.
Ein wichtiger Aspekt, der häufig übersehen wird, ist die Verbesserung der Benutzererfahrung durch intuitive Tools und integrierte Supportprozesse, die einige der Belastungen aus der IT-Infrastruktur eines Unternehmens nehmen. Angesichts des Zustroms neuer Technologien, die künstliche Intelligenz (KI) nutzen, können wir erwarten, dass diese Funktionslücken geschlossen werden.
Was ist KI-Cloud-Computing?
KI-Cloud-Computing bezeichnet Cloud-Computing-Systeme, die KI-Algorithmen verwenden, um verschiedene Aktionen und Abläufe zu automatisieren. Dazu können Anwendungen, Dienste und die Datenverarbeitung gehören.
Das übergeordnete Ziel besteht darin, Benutzern neue Möglichkeiten zur Verwaltung, Überwachung und Optimierung ihrer Cloud-Computing-Umgebungen zu bieten.
Die Vorteile von KI im Cloud-Computing
KI wird bereits eingesetzt, um die Sicherheit, Backup-Verfahren und Softwareanwendungen zu verbessern. Darüber hinaus gibt es viele Möglichkeiten, KI im Cloud-Management einzusetzen, um die Cloud-Management-Praktiken eines Unternehmens zu optimieren.
1) Verbesserte Datensicherheit
Da immer mehr Unternehmen auf cloudbasierte Lösungen umsteigen, ist die Datensicherheit ein großes Anliegen. Dank der Fähigkeit von KI, große Datenmengen schnell und präzise zu analysieren, kann sie dabei helfen, potenzielle Bedrohungen und Schwachstellen in Ihrem Netzwerk zu erkennen. KI kann außerdem anomale Aktivitäten identifizieren, die auf einen versuchten Angriff oder unbefugten Zugriff hindeuten können.
Insgesamt kann KI Ihnen helfen, Ihre Daten besser zu verstehen, indem sie Ihnen zeigt, wie Ihre Daten verwendet werden und welche Bereiche für potenzielle Angriffe anfällig sein könnten.
2) Verbesserte Datenverwaltung
Viele Unternehmen speichern große Datenmengen in ihren Rechenzentren, aber nicht alle davon werden für geschäftliche Zwecke genutzt. Mit einem KI-basierten System können Sie Ihre Daten analysieren und feststellen, was relevant ist und was nicht. Dadurch lassen sich Speicherkosten senken und zugleich alle benötigten Daten bei Bedarf leicht zugänglich halten.
Neben der Analyse und Optimierung Ihrer Infrastruktur können KI-Systeme Ihre Daten automatisch analysieren und optimieren. Dadurch müssen Sie sich nicht um das manuelle Sammeln oder Analysieren von Informationen kümmern.
3) KI als Service
Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, KI-Technologie in ihre Infrastruktur zu integrieren, weil sie keinen Zugang zu erfahrenen Entwicklern oder Datenwissenschaftlern haben. Mit einer Lösung für künstliche Intelligenz als Service (AIaaS) können Sie jedoch bei Bedarf und nur dann für den Zugriff auf diese Dienste bezahlen, wenn Sie sie benötigen.
Anstatt Mitarbeiter einzustellen und zu schulen, die Daten analysieren oder Ihre Infrastruktur verwalten, können Sie diese Aufgaben einfach an ein automatisiertes System auslagern. Das spart Zeit und Geld und stellt zugleich sicher, dass alles korrekt erledigt wird.
4) Kosteneinsparungen
Je mehr Sie Ihre Infrastruktur, Datenbanken und Anwendungen automatisieren, optimieren und verbessern können, desto weniger Geld geben Sie für deren Betrieb aus. Angenommen, Sie können beispielsweise die Speicherkosten senken, indem Sie ein automatisiertes System zur Datenanalyse verwenden, statt alles unbegrenzt zu speichern, falls es später nützlich sein könnte. Dann sparen Sie im Laufe der Zeit viel Geld.
Durch die Optimierung Ihrer Cloud-Management-Umgebung mit KI-Technologie können Sie sicherstellen, dass sie stets optimale Leistung erbringt, und gleichzeitig Gemeinkosten wie Wartung und Arbeitsaufwand reduzieren.
5) Automatisierung durch ML und KI
Cloud-Umgebungen sind äußerst dynamisch und erfordern eine Automatisierung, um sie effizient zu verwalten. Dazu gehört die Automatisierung von Aufgaben wie Kapazitätsplanung, Ressourcenplanung und Kostenoptimierung. Für Menschen sind diese Aufgaben zeitaufwendig, für Maschinen jedoch einfach.
Algorithmen für maschinelles Lernen können für prädiktive Analysen und automatisierte Entscheidungen eingesetzt werden, wodurch menschliche Eingriffe in diese Aufgaben reduziert werden. Diese Machine-Learning-Modelle lernen kontinuierlich aus vergangenen Daten, erkennen Anomalien oder prognostizieren auf Grundlage von Echtzeiteingaben verschiedener Sensoren zukünftige Ergebnisse.
6) Diagnose kritischer Vorfälle mithilfe von NLP
NLP, also Verarbeitung natürlicher Sprache, hilft Computern dabei, menschliche Sprache (natürliche Sprache) zu interpretieren. Die Technologie wird häufig in Bereichen wie Informationsabruf (Suchmaschinen), maschineller Übersetzung (Google Translate), Spamfilterung, digitalen Assistenten (wie Siri oder Cortana) und vielen weiteren eingesetzt.
Im Cloud-Management kann NLP kritische Vorfälle ohne menschliches Eingreifen automatisch diagnostizieren.
7) Automatische Bereitstellung und Aufhebung der Bereitstellung
In herkömmlichen IT-Umgebungen von Unternehmen werden die Bereitstellung und Aufhebung der Bereitstellung von IT-Ressourcen manuell durch Menschen vorgenommen. Das ist jedoch ein äußerst zeitaufwendiger und fehleranfälliger Prozess, da es keine standardisierten Protokolle gibt. Außerdem können Menschen mit diesen manuellen Prozessen zu Spitzenzeiten nur schwer Schritt halten.
Heutzutage setzen die meisten Unternehmen Tools für die automatische Bereitstellung und Aufhebung der Bereitstellung ein, die diese Prozesse mithilfe von APIs und Algorithmen für maschinelles Lernen automatisieren.
8) Dynamischer Lastausgleich
Der dynamische Lastausgleich sorgt für eine effiziente Ressourcennutzung, indem die Last abhängig von der aktuellen Auslastung dynamisch auf verschiedene Server verteilt wird. Wenn beispielsweise ein Server mehr Anfragen verarbeitet als andere, können Anfragen auf andere Server verteilt werden. Ist ein bestimmter Server hingegen nicht ausgelastet, können Anfragen von ihm weggeleitet werden.
9) Leistungsüberwachung und Benachrichtigungen
Bei der Leistungsüberwachung werden die Leistungskennzahlen einer Anwendung über einen bestimmten Zeitraum überwacht, während bei Benachrichtigungen Mitteilungen versendet werden, sobald ein Problem auftritt. Beides ist notwendig, um in einer Cloud-Umgebung ein hohes Serviceniveau aufrechtzuerhalten. Maschinelles Lernen und KI können eingesetzt werden, um die IT über ungewöhnliche Veränderungen des Systemverhaltens zu informieren.
Wie können Unternehmen KI in ihr Cloud-Management integrieren?
Der erste Schritt bei der Integration einer KI-Lösung in Ihre IT-Infrastruktur besteht darin, herauszufinden, welches Geschäftsproblem Sie damit lösen möchten und welche Rolle die KI in Ihrer Gesamtstrategie spielen soll.
Darüber hinaus sollten Sie bestimmen, ob die Lösung bestehende Prozesse ergänzen oder vollständig ersetzen soll und wie sie in die umfassenderen Maßnahmen zur digitalen Transformation Ihres Unternehmens passt. Diese Überlegungen helfen Ihnen, Ihren Implementierungsplan für die nächsten Schritte zu gestalten.
Ein hybrider Ansatz verbindet Cloud mit ML und Big-Data-Analysen
Ohne Big Data können maschinelles Lernen und Cloud-Computing unzureichend sein. Um eine KI-Lösung effektiv zu nutzen, benötigen Sie vielfältige Informationen aus Ihrem Unternehmen, etwa Produktdetails, Verkaufszahlen und Daten aus dem Customer-Relationship-Management (CRM).
Der beste Weg, einen effektiven Cloud-Management-Plan umzusetzen, der diese verschiedenen Informationsquellen zusammenführt, besteht in der Entwicklung eines hybriden Ansatzes, der Cloud-Computing mit maschinellem Lernen und Big-Data-Analysen kombiniert. Durch die Verbindung aller drei Systeme erhalten Sie Zugriff auf ausreichend relevante Daten, um präzise Modelle zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse zu erstellen.
Vortrainierte Modelle
Eine der einfachsten Möglichkeiten, mit künstlicher Intelligenz zu beginnen, besteht darin, ein vorhandenes, für eine bestimmte Aufgabe vortrainiertes Modell zu verwenden. Mit diesen Modellen können Sie fortschrittliche KI-Techniken nutzen, ohne sie von Grund auf trainieren zu müssen. Außerdem müssen Sie sich nicht um die Erfassung und Aufbereitung von Daten kümmern; Sie benötigen lediglich einen Datensatz, der als Eingabe verwendet werden kann.
ML automatisiert wiederkehrende Aufgaben
Der Einsatz von maschinellem Lernen als Cloud-Management-Tool senkt Kosten und vereinfacht Arbeitsprozesse. Sobald ein Algorithmus gelernt hat, eine bestimmte Aufgabe auszuführen, kann er diese Aktion erneut ausführen. Dadurch bleibt einem Menschen mehr Zeit für anspruchsvollere Aufgaben.
Die Zukunft der KI im Cloud-Management
KI-Technologie ist seit Langem ein fester Bestandteil der Science-Fiction. Heute wird sie eingesetzt, um reale Probleme zu lösen. Von selbstfahrenden Autos bis hin zur medizinischen Diagnostik beginnen Unternehmen, sich auf KI zu verlassen, um bessere Produkte schneller als je zuvor zu entwickeln. Die neueste Innovation in der KI-Technologie zielt darauf ab, mithilfe von maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzen intelligentere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.
Um diese Fortschritte zu nutzen, benötigen Unternehmen Zugriff auf Hochleistungsrechenressourcen , die jederzeit verfügbar und zuverlässig sind. Daher wird eine Cloud-Management-Lösung, die sich nach Bedarf skalieren lässt, entscheidend sein, um Leistung und Flexibilität über mehrere Clouds hinweg zu maximieren.