AI 正在成为云管理和运营的游戏规则改变者。然而，在人工智能和云计算方面，没有立即满足这样的事情。企业需要适当的策略来消除炒作，并真正从这项新兴技术中受益。

如果你有兴趣采用 AI 来改进云管理实践，请更详细地查看以下四个阶段：

1. 执行评估。
2. 定义目标和 KPI。
3. 选择正确的服务和工具。
4. 监控和优化流程。

第 1 阶段。执行评估

首先，评估你的团队试图解决的挑战。你需要确定人工智能是否可以帮助克服这些问题，以及是否是时候增强现有流程或完全取代它们。

对于当前的基础架构是否能够满足 AI 服务和应用程序不断增长的需求，你需要做出明智的决策。你应将可扩展性、可靠性和性能纳入评估。你还必须审查数据管理实践，以确保将 AI 技术无缝集成到云基础架构中。这些做法包括：

• 数据备份。
• 灾难恢复。
• 数据加密。

此外，查看数据治理框架的当前状态，包括数据隐私策略和过程。这种扩展、详细的评估可以按照适当的合规性标准保护企业和客户的信息。

第 2 阶段。定义目标和 KPI

人工智能计划需要明确的目标和可衡量的指标来定义成功。证明新的 AI 工具和实践有效工作的一种方法是衡量 KPI。云管理的常见 KPI 侧重于系统性能、安全性和成本优化。请务必花时间查看现有数据，了解从当前方法中获得的速度、可扩展性和可靠性。

迁移到 AI 进行云管理可以获得更多数据和见解，以提高效率和有效性。通过扩展，AI 的预测功能使你能够预测未来的云需求，并相应地调整资源。

成本优化是 AI 帮助减少云支出的一个不断增长的用例。通过预测云使用模式和自动分配资源，AI 可帮助消除浪费，并确保企业最大限度地利用其云支出。

第 3 阶段。选择正确的服务和工具

工具选择不容忽视，尤其是当团队升级到支持 AI 的云管理或成本优化工具时。企业应该采取额外步骤进行试点项目或概念验证，以确保工具符合要求。让可能需要使用云相关数据的业务利益相关者参与进来，以确保 AI 提供数据和报告要求。

作为云管理的一部分，人工智能可以通过自动化提供更精细的控制和数据聚合。这为与云管理平台以外的其他后端系统集成提供了更多机会。简化部署和云集成问题取决于你是在云管理堆栈中实施第三方 AI 工具，还是从云提供商处实施 AI 服务。现在的大多数第三方云管理工具都在混合云和多云环境中工作。

云团队需要了解实施的好处和潜在挑战，以及支持 AI 的云管理平台如何改变他们的工作。例如，如果你部署Cast AI、ProsperOps 或类似的成本优化工具，你的团队需要了解可用的其他报告选项。培训用户以最大限度地利用 AI 进行报告也需要时间。

第 4 阶段。监控和优化流程

将 AI 引入云管理实践并不能节省监控、持续改进和改进的时间。增加对后端数据的访问等同于更多的工作，以确保你的企业充分利用 AI。

AI 可以增加云团队的监控选项，因为它可以分析来自云资源的大量数据。这种分析优势可改进异常检测，并支持预测分析。在项目计划中考虑时间，以便团队优化其云管理实践，尤其是报告和警报。