9 Cara AI Dapat Membantu Meningkatkan Manajemen Cloud

ACT Communications – Ketika bisnis memikirkan manajemen cloud, mereka kebanyakan memikirkan proses operasi seperti memantau kinerja, menjaga keamanan, dan memastikan kepatuhan. Ini semua adalah aspek penting dalam menjalankan bisnis yang sukses, tetapi itu hanya bagian dari apa yang diperlukan oleh manajemen cloud.

Salah satu aspek kunci yang sering diabaikan adalah meningkatkan pengalaman pengguna dengan menyediakan alat intuitif dan proses dukungan terintegrasi untuk menghilangkan beberapa kerumitan infrastruktur TI perusahaan. Dan dengan masuknya teknologi baru yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI), kita dapat berharap kesenjangan dalam fungsionalitas ini dapat diisi.

Apa itu Komputasi Cloud AI?

Komputasi cloud AI mengacu pada sistem komputasi cloud yang menggunakan algoritme AI untuk mengotomatiskan berbagai tindakan dan operasi. Ini mungkin termasuk aplikasi, layanan, dan pemrosesan data.

Tujuan akhirnya adalah memberi pengguna cara baru untuk mengelola, memantau, dan mengoptimalkan lingkungan komputasi cloud mereka.

Manfaat AI dalam Cloud Computing

AI sudah digunakan untuk membantu meningkatkan keamanan, prosedur pencadangan, dan aplikasi perangkat lunak. Selain itu, ada banyak cara AI telah diterapkan pada manajemen cloud untuk mengoptimalkan praktik manajemen cloud organisasi.

1) Keamanan Data yang Ditingkatkan

Karena semakin banyak bisnis beralih ke solusi berbasis cloud, kekhawatiran besar adalah keamanan data. Dengan kemampuan AI untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat, AI dapat digunakan untuk membantu mendeteksi potensi ancaman dan kerentanan dalam jaringan Anda. AI juga dapat mengidentifikasi aktivitas anomali yang mungkin mengindikasikan upaya pelanggaran atau akses tidak sah.

Secara keseluruhan, AI dapat membantu Anda mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang data Anda dengan memberi Anda kemampuan untuk melihat bagaimana data Anda digunakan dan area mana yang mungkin rentan terhadap potensi pelanggaran.

2) Manajemen Data yang Ditingkatkan

Banyak organisasi memiliki banyak data yang disimpan di pusat data mereka, tetapi tidak semuanya digunakan untuk tujuan bisnis. Menggunakan sistem berbasis AI untuk menganalisis data Anda dan menentukan apa yang relevan dan apa yang tidak memungkinkan Anda mengurangi biaya penyimpanan sekaligus memastikan bahwa semua yang Anda butuhkan mudah diakses saat Anda membutuhkannya.

Selain menganalisis dan mengoptimalkan infrastruktur Anda, sistem AI memiliki kemampuan untuk menganalisis dan mengoptimalkan data Anda secara otomatis. Akibatnya, Anda tidak perlu khawatir mengumpulkan atau menganalisis informasi secara manual.

3) AI sebagai Layanan

Banyak organisasi kesulitan menerapkan teknologi AI ke dalam infrastruktur mereka karena mereka tidak memiliki akses ke pengembang ahli atau ilmuwan data. Tetapi dengan solusi kecerdasan buatan sebagai layanan (AIaaS), Anda dapat membayar akses ke layanan ini sesuai permintaan dan hanya saat Anda membutuhkannya.

Alih-alih mempekerjakan dan melatih orang untuk menganalisis data atau mengelola infrastruktur Anda, Anda cukup mengalihdayakan tugas-tugas ini ke sistem otomatis. Ini akan menghemat waktu dan uang Anda sambil memastikan semuanya dilakukan dengan benar.

4) Penghematan Biaya

Semakin banyak Anda dapat mengotomatisasi, mengoptimalkan, dan meningkatkan infrastruktur, database, dan aplikasi Anda, semakin sedikit uang yang akan Anda keluarkan untuk mengoperasikannya. Misalnya, Anda dapat mengurangi biaya penyimpanan dengan menggunakan sistem otomatis untuk menganalisis data alih-alih menyimpan semuanya tanpa batas jika mungkin berguna di kemudian hari. Dalam hal ini, Anda akan menghemat banyak uang seiring waktu.

Dengan mengoptimalkan lingkungan manajemen cloud Anda dengan teknologi AI, Anda dapat memastikannya selalu berkinerja terbaik sekaligus mengurangi biaya overhead, seperti pemeliharaan dan tenaga manusia.

5) Otomatisasi Melalui ML dan AI

Lingkungan cloud sangat dinamis dan memerlukan otomatisasi untuk mengelolanya secara efisien. Ini termasuk mengotomatisasi tugas-tugas seperti perencanaan kapasitas, penjadwalan sumber daya, optimalisasi biaya, dll. Ini memakan waktu untuk manusia tetapi mudah untuk mesin.

Algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk analisis prediktif dan pengambilan keputusan otomatis, sehingga mengurangi intervensi manusia dalam tugas-tugas ini. Model pembelajaran mesin ini akan terus belajar dari data masa lalu dan mendeteksi anomali atau memprediksi hasil di masa mendatang berdasarkan input waktu nyata dari berbagai sensor.

6) Diagnosis Insiden Kritis menggunakan NLP

NLP, atau pemrosesan bahasa alami, membantu komputer menafsirkan bahasa manusia (bahasa alami). Ini telah banyak digunakan di berbagai bidang seperti pencarian informasi (mesin pencari), terjemahan mesin (Google Terjemahan), penyaringan spam, asisten digital (seperti Siri atau Cortana), dan banyak lagi.

Dalam manajemen cloud, ia dapat secara otomatis mendiagnosis insiden kritis tanpa campur tangan manusia.

7) Penyediaan dan De-Penyediaan Otomatis

Dalam pengaturan TI perusahaan tradisional, penyediaan dan penghentian penyediaan sumber daya TI dilakukan secara manual oleh manusia. Namun, ini adalah proses yang sangat memakan waktu dan rawan kesalahan karena tidak ada protokol standar. Selain itu, proses manual ini menjadi sulit bagi manusia untuk mengikuti selama jam sibuk.

Saat ini, sebagian besar organisasi menerapkan alat penyediaan dan penghentian penyediaan otomatis yang mengotomatiskan proses ini menggunakan API dan algoritme pembelajaran mesin.

8) Penyeimbangan Beban Dinamis

Penyeimbangan beban dinamis memastikan pemanfaatan sumber daya yang efisien dengan mendistribusikan beban secara dinamis di berbagai server tergantung pada beban kerja mereka saat ini. Misalnya, jika satu server menangani lebih banyak permintaan daripada yang lain, permintaan dapat didistribusikan ke server lain. Demikian pula, jika server tertentu kurang dimanfaatkan, permintaan dapat dipindahkan darinya.

9) Pemantauan dan Peringatan Kinerja

Pemantauan kinerja melibatkan pemantauan metrik kinerja aplikasi dari waktu ke waktu, sementara peringatan melibatkan pengiriman pemberitahuan saat terjadi masalah. Keduanya diperlukan untuk mempertahankan tingkat layanan berkualitas tinggi di lingkungan cloud. Pembelajaran mesin dan AI dapat digunakan untuk memantau dan memperingatkan TI tentang perubahan abnormal dalam perilaku sistem.

Bagaimana Perusahaan Dapat Menerapkan AI dalam Manajemen Cloud Mereka?

Langkah pertama untuk menerapkan solusi AI ke dalam infrastruktur TI Anda adalah mencari tahu masalah bisnis apa yang Anda coba selesaikan dengannya, serta peran AI dalam strategi Anda secara keseluruhan.

Selain itu, Anda harus menentukan apakah itu akan digunakan untuk menambah proses yang ada atau menggantinya sepenuhnya, dan bagaimana itu akan cocok dengan upaya transformasi digital organisasi Anda yang lebih luas. Pertimbangan ini akan membantu membentuk rencana implementasi Anda ke depan.

Pendekatan Hybrid Menggabungkan Cloud dengan ML dan Big Data Analytics

Tanpa data besar, pembelajaran mesin dan komputasi cloud mungkin kurang. Untuk memanfaatkan solusi AI secara efektif, Anda memerlukan serangkaian informasi yang beragam dari bisnis Anda, seperti detail produk, angka penjualan, dan data manajemen hubungan pelanggan (CRM).

Dan cara terbaik untuk menerapkan rencana pengelolaan cloud yang efektif yang menyatukan berbagai sumber informasi ini melibatkan pengembangan pendekatan hybrid yang memadukan komputasi cloud dengan pembelajaran mesin dan analitik data besar. Dengan menggabungkan ketiga sistem, Anda akan memiliki akses ke data yang cukup relevan untuk membuat model yang akurat untuk memprediksi hasil di masa depan.

Model Pra-Terlatih

Salah satu cara termudah untuk memulai dengan kecerdasan buatan adalah dengan menggunakan model pra-terlatih yang ada untuk tugas tertentu. Menggunakan model ini memungkinkan Anda memanfaatkan teknik AI tingkat lanjut tanpa melatihnya dari awal. Ini juga berarti Anda tidak perlu khawatir tentang pengumpulan dan persiapan data; yang Anda butuhkan hanyalah kumpulan data yang dapat digunakan sebagai input.

ML Mengotomatiskan Ras Berulang

Menggunakan pembelajaran mesin sebagai alat manajemen cloud mengurangi biaya dan menyederhanakan proses kerja. Setelah algoritme diajarkan cara melakukan tugas tertentu, ia dapat kembali dan menyelesaikan tindakan itu lagi, yang membuat manusia memiliki lebih banyak waktu untuk mengelola tugas tingkat yang lebih tinggi.

Masa Depan AI dalam Manajemen Cloud

Teknologi AI telah lama menjadi bahan pokok dalam fiksi ilmiah. Hari ini, itu digunakan untuk memecahkan beberapa masalah dunia nyata. Dari mobil self-driving hingga diagnosa medis, perusahaan mulai mengandalkan AI untuk menciptakan produk yang lebih baik lebih cepat dari sebelumnya. Inovasi terbaru dalam teknologi AI bertujuan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih cerdas melalui pembelajaran mesin dengan jaringan saraf pembelajaran mendalam.

Untuk memanfaatkan kemajuan ini, bisnis akan membutuhkan akses ke sumber daya komputasi berkinerja tinggi yang selalu tersedia dan andal. Oleh karena itu, solusi manajemen cloud yang dapat diskalakan sesuai kebutuhan akan sangat penting untuk memaksimalkan kinerja dan fleksibilitas di berbagai cloud.