隨著經(jīng)濟(jì)繼續(xù)放緩和云的財務(wù)支出加速，組織正在尋找優(yōu)化其云支出并充分利用美元的方法。

使用AI支持的工具可以提供難以通過歷史手動流程實現(xiàn)的見解和建議，從而幫助組織優(yōu)化其云支出。

這意味著利用AI進(jìn)行云優(yōu)化是一種獨(dú)特的“特定于工作負(fù)載”的努力。

因此，IT團(tuán)隊和開發(fā)人員必須使用定制的 AI 優(yōu)化模型來微調(diào)他們的云支出管理方法。

一種可以幫助管理云支出的基于 AI 的技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)，因為它用于根據(jù)組織 IT 系統(tǒng)的先前使用模式訓(xùn)練模型（負(fù)責(zé)管理工作負(fù)載）。

一旦經(jīng)過訓(xùn)練，機(jī)器學(xué)習(xí)模型不僅可以用于預(yù)測單個資源的使用，還可以適當(dāng)?shù)刈詣涌s放它們。

預(yù)測使用模式，未來使用

“說實話，沒有人愿意在沒有得到充分利用的情況下為按需付費(fèi)的云資源付費(fèi)，”Nerdio 首席執(zhí)行官 Vadim Vladimirskiy 說。“這就是基于人工智能的云優(yōu)化技術(shù)的用武之地。”

它可以幫助組織分析過去的使用模式并在每個資源的基礎(chǔ)上預(yù)測未來的使用情況，從而允許自動擴(kuò)展機(jī)制增長，同時縮小云足跡以響應(yīng)預(yù)期需求。

“最終的結(jié)果是，當(dāng)使用速度慢時，計費(fèi)電表的旋轉(zhuǎn)減少，而當(dāng)使用率高時，計費(fèi)電表的旋轉(zhuǎn)增加，”他說。“這意味著組織實際上是在為使用的東西付費(fèi)，而不是統(tǒng)一費(fèi)率。”

畢馬威 (KPMG) 美國人工智能負(fù)責(zé)人 Sreekar Krishna 解釋了兩種重要的基于人工智能的技術(shù)，它們可以提供幫助：模擬，用于創(chuàng)建許多假設(shè)/假設(shè)場景，以及預(yù)測，或根據(jù)當(dāng)前條件預(yù)測未來的發(fā)展方向.

“雖然這些方法在過去被大量用于支出分析，但新人工智能方法的出現(xiàn)，尤其是深度學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)極大地推動了模擬和預(yù)測領(lǐng)域，”他說。“與舊的傳統(tǒng)方法相比，現(xiàn)在可以輕松模擬復(fù)雜情況。”

Granulate 首席戰(zhàn)略官 Andrew Diaz 指出，基于 AI 的云工具的主要優(yōu)勢之一是它們能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)組織的使用習(xí)慣，從而可以更好地監(jiān)控和管理成本驅(qū)動的工作負(fù)載。

“通過持續(xù)分析云基礎(chǔ)設(shè)施，這些工具可以識別導(dǎo)致更高云成本的瓶頸和慣例，使組織能夠顯著減少他們的云支出，”他說。

然而，人工智能對云管理的好處不僅僅是節(jié)省資金。

“通過自動優(yōu)化以提高應(yīng)用程序性能，DevOps 團(tuán)隊可以專注于創(chuàng)新和生產(chǎn)力，而不是將時間花在手動監(jiān)控和調(diào)整上，”Diaz 補(bǔ)充道。

首席信息官、負(fù)責(zé)戰(zhàn)略的 IT 領(lǐng)導(dǎo)者

Vladimirskiy 表示，負(fù)責(zé)監(jiān)督組織 IT 戰(zhàn)略的首席信息官和高管負(fù)責(zé)評估和實施有效的基于 AI 的云優(yōu)化解決方案。

由于基于 AI 的云優(yōu)化系統(tǒng)的功效取決于負(fù)責(zé)管理相應(yīng)工作負(fù)載的模型的訓(xùn)練程度，因此不建議組織從頭開始。

“專門專注于此類優(yōu)化的供應(yīng)商將能夠跨多個組織訪問更深入的數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練這些模型并最終創(chuàng)建成功的 AI 云優(yōu)化解決方案，”他說。

Diaz 同意，在實施 AI 來管理云支出和控制成本方面，主要利益相關(guān)者主要是 IT 管理，但財務(wù)起著關(guān)鍵作用。

“IT 團(tuán)隊負(fù)責(zé)實施和維護(hù)基于 AI 的技術(shù)，并幫助從這些工具的結(jié)果中尋找意義，”他解釋道。

在支付云資源費(fèi)用時，財務(wù)是最后一站，控制組織預(yù)算的哪一部分用于云資源和用于幫助管理云的 AI 技術(shù)。

畢馬威的 Krishna 將首席財務(wù)官、財務(wù)轉(zhuǎn)型主管、基礎(chǔ)設(shè)施會計主管、首席信息官和云領(lǐng)導(dǎo)者列為利益相關(guān)者，并補(bǔ)充說應(yīng)用人工智能來管理云支出將是一個特別具有挑戰(zhàn)性的問題。

“從歷史上看，IT 與財務(wù)或首席財務(wù)官與首席信息官之間在技術(shù)支出方面存在摩擦，”他說。“云技術(shù)的出現(xiàn)帶來的技術(shù)消費(fèi)便利加劇了這一挑戰(zhàn)。”

他指出，云已經(jīng)使技術(shù)消費(fèi)化，企業(yè)中的任何人都可以單擊單選按鈕并承擔(dān)增量成本。

“現(xiàn)在比以往任何時候都更不可能產(chǎn)生正確的架構(gòu)或成本概況來優(yōu)化云支出，”他說。“我們認(rèn)為，除非 IT 和財務(wù)部門建立新的合作伙伴關(guān)系來解決技術(shù)支出問題，否則控制云支出的挑戰(zhàn)將無法解決。”

對云管理的需求不斷增長

根據(jù)最近的一份 ESG Global報告，來自中端市場和企業(yè)公司的 742 名高級 IT 決策者中有 71% 預(yù)計將在 2023 年開發(fā)和部署云原生應(yīng)用程序，比 2022 年增加 11%。

Nerdio 的 Vladimirskiy 解釋說，隨著組織繼續(xù)大力投資云及其服務(wù)，重要的是要記住，實施 AI 云支出管理策略始于緩慢燃燒。

該方法將需要針對非關(guān)鍵任務(wù)工作負(fù)載進(jìn)行定期評估和測試，然后逐步部署到生產(chǎn)環(huán)境中。

“為了讓公司盡快看到他們的錢用得其所，并盡快取得成果，尤其是在經(jīng)濟(jì)不確定的情況下，他們盡快開始這一過程至關(guān)重要，”他說。

Krishna 補(bǔ)充說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的速度正在加快，導(dǎo)致更多地使用云優(yōu)先服務(wù)。

他說：“除非對這些云服務(wù)的業(yè)務(wù)使用情況進(jìn)行非常詳細(xì)的遙測，否則很難始終估計云服務(wù)的擴(kuò)散情況。”“重要的是組織要抓住機(jī)會構(gòu)建一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集平臺，以幫助進(jìn)行云支出分析。”