雖然人工智能的云計(jì)算管理工具目前還處于采用的早期階段，但I(xiàn)T行業(yè)專家表示采用這樣的工具可以減少與性能和根本原因分析相關(guān)的大量工作。

那些致力于深入了解云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序性能的管理員將迎來一個(gè)新的盟友：人工智能。

IT專業(yè)人士表示，一些新興和傳統(tǒng)的IT供應(yīng)商已經(jīng)將人工智能技術(shù)融入到他們的云計(jì)算管理工具中。雖然他們的功能集(如分析主機(jī)性能，優(yōu)化成本和設(shè)置警報(bào)的能力)看起來與傳統(tǒng)的第三方管理工具類似，但這些基于人工智能的平臺(tái)將達(dá)到一個(gè)新的高度，提供更大的粒度和更廣泛的場(chǎng)景。

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英國家庭裝修和建筑市場(chǎng)零售商特拉維斯帕金斯公司使用了Dynatrace公司的基于人工智能的性能監(jiān)控平臺(tái)，用于其本地部署的數(shù)據(jù)中心和亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)云平臺(tái)。該公司的電子商務(wù)DevOps團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Al-Tayib表示，該工具可以更加精確地報(bào)告諸如Java運(yùn)行時(shí)代碼和錯(cuò)誤等方面的指標(biāo)，而不是專注于與主機(jī)服務(wù)器或?qū)嵗嘘P(guān)的更高級(jí)別的指標(biāo)。這使得他的團(tuán)隊(duì)能夠在出現(xiàn)問題時(shí)執(zhí)行更快、更準(zhǔn)確地分析根本原因，并更好地評(píng)估任何問題對(duì)業(yè)務(wù)可能產(chǎn)生的總體影響。

Al-Tayib說：“當(dāng)涉及到調(diào)查或研究我們面臨挑戰(zhàn)的具體表現(xiàn)因素時(shí)，不再采用人工調(diào)查的方式。Dynatrace公司采用這個(gè)平臺(tái)將一切組合起一個(gè)報(bào)告。而報(bào)告表明，‘這個(gè)服務(wù)在這里沒有被觸發(fā)，因此，它導(dǎo)致了一系列事件，然后與企業(yè)客戶發(fā)生了沖突。’企業(yè)可以立即看到其問題和挑戰(zhàn)到底在哪里。”

該公司首席技術(shù)戰(zhàn)略分析師Alois Reitbauer解釋說，為了啟動(dòng)這個(gè)根本原因的分析，用戶在他們的主機(jī)上安裝了Dynatrace代理軟件，以確定資源之間的各種依賴關(guān)系，并幫助將某些事件與出現(xiàn)的任何問題關(guān)聯(lián)起來。

Reitbauer說：“如果用戶的主機(jī)CPU耗盡，并且該主機(jī)上運(yùn)行的服務(wù)存在響應(yīng)時(shí)間問題，那么這個(gè)工具可以說是相互關(guān)聯(lián)的。”

更復(fù)雜的異常檢測(cè)或識(shí)別IT服務(wù)異常執(zhí)行的方式是使基于人工智能的管理工具脫穎而出的另一個(gè)功能。為此，Dynatrace工具執(zhí)行這個(gè)自動(dòng)過程，通過對(duì)諸如響應(yīng)時(shí)間，故障率和吞吐量等度量應(yīng)用不同的算法來評(píng)估基準(zhǔn)或標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)性能。

在該工具推斷正常的性能之后，它會(huì)提醒IT團(tuán)隊(duì)注意與該行為的任何偏離。為了避免發(fā)出大量的警報(bào)，用戶可以進(jìn)一步指定性能閾值，該工具還應(yīng)用算法來評(píng)估其臨界性。

“如果有兩個(gè)主機(jī)存在基礎(chǔ)設(shè)施問題，那么用戶顯然更關(guān)心電子商務(wù)應(yīng)用程序中購物車的結(jié)賬功能，而不是另一個(gè)可能會(huì)進(jìn)行后臺(tái)批量處理的問題。”Reitbauer說。“從基礎(chǔ)設(shè)施案例來看，用戶場(chǎng)景是非常重要的。”

這種由人工智能驅(qū)動(dòng)的云管理工具去除非關(guān)鍵性警報(bào)的能力對(duì)其他用戶來說也是一個(gè)福音。一家云計(jì)算存儲(chǔ)提供商的網(wǎng)絡(luò)和基礎(chǔ)架構(gòu)容量規(guī)劃人員表示，他們使用AWS作為其后端基礎(chǔ)設(shè)施，這一能力是他們的公司采用基于人工智能的云計(jì)算管理工具YotaScale的主要原因之一。

而這位容量規(guī)劃人員對(duì)多個(gè)第三方云管理工具進(jìn)行了評(píng)估，但發(fā)現(xiàn)YotaScale工具會(huì)帶來一些噪音，因?yàn)檫@些工具有大量的提醒和建議。

例如，一家公司可能為一個(gè)新的研究和開發(fā)項(xiàng)目啟動(dòng)一些AWS實(shí)例，而這些實(shí)例往往在項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)利用率很低，他說。第三方云管理工具可能會(huì)建議調(diào)整這些實(shí)例的大小或通過AWS預(yù)留實(shí)例來保留這些實(shí)例，但在這種情況下，這些建議是無關(guān)緊要的。

Reitbauer說：“那并不是我們真正在自助式(bootstrapping)場(chǎng)景中做的事情，我們?cè)噲D提出一個(gè)新的測(cè)試或項(xiàng)目，所以將會(huì)忽略這些。”

在YotaScale等云計(jì)算管理工具中，其基于人工智能的好處是通過各個(gè)業(yè)務(wù)部門或單位來分析IT基礎(chǔ)設(shè)施，據(jù)YotaScale公司首席執(zhí)行官Asim Razzaq介紹。在上面的例子中，這是研究和開發(fā)團(tuán)隊(duì)的鏡頭。

Razzaq表示：“我們將企業(yè)和組織方式映射到基礎(chǔ)設(shè)施。然后，在這種情況下，提供優(yōu)化建議和異常檢測(cè)。”

YotaScale工具通過用戶輸入來實(shí)現(xiàn)這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。用戶調(diào)整某些參數(shù)，并解除不適合的建議，教導(dǎo)該工具隨著時(shí)間的推移檢測(cè)最相關(guān)的內(nèi)容。

人工智能取代人類?沒那么快

采用這些基于人工智能的云計(jì)算管理工具的主要好處就是減少了人們進(jìn)行大量分析的需求?？萍甲稍儥C(jī)構(gòu)摩爾洞察與戰(zhàn)略(Moor Insights & Strategy)公司分析師Chris Wilder表示，即使是最復(fù)雜的工具也不能提供同樣的洞察力，至少目前還不能。Chris Wilder是一位擁有20年行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的IT專業(yè)人士。

Wilder說：“這些算法會(huì)根據(jù)他們發(fā)現(xiàn)的異常變得更聰明、更智能，但他們?nèi)匀粵]有經(jīng)驗(yàn)。在我看來，數(shù)據(jù)并不能代替人類的專業(yè)知識(shí)。這只是一種增強(qiáng)。”

調(diào)研機(jī)構(gòu)451 Research公司分析師Jay Lyman表示，這些人工智能的功能仍處于早期階段。但是它們最終將成為基礎(chǔ)設(shè)施管理工具供應(yīng)商的必備工具。

Lyman說：“我們?cè)诤芫靡郧熬椭溃總€(gè)供應(yīng)商都必須在自動(dòng)化系統(tǒng)中使用某種機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能。我認(rèn)為這將成為一個(gè)可以有多種選擇的項(xiàng)目。”