搞定微服务测试本质
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关于人工智能的讨论目前主要还集中在自动驾驶汽车、聊天机器人、数字孪生技术、机器人技术以及从大数据集中利用基于AI的“智能”系统获取业务洞察力等方面。目前尽管可以自主运维的数据中心和自动驾驶汽车一样还没有成为现实，但是数据中心人工智能已经在技术、运维和人员等方面取得了许多重大突破。 人工智能（AI）和机器学习（ML）终究有一天将在企业数据中心内发挥重要作用。未来人工智能或许可以帮助企业创建高度自动化的、安全的且具有自我修复功能的数据中心。这些数据中心能够以更高的效率和更高的弹性运行，几乎不再需要进行人工干预。 人工智能提升数据中心效率和扩展业务的潜力主要在以下4个方面： ·安全性：AI工具可以学习正常的网络流量是什么样子的，然后据此发现异常情况，明确哪些警报需要优先向安全人员发布，展开事后分析，并提供有关的安全防御措施建议。 ·工作负载管理：AI系统可实现工作负载实时地自动向效率最高的基础设施迁移，这些基础设施既可以在数据中心内部，也可以在混合云环境上；既可以在本地，也可以在云端，还可以在边缘环境中。 ·电源管理：基于AI的电源管理可优化冷却系统，降低电费成本，减少人员数量，提高效率。 ·设备管理：AI系统可以检查系统是否配置正确，监视服务器、存储和网络设备的健康状况，预测设备的故障时间。 人工智能与安全 安全运营中心（SOC）的安全专业人员常常会被大量的警报搞得精疲力尽。基于AI的系统可以扫描大量遥测数据和日志信息，处理一些简单的工作，从而使得安全专家有时间展开深入的调查。基于AI的系统可以检测、阻止和隔离威胁，并展开溯源以确定到底发生了什么，以及黑客能够利用哪些漏洞。这使得人工智能在实时入侵检测方面极为有用。 随着社会隔离措施的到位，在美国和欧洲，新的COVID-19病例激增将继续这种趋势，这意味着云对于保持业务运营，远程工作和学习以及客户参与度仍然至关重要。 该报告发现，亚马逊网络服务(AWS)在2020年第三季度是领先的云服务提供商，其在总支出中的份额从上一季度增加到32%。 AWS的业务同比增长了26亿美元，产生的收入超过了接下来的三大云服务提供商的总和。
同时，微软看到其Azure业务与去年相比有了显着增长，每年增长48%，达到19%的市场份额，高于2019年第三季度的17%。它还报告了长期合同的增加，随着大型客户将关键任务工作负载迁移到Azure，他们的承诺不断提高。 6、向自主IT运营的转变 到2023年，用于扩展资源控制和实时分析的新兴云生态系统将成为无处不在的所有IT和业务自动化计划的基础平台。要实现这些目标，就需要积极集成以AI / ML为基础的主动分析，采用策略驱动的自动化，并更多地使用低代码、无服务器的工作流程，以实现一致的自动驾驶基础设施。 7、机会型AI扩展 到2023年，在将智能技术嵌入产品和服务的目标的推动下，四分之一的G2000公司将收购至少一家AI软件初创公司，以确保拥有差异化技能和IP。 成功的组织最终将出售内部开发的针对特定行业的软件和数据服务作为订阅，从而利用深厚的领域知识来开辟可获利的新收入流。 8、审查合作关系 到2024年，80%的企业将彻底检查与供应商、提供商和合作伙伴的关系，以更好地执行数字战略，以实现无处不在的资源部署和IT自主运营。 在现有IT生态系统正在进行重大过渡的环境中，重新评估技术、服务和服务提供商的关系对于长期成功至关重要。 9、可持续发展 到2025年，将有90%的G2000公司要求在IT硬件供应链中使用可重复使用的材料，为提供商的设施实现碳中和目标，并降低能耗，这是开展业务的先决条件。 随着IT部门在推动组织内积极变化方面承担越来越大的责任，确保IT供应商和数据中心合作伙伴共享相似的目标并帮助加快进度将变得更加重要。 10、人才很重要 到2023年，由于建立具有正确工具/技能的IT / Sec / DevOps团队的投资不足，企业一半的混合劳动力和业务自动化工作将被推迟或彻底失败。
为了解决开发人员和数据分析人才的短缺，企业将寻求灵活的人才来源，众包和内部人员来满足他们的开发/自动化和高级分析需求，并加快创新。 （编辑：济源站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
