當下，為了提高企業IT服務效率、管理的靈活力與洞察力，多雲管理平台應用人工智能技術所帶來的智能化管理方式已呈現出越來越明顯的優勢。下文将分享人工智能技術在多雲管理平台中的應用情況，以及其對多雲環境下資源管理和優化帶來的優勢。
多雲管理智能化成為趨勢
随着企業數字化轉型的推進，基于成本管理、應用對基礎環境的适配要求等，混合雲架構已經被越來越多的企業采用。在此背景下，面對不同雲服務提供商之間的差異以及管理和監控多個雲資源的重重挑戰，多雲管理平台應運而生。
這種基于雲計算技術的跨雲資源管理平台，可應對多雲複雜度帶來的問題、簡化運維流程、合理管理雲的使用和費用支出等，幫助企業實作更高效的資源管理和使用。
與此同時，日益成熟的人工智能技術讓全面激活資料價值成為可能，也給多雲管理平台的發展創造了良好的契機。
一方面，人工智能技術可以實作多雲管理的智能化，通過智能化分析多雲環境下的各種資源，對各種資源的部署、配置、調整等進行自主化管理，并能自動化優化配置方案，極大提高多雲管理的效率。另一方面，人工智能技術還可以透過資料挖掘和機器學習的分析，深度挖掘資料的價值，将資料轉化為智慧，進而指導使用者的資源配置、營運管理等。
人工智能技術在CMP2020中的應用
近年來，富通一直緻力于運用人工智能技術和行業相融合，将知識圖譜、算法模型、OCR、NLP、神經網絡、深度學習等前沿技術的研究成果應用于行業的創新業務。這些技術可以從資料洞察中抽取資料特征，建立複雜的機器學習模型，為多雲環境下的資源管理和優化提供智能化的支援。
人工智能技術在富通雲騰多雲管理平台CMP2020中主要負責以下幾個方面的應用。
自動規劃
通過人工智能算法分析多雲環境下的資源需求情況，自動化規劃最佳資源配置方案，實作資源的自我調整，降低運作成本。
在資源采購側根據年度預算、月度預測、現存容量、曆史資料等資訊生成采購報告，報告包括采購數量、類型、配置等。新采購資源按類型配置設定到不同的資源池。
在資源配置設定側根據資源池的特性、容量、價格等因素，自動為新訂單完成資源申請比對，符合條件的資源将按需配置設定給新訂單。
資源智能營運管理
通過人工智能監控資源池内資源的使用情況，根據設定的容量門檻值自動産生資源容量擴容預測報告。
根據雲主機在采樣周期内的CPU、記憶體、存儲I/O、網絡I/O等因素綜合判斷閑着狀态，找出系統中的閑置機/僵屍機。
根據設定的使用率門檻值，定期檢查雲環境中雲主機的CPU、記憶體的使用率，找出使用率低的雲主機，并提供響應的配置優化報告。
容量預測
利用人工智能技術對多雲資源（CPU、記憶體、存儲、網絡）進行容量預測性分析，避免資源枯竭故障對業務運作産生不良影響，保證系統穩定運作。
自動化運維
運維自動化是多雲管理平台中人工智能技術應用的另一個重要功能。通過對故障的根因分析和知識庫檢索，對發生的故障進行分類定位，将故障告警觸發的工單推送給相應的運維工程師，實作多雲環境下的自動化運維管理。
結語
如今，雲計算與人工智能技術的互相融合，将創造一個無縫靈活的應用環境，進行科學有效的資料管理、優化和洞察，以提升業務決策能力，賦能企業智能營運與高品質發展。