企業群組織可以從雲計算中受益，但許多公司并不希望面對公共雲的成本，性能和治理問題，并且認為建構自己的私有雲的複雜性和營運開銷并沒有那麼困難。
如今，一些雲計算供應商正在使用人工智能（ai）來簡化私有雲的部署和管理，使得雲計算可以自主驅動（即自我安裝，自我修複和自我管理）。在文中，将介紹自主驅動雲的要求以及如何實作。
自主驅動雲需求
就像這個領域的任何其他技術一樣，人們需要幾個系統一起工作，處理自我監控，愈合，學習以及建立自我優化模型。
這裡列出了需要在自主驅動雲中使用的技術：
•自動安裝和配置：
第一步是安裝過程，不需要太多的人為幹預。雲計算的建構塊是伺服器，存儲和網絡。使用超融合系統，将伺服器和儲存設備組合在一起，需要一個軟體定義的網絡，以盡量減少對實體網絡的變化的依賴。
是以，第一個要求是采用伺服器+存儲建構塊，其中預先安裝了所有軟體，并将其拷貝到作業系統映像中。使用者隻需要映像一些伺服器并加載它們。一旦完成，雲計算應該自動出現，而無需管理者知道有關各種服務和持久存儲的任何内容。圖像軟體應該将伺服器，存儲和網絡資源集中在一起，以建立高度彈性的雲。
•與其他雲計算和内部系統內建：
雲計算不應該孤立工作，是以人們應該能夠快速将其與現有的虛拟化基礎架構和其他公共雲連接配接起來。更好的是添加現有的存儲系統，并通過開放（即restful）api将其作為雲計算的一部分。這是一個可選的步驟，但如果要利用現有的存儲和伺服器投資，這一點非常重要。同樣，大多數使用者也希望與ad/ldap內建，并擁有單一的使用者和認證來源。
•以自助服務方式部署應用程式：
任何雲計算的目标是為使用者提供能夠以自助服務方式被各種團隊使用的iaas和paas平台。例如，開發人員可以将其用于應用程式開發，持續內建/持續開發（ci/cd）；支援團隊可以使用它來提供使用者環境的副本來解決任何支援問題;銷售可以帶來快速的poc試用，最終it可以提升各種應用的分期或生産部署。這些步驟需要完全自動化，以便人們可以重複它們，而不用花太多時間。任何雲計算解決方案都應提供具有預建構應用模闆的自助服務界面，以便快速部署。
•實時監控事件，統計，記錄，稽核：
由于雲計算是共享環境，是以需要能夠實時監控各種事件，統計資訊和儀表闆。需要知道應用程式的狀态以及其他使用者執行的操作。應該能夠擷取日志并稽核所有使用者的操作。例如，如果一個服務在晚上10點以後關閉，需要知道使用者或腳本是否錯誤地關閉提供該服務的虛拟機。
•自我監測和自我修複：
任何像雲計算一樣複雜的系統都需要監視所有關鍵服務，并幫助監控工作負載。如果任何硬體元件或軟體服務失敗，系統應該檢測并修複這種情況。然後，它可以提醒管理者哪個元件失敗。如果這是硬體元件，如伺服器，硬碟，ssd或nic，則管理者可以采取糾正措施來恢複系統的容量。這是自驅動雲計算的最低要求。
•長期決策機器學習：
由于自愈層負責短期決策，人們需要另一層自動化功能，可以在更長的時間内觀察雲計算和應用程式，以幫助優化雲，提高效率并為未來做好計劃。自主驅動的雲平台收集遙測或操作資料，并利用機器學習來指導資料科學家如何開發現在為此行為模組化的算法。這些算法可幫助使用者做出決策。
該層應該觀察預測能力模組化和訂購新伺服器的用法。它還應該根據cpu，記憶體和i/o比例來确定要添加什麼樣的伺服器。例如，如果應用程式的cpu密集度較高，那麼應該對具有更多核心和更少存儲空間的伺服器進行排序。另一個領域是根據使用率幫助優化虛拟機的大小。
原文釋出時間為：2017年4月11日
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