在COVID-19大流行的刺激下，2020年底估計有60%的企業(yè)已經將工作任務轉移到云上。隨著信息技術(IT)投資在疫情期間持續(xù)增長，這一數(shù)字可能會繼續(xù)提高。

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然而，盡管企業(yè)云的使用越來越多，許多組織繼續(xù)在云遷移中犯下基本的、可避免的錯誤。這些不可避免地會導致螺旋式上升的成本、延遲、缺乏一致性以及跨組織單位的整合沖突。Fortinet公司2019年的一項研究發(fā)現(xiàn)，在未能實現(xiàn)預期回報后，74%的公司在最初將應用程序遷移到云計算后，又將它們送回了本地——這是一種令人惋惜，但可避免的預算和時間浪費。

為什么會發(fā)生這種情況?規(guī)劃云遷移的IT決策者通常認為他們只有兩條路徑可用。其中一種是他們可以快速移動，以最小的變化進行遷移。雖然節(jié)省資金，但犧牲了精度，沒有充分利用云的優(yōu)勢。另外一種則認為他們的團隊可以進行艱苦的、資源密集型的規(guī)劃和開發(fā)過程，在遷移過程中實現(xiàn)所有應用程序的現(xiàn)代化。這種方法會帶來更好的結果，但速度太慢，成本也高得令人望而卻步。

但這并不是唯一的兩種選擇。企業(yè)也可以尋求利用人工智能和自動化的力量，在最大化效率和結果的同時，為決策者提供最佳選擇。

使用AI發(fā)現(xiàn)“未知的未知”

云遷移是出了名的復雜。如果您將主要云供應商提供的所有實例類型、存儲選項、可用區(qū)域和定價計劃結合起來，那么目前有超過2500萬個可用的云配置選項。毫不奇怪，這使得云遷移的規(guī)劃階段成為一個痛苦的過程。人工智能可以幫助組織了解復雜性，預測潛在的痛點，避免意外成本，從而消除或至少顯著減少延遲和停機時間。

通常，基于人工智能的云遷移應用程序映射來自客戶環(huán)境的數(shù)千個數(shù)據(jù)點，并將它們關聯(lián)到一個最佳遷移模式。傳統(tǒng)上這項任務需要一個有經驗的云專家數(shù)周的時間來完成，但通過算法可以在幾分鐘內完成。更好的是，隨著每次云遷移，人工智能變得更加智能，因為它可以利用歷史數(shù)據(jù)來得出“更優(yōu)”結論。

更重要的是，與人類云遷移團隊不同，人工智能具有更少的固有偏見和完美的“記憶”，幫助遷移團隊保持決策的客觀性和一致性。

人工智能(AI)和機器學習(ML)工具在云遷移的規(guī)劃階段具有最大的影響。如果能夠智能地應用，它們對于確保遷移運行行程表盡可能地準確和精確是非常寶貴的。

關注潛在風險

人工智能不是萬靈藥——至少現(xiàn)在還不是。在規(guī)劃云遷移時過度依賴AI和ML工具的風險是，它們可能會錯過一些重要的細微差別。例如，一個組織文化的獨特怪僻、其更廣泛業(yè)務目標的微妙之處以及快速移動的外部市場因素將不會被AI或ML工具發(fā)現(xiàn)。

這就是為什么有經驗豐富的云工程師參與遷移項目是很重要的。AI和ML當然可以充當向導，但一個技術嫻熟的團隊將帶來所需的創(chuàng)造力和至關重要的實際經驗，這也是工作的一部分。

遷移后：用自動化揭示現(xiàn)代化機會

當組織將應用程序遷移到云計算時，我們經常看到決策者采用一種“設置它，然后忘記它”的心態(tài)。這不可避免地會導致資源管理不善和浪費，這將對性能產生負面影響，并最終導致組織花費更多資金。安全性和合規(guī)性漏洞也很容易被忽視，使系統(tǒng)容易受到網絡攻擊和潛在的監(jiān)管違規(guī)。

隨著組織不斷發(fā)展以滿足當今世界不斷變化的需求，云基礎設施也應該跟上和進一步發(fā)展。人工智能和自動化可以提供幫助，實時監(jiān)控你的云資產，并提供智能現(xiàn)代化和創(chuàng)新建議，使企業(yè)能夠最佳地利用可以使用的技術，并在市場上獲得競爭優(yōu)勢。

總的來說，盡管許多組織最初是這么認為的，但采用云的很多挑戰(zhàn)都不是技術上的。相反，真正的考驗是為遷移決定正確的路徑。使用所擁有的所有工具——包括人工智能和基于機器學習的平臺，以及精明的專家團隊——為您提供最大的成功機會。