如果你对采用ai来改进云管理实践感兴趣，请更详细地查看以下四个阶段：
1.进行评估
2.定义目标和关键绩效指标
3.选择合适的服务和工具
4.监控和改进流程
阶段1.执行评估
首先，评估你的团队正在努力解决的挑战。你需要确定ai是否可以帮助克服这些问题，以及现在是时候增强现有流程还是完全取代它们。
就你当前的基础设施是否能够满足日益增长的ai服务和应用需求做出明智的决策，将可扩展性、可靠性和性能纳入评估，你还必须审查数据管理实践，以确保将ai技术无缝集成到云基础设施中，这些做法包括：
·数据备份
·灾难恢复
·数据加密
此外，审查你的数据治理框架的当前状态，包括数据隐私政策和程序，这样一个扩展的、详细的评估以适当的合规标准保护你企业和客户的信息。
阶段2.定义目标和关键绩效指标
ai计划需要明确的目标和可衡量的指标来定义成功，要证明新的ai工具和实践正在有效地工作，一种方法是衡量kpi。云管理的常见kpi侧重于系统性能、安全性和成本优化，一定要花时间检查你现有的有关速度、可伸缩性和可靠性的数据，这些数据源自你当前的方法。
转向ai进行云管理可以获得更多数据和洞察力，以提高效率和效果，通过扩展，ai的预测能力使你能够预测未来的云需求并相应地调整资源。
成本优化是ai帮助减少云支出的一个日益增长的用例，通过预测云使用模式和自动化资源分配，ai消除了浪费，并确保组织最大化其云支出。
阶段3.选择合适的服务和工具
工具选择不应被忽视，特别是当团队升级到支持ai的云管理或成本优化工具时，采取额外步骤进行试验项目或概念验证，以确保工具满足要求，让可能需要使用云相关数据以确保ai交付数据和报告要求的业务利益攸关方参与进来。
ai作为云管理的一部分，可以通过自动化提供更精细的控制和数据聚合，这为与云管理平台以外的其他后端系统集成提供了更多机会。缓解部署和云集成问题取决于你是在云管理堆栈中实施第三方ai工具，还是从云提供商那里实施ai服务。当今的大多数第三方云管理工具都可以在混合云和多云环境中工作。
云团队需要了解实施的好处和潜在挑战，以及支持ai的云管理平台如何改变他们的工作，例如，如果你实施cast ai、properops或类似的成本优化工具，你的团队需要了解可用的其他报告选项，培训用户最大限度地利用ai进行报告也需要时间。
阶段4.监控和改进流程
将ai引入云管理实践并不能节省监控、持续改进和细化的时间。增加对后端数据的访问意味着需要进行更多工作，以确保你的企业充分利用ai。
ai可以增加云团队的监控选项，因为它可以分析来自云资源的大量数据，分析中的这种收益改进了异常检测并实现了预测性分析，将时间因素纳入你的项目计划，以便你的团队改进他们的云管理实践，特别是报告和警报。
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