企業(yè)和組織可以從云計算中受益，但許多公司并不希望面對公共云的成本，性能和治理問題，并且認為構建自己的私有云的復雜性和運營開銷并沒有那么困難。

如今，一些云計算供應商正在使用人工智能（AI）來簡化私有云的部署和管理，使得云計算可以自主驅動（即自我安裝，自我修復和自我管理）。在文中，將介紹自主驅動云的要求以及如何實現。

　　自主驅動云需求

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(jiān)控，愈合，學習以及創(chuàng)建自我優(yōu)化模型。

這里列出了需要在自主驅動云中使用的技術：

·自動安裝和配置：

第一步是安裝過程，不需要太多的人為干預。云計算的構建塊是服務器，存儲和網絡。使用超融合系統，將服務器和存儲設備組合在一起，需要一個軟件定義的網絡，以盡量減少對物理網絡的變化的依賴。

所以，第一個要求是采用服務器+存儲構建塊，其中預先安裝了所有軟件，并將其拷貝到操作系統映像中。用戶只需要映像一些服務器并加載它們。一旦完成，云計算應該自動出現，而無需管理員知道有關各種服務和持久存儲的任何內容。圖像軟件應該將服務器，存儲和網絡資源集中在一起，以創(chuàng)建高度彈性的云。

·與其他云計算和內部系統集成：

云計算不應該孤立工作，所以人們應該能夠快速將其與現有的虛擬化基礎架構和其他公共云連接起來。更好的是添加現有的存儲系統，并通過開放（即RESTful）API將其作為云計算的一部分。這是一個可選的步驟，但如果要利用現有的存儲和服務器投資，這一點非常重要。同樣，大多數用戶也希望與AD/LDAP集成，并擁有單一的用戶和認證來源。

·以自助服務方式部署應用程序：

任何云計算的目標是為用戶提供能夠以自助服務方式被各種團隊使用的IaaS和PaaS平臺。例如，開發(fā)人員可以將其用于應用程序開發(fā)，持續(xù)集成/持續(xù)開發(fā)（CI/CD）；支持團隊可以使用它來提供用戶環(huán)境的副本來解決任何支持問題;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產部署。這些步驟需要完全自動化，以便人們可以重復它們，而不用花太多時間。任何云計算解決方案都應提供具有預構建應用模板的自助服務界面，以便快速部署。

·實時監(jiān)控事件，統計，記錄，審核：

由于云計算是共享環(huán)境，所以需要能夠實時監(jiān)控各種事件，統計信息和儀表板。需要知道應用程序的狀態(tài)以及其他用戶執(zhí)行的操作。應該能夠獲取日志并審核所有用戶的操作。例如，如果一個服務在晚上10點以后關閉，需要知道用戶或腳本是否錯誤地關閉提供該服務的虛擬機。

·自我監(jiān)測和自我修復：

任何像云計算一樣復雜的系統都需要監(jiān)視所有關鍵服務，并幫助監(jiān)控工作負載。如果任何硬件組件或軟件服務失敗，系統應該檢測并修復這種情況。然后，它可以提醒管理員哪個組件失敗。如果這是硬件組件，如服務器，硬盤，SSD或NIC，則管理員可以采取糾正措施來恢復系統的容量。這是自驅動云計算的最低要求。

·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，可以在更長的時間內觀察云計算和應用程序，以幫助優(yōu)化云，提高效率并為未來做好計劃。自主驅動的云平臺收集遙測或操作數據，并利用機器學習來指導數據科學家如何開發(fā)現在為此行為建模的算法。這些算法可幫助用戶做出決策。

該層應該觀察預測能力建模和訂購新服務器的用法。它還應該根據CPU，內存和I/O比例來確定要添加什么樣的服務器。例如，如果應用程序的CPU密集度較高，那么應該對具有更多內核和更少存儲空間的服務器進行排序。另一個領域是根據利用率幫助優(yōu)化虛擬機的大小。 ?

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本文轉自d1net（轉載）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能能够构建一个自主驱动云吗？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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