Ana sayfa > Haberler > Endüstri Haberleri >

BT altyapısı otomasyonu için AI nasıl keşfedilir?

BT altyapısı otomasyonu için AI nasıl keşfedilir?
Yayım tarihi:2018-05-29

BT altyapısı otomasyonu için AI nasıl keşfedilir?


Yapay zeka pek yeni bir konsept değildir, ancak birçok açıdan kurumsal BT otomasyonu için en iyi şekilde parlar. AI kesinlikle tak-çalıştır değildir, yine de büyük ölçüde yanlış anlaşılmaktadır.


İşletmelerin yaklaşık yarısı, çoğu zaman rafta bulunan BT otomasyon yazılımında bir çeşit yapay zeka (AI) kullanıyor. Ancak, IDC'nin analistleri bunu doğru yaptığını göstermiyor.


Bazı şirketlerin bilişsel yazılım veya makine öğrenimi diyebileceği yapay zeka, 1950'lerin satranç oynayan bilgisayarları üzerine araştırmalara geri dönüyor; Artık akıllı cihazınız üzerinden sanal asistanlara güç sağlamakla bilinir. AI, BT personelinin bilgi altyapısını çalışır halde tutmasına yardımcı olarak, gerçekten de onu korumaktadır.


IDC analistleri Peter Rutten ve Ritu Jyoti, TechRepublic ile AI'nın nasıl doğru bir şekilde yapılacağı konusunda konuştu.


Donanım tarafında yer alan Rutten, “Orada bir sürü karışıklık ve çok fazla yanlış bilgilendirme var. AI hype… mümkün olduğu kadar gerçekçi ve ampirik olmaya çalışıyoruz” diyor. Uygulamaya özel yongalar, alan programlanabilir çipler, grafik işlem üniteleri ve yüzlerce çekirdekli işlemciler gibi teknolojiyi içeren AI sunucularının birleşik pazarı, 2022 yılına kadar 22 milyar dolar olacak ”dedi.


“Gördüğümüz şey, şirket içinde konu hakkında biraz bilgili olan birisini bulmasıdır. Genelde fırsatların ne olduğunu keşfetmeye başlayan küçük bir ekip oluşturmasını isterler.” Diye açıkladı Rutten. "Orta ölçekli ve daha küçük şirketler genellikle fırsatların ne olduğunu, rekabette ne yaptığını haritalandıran bir şampiyona sahip olacaklar ve esasen" Yapabildiğimiz veya yapmamız gereken şey bu "ifadesini içeren bir haritayı oluşturacaklar. geliştiriciler, iş kolu uzmanları ve veri bilimcileri, dedi.


Rutten, şirketlerin AI suyunu test etmek istediklerinde gördükleri en yaygın yanlışın, uygun ekipler olmaksızın yetersiz kaldıklarını ve yetersiz makine parçaları kullandıklarını, sanal makine bölümleri veya küçük kümelerin de yeterli olmayacağını söyledi. “Bugün 12 ay gibi bir çok işletme, AI'yı herhangi bir altyapıya başlatamayacağınızı fark ediyor” dedi. Özel sorunlar arasında G / Ç sınırlamaları, çok büyük veri modelleri ve çok yavaş olan işlemler yer alır. “Bu noktada, AI çabalarımız için ihtiyacımız olan altyapının ne olduğunu bulmamız gerektiğine dair tipik bir fark var.” Dedi. "Birçok şirket deneme yanılma kültüründen geçiyor."


Yazılım tarafında Jyoti, Mart ayında düzenlenen IDC Directions 2018 konferansında bir sunumda kurumsal AI projeleri için altı kritik ipucu vurguladı:


Genel bulut hizmetlerini kullanın çünkü şirketinizin kendi altyapısından daha ölçeklenebilirler;

Ekibinizi proje gereksinimlerine göre oluşturun; projeyi sahip olduğunuz çalışanlar etrafında inşa etmeyin;

deneyimli AI danışmanlarını getirin;

Yazılım satıcılarınızın zaten herhangi bir uygulamanızın AI etkin olup olmadığını görün;

AI'yi ilk önce tahmin seviyesi sonuçları ve tam otomasyon ikincisi gibi katmanlarda benimsemek; ve

değişim yönetimi örgütleri kurmak.


Jyoti, büyük şirketlerin sadece yarısının BT için otomasyon teknolojisini kullanırken, bu rakamın 2020 yılına kadar% 75'e çıkacağını söyledi. Günümüzün AI görevlerinin çoğu, sabit disk maksimum kapasiteye yaklaştığında veya disk başarısız olduğunda veya CPU süreçleri dikiş noktalarından ayrıldığında insan üst düzey yöneticileri uyarmak gibi basittir. Bu tür bir AI robotik BT'ye sahip olmaktan farklı değildir. Stajyer. Teknoloji, sanal bir makinede çalışan bir Oracle veritabanındaki performans sorunu gibi karmaşık sorunları raporladığında ve otomatik olarak düzelttiğinde gerçekten yardımcı olur — insanlar birbirlerinin departmanını suçlayabilirler, ancak yazılımın önyargıları yoktur ve CPU durumları ve ağ / depolama alanıyla ilgili verileri inceleyebilir ayarları, o kaydetti.


Jyoti'nin gözlemlediği gibi, AI'in sınırlamaları yoktur. 'A', yapay değil, gerçek zekayı temsil eder. AI dolarlarınızdan en iyi şekilde yararlanmak, verilerinizin yüksek kalitede olmasını sağlamak için zaman ve çaba harcamanızı gerektirir. Aksi takdirde, AI sisteminizin herkesin bir köprüden atladığını ve bu nedenle de sizin de olması gerektiği sonucuna varırsanız, çöp kutusuna atılırsınız.



About
QR kodu