Nul
Het beheren van cloud computing resources is dit moeilijk is, is één van de technische levensduur is de grote waarheden. Maar net als alle andere aspecten van ons bestaan op Aarde, wanneer we dit feit accepteren, kunnen we beginnen te overstijgen en het overwinnen van de obstakels in de voorkant van ons.
Acceptatie problemen opzij, wat lijkt op verhardingen in termen van onze verdere aanpak voor cloud in de leeftijd van serverloze computing is niet alleen een kwestie van de binaire in-en uitstappen beslissingen.
Heel vaak is het niet alleen een zaak van software versus Een tool B.
In een hybride multi-cloud server is niet vereist wereld, we moeten vaak het gebruik van beide keuzes, plus een extra peppering van gereedschap C dat kan nooit in eerste instantie voor de geest wanneer we voor het eerst begonnen met de architectuur in de richting van de cloud-model zelf.
Nergens is dit multi-management-tool ‘fenomeen’ duidelijker aangetoond dan in de data-analyse functies gebruiken we om te onderzoeken en te communiceren met cloud instances.
Als we willen ‘praten’ naar een cloud-toepassing of de werklast om meer te weten over haar status, kunnen we meteen zien dat er drie duidelijk verschillende routes naar het starten van het gesprek. Op langere termijn, er kan ook meer dan drie.
De kracht van taal
Nieuwe ontwikkelingen in de spraak-naar-tekst verwerken is en stellen ons in staat op te bouwen in Natuurlijke Taal te Begrijpen (NLU) systemen die kunnen gaan met mensen op onze eigen voorwaarden.
In staat niet alleen te maken met de verschillende bevolkingsgroepen accenten, maar ook de idiomatische eigenaardigheden die we gebruiken door middel van semantische interpretatie kan NLU om contextueel te werken wat we waarschijnlijk betekenen voor een bepaalde opdracht.
Van NLU kunnen we bouwen aan een Natuurlijke Taal Query (NLQ) technologie, die gebruikers in staat zal stellen om vragen te stellen aan de cloud-systemen worden uitgevoerd, om na te gaan waar resource allocation is beschikbaar.
Hybride multi-cloud-implementaties bieden een matrix van mogelijke configuraties en wij mensen (in dit geval, we zijn in de eerste plaats over cloud-systemen van de beheerders, architecten, en ontwikkelaars van de software) moeten in staat zijn om uit te werken wat moet gaan waar al heel snel, vaak in zeer korte beschikking windows.
Het kunnen ‘NLQ query talk’ van een wolk om haar hartslag te bepalen waar in te zetten of shift elk werk is een enorm voordeel.
Dit zal ons toelaten om het vinden van de goedkoopste, meest efficiënte, meest geschikte voeding voor de toepassing of de database baan in de hand binnen aanvaardbare grenzen voor latency en data compliance.
AI is de tweede manier
Maar gelukkig, de controle van de mens en de interactie met cloud computing system-management-functies alleen gaat het dan zo ver. We kunnen ook praten met de wolken met behulp van automatisering in de vorm van Kunstmatige Intelligentie (AI) die in staat is om te leren wat het beste werkt van historische data en log-bestand analytics.
Praten met een wolk door de uitvoering van AI intelligence betekent dat we mensen effectief stil blijven, maar het gesprek zelf is nog steeds erg veel.
In dit geval, een AI-motor is gericht, op te gaan in met een klant cloud-implementatie om te leren van het cyclische karakter van de onderneming in het use case scenario ‘ s, terwijl het ziet er ook te identificeren spikes, pieken en dalen.
Als we bouwen dit type van AI de controle van de hersenen op de juiste wijze (vergeet niet, het is nog steeds een kwestie van software code), kunnen we beginnen aan finesse de neurale kracht naar buiten te nemen van de gebeurtenissen, de seizoenen, de aandelenkoersen, enz. buiten dat van de klant kleinere universum van operationele gegevens.
Het modelleren van het derde honk
Ten derde, we kunnen iets minder esoterische en ook ‘praten ‘ cloud’ via de gegevens model dat stellen wij bepalen onze cloud-implementatie van het begin af aan.
Gegevens modellen zijn in feite een abstracte ordening van de elementen en objecten die een toepassing of de database structuur en de relaties die ze moeten hebben wanneer ze worden toegestaan om te draaien en uit te voeren.
Als we praten over het hebben van ‘cloud gesprekken’ als we hier zijn, dan worden de gegevens die model kan misschien worden vergeleken met het lexicon van een taal die voor ons beschikbaar is. We kunnen niet beginnen met het stellen van vragen buiten die taal tot breiden we het model zelf.
Gekruiste lijnen & chatter?
Zoals we in het begin al zei, we zouden kunnen denken over het gebruik van enkele of zelfs alle van deze methoden om te praten met cloud instances en werk uit hoe je het beste om met beschikbaar.
Theoretisch gezien, als de architectuur en engineering juist is, dan moet er geen gevaar van gekruiste lijnen en chatter is praten we met wolken via meer dan één kanaal.
Dat gezegd zijnde, is de optie om te combineren, corral en bieden alle cloud-talk-kanalen in een enkele interface helpt het voorkomen van een te veel koks scenario ‘ s…. en dit is zeker een huidige trend in de cloud management kringen.
Verwante Onderwerpen:
Cloud
0