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Como explorar o AI para automação de infraestrutura de TI

tempo: 2018-05-29

Como explorar o AI para automação de infraestrutura de TI


A inteligência artificial dificilmente é um conceito novo, mas em muitos aspectos, é melhor para a automação de TI corporativa. A IA certamente não é plug-and-play, mas permanece em grande parte incompreendida.


Cerca de metade das empresas está usando algum tipo de inteligência artificial (IA), principalmente em seu software de automação de TI - mas isso não significa que elas estejam fazendo certo, disseram analistas da IDC.


A inteligência artificial, que algumas empresas podem chamar de software cognitivo ou aprendizado de máquina, remonta à pesquisa sobre computadores que jogam xadrez na década de 1950; agora é mais conhecido por capacitar assistentes virtuais através do seu dispositivo inteligente. AI realmente ganha seu sustento, ajudando a equipe de TI a manter sua infra-estrutura de informação em funcionamento.


Os analistas da IDC Peter Rutten e Ritu Jyoti conversaram com a TechRepublic sobre como fazer a AI corretamente.


"Há muita confusão e muita desinformação por aí. AI é hype ... estamos tentando ser o mais realista e empírico possível sobre isso", disse Rutten, que cobre o lado do hardware. O mercado combinado de servidores de inteligência artificial, contendo tecnologia, como chips específicos para aplicações, chips programáveis ​​em campo, unidades de processamento gráfico e processadores com centenas de núcleos, será de US $ 22 bilhões até o ano de 2022 ", disse ele.


"O que temos visto é que as empresas encontram alguém dentro da empresa que é um pouco conhecedor do assunto. Eles tipicamente pedem que criem uma pequena equipe que comece a explorar quais são as oportunidades", explicou Rutten. "Empresas de médio e pequeno porte normalmente têm um defensor que mapeia quais são as oportunidades, o que a concorrência está fazendo ... e essencialmente criam um mapa de 'Isto é o que poderíamos ou deveríamos estar fazendo'", o que poderia envolver desenvolvedores, especialistas em linha de negócios e cientistas de dados, disse ele.


Rutten disse que o erro mais comum que ele vê quando as empresas querem testar a água artificial é mergulhar sem equipes adequadas e usar componentes de baixa potência - partições de máquinas virtuais ou pequenos aglomerados não são necessariamente suficientes. "Muitas empresas hoje em comparação com 12 meses atrás percebem que você não pode iniciar a IA em qualquer infraestrutura", disse ele. Problemas específicos incluem limitações de E / S, modelos de dados muito grandes e processamento muito lento. "Naquele momento, há uma espécie de percepção de que precisamos descobrir qual é a infraestrutura necessária para nossos esforços de IA", disse ele. "Muitas empresas passam por uma cultura de tentativa e erro".


No lado do software, a Jyoti enfatizou seis dicas críticas para projetos de IA corporativos em uma apresentação na conferência IDC Directions 2018 em março:


usar serviços de nuvem pública porque eles são mais escalonáveis ​​do que a infraestrutura própria da sua empresa;

construa sua equipe em torno dos requisitos do projeto - não construa o projeto em torno dos funcionários que você possui;

trazer consultores experientes em IA;

veja se seus fornecedores de software já ativaram AI em algum de seus aplicativos;

adotar AI em camadas, como resultados em nível de previsão primeiro e automação completa em segundo lugar; e

estabelecer organizações de gerenciamento de mudanças.


Embora apenas metade das grandes empresas esteja atualmente usando AI para automação de TI, esse número aumentará para 75% até 2020, disse Jyoti. A maioria das tarefas de AI atuais é direta, como alertar senhores humanos quando um disco rígido está se aproximando da capacidade máxima, ou quando o disco falha, ou quando os processos da CPU estão se desfazendo - esse tipo de IA não é diferente de ter uma TI robótica estagiário A tecnologia realmente ajuda quando relata e corrige automaticamente problemas complicados, como um problema de desempenho em um banco de dados Oracle em execução em uma máquina virtual - os humanos podem culpar o departamento um do outro, mas o software não tem preconceitos e pode detalhar os estados da CPU e da rede / armazenamento configurações, ela observou.


Não que a IA não tenha suas limitações, observou Jyoti. O 'A' ainda representa inteligência artificial, não real. Obter o máximo de seu dinheiro de IA exige que você dedique tempo e esforço para garantir que seus dados sejam de alta qualidade; caso contrário, você sofrerá com o lixo, onde seu sistema de IA conclui que todos os outros pularam de uma ponte e, portanto, você também deveria.



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