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    El uso de la Inteligencia Artificial para la optimización de costes en la nube

    El impacto de las facturas de la nube sigue siendo un punto muy doloroso para las empresas. Los proveedores están buscando capacidades IA para solucionar este problema, sin embargo… ¿Puede esta tecnología realmente satisfacer las necesidades de los clientes?

    La optimización de los cosotes en la nube es un desafío que no tiene pinta de que vaya a desaparecer mañana. Las empresas pueden capacitar al personal sobre las mejores prácticas, buscar servicios en la nube que se adapten mejor a las necesidades y utilizar herramientas de monitorización y calculadoras de costes para reducir los gastos. Sin embargo, incluso con todo esto, la optimización de costes sigue siendo un obstáculo importantte a medida que las empresas apuntalan más de sus iniciativas comerciales con la nube.

    Esta es la razón por la cual las empresas y los proveedores de IT ven el potencial de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning como formas de proporcionar un control más desgranado, un análisis de anomalías en profundidad y una gestión de alertas mejorada.

    ¿Qué proporciona la IA en este campo?

    El uso de la IA y el ML como herramientas de optimización de costes en la nube, todavía es un trabajo en progreso. Sin embargo, algunos casos de uso ya han comenzado a surgir. Los proveedores como Yotascale usan IA como parte de los servicios que analizan las cargas de trabajo en la nube para identificar picos de gasto y sus causas. El ML, por su parte, se usa para mejorar continuamente la detección de anomalías y presentar resultados más relevantes.

    Estas herramientas pueden funcionar lo suficientemente rápido como para poder identificar anomalías de costes en nuestra facturación antes de que nuestro departamento financiero nos tire de las orejas.

    Los modelos de IA y ML también se pueden usar para la gestión de recursos de aplicaciones en tiempo real a través de la optimización simultánea del rendimiento, el cumplimiento y los costes. Esta acción ocurre a nivel de equipo en la nube con otras partes interesadas que pueden acceder a vistas e informes.

    ¿Qué nos ofrecen los proveedores actualmente?

    Los proveedores de gestión de la nube han comenzado a incorporar versiones de estos tipos de ML o IA a sus ofertas. Por ejemplo, Turbonomic tiene un motor de decisión basado en IA que monitoriza y recomienda continuamente instancias reservadas a la par que automatización del cambio de tamaño, mientras que CloudSqueeze usa el ML profundo para analizar los datos generados en la nube para predecir la escala y las demandas de recursos.

    A medida que la tecnología de IA se mejora como servicio, los usuarios pueden ver cómo se potencian vistas más dinámicas y análisis predictivos sobre los impactos financieros de las operaciones en la nube y la gestión de recursos. También podría usarse para escanear las cargas de trabajo existentes y después integrarse con los catálogos en la nube para encontrar servicios que sean más rentables.

    Deutsche Telekom

    Las grandes empresas como Microsoft todavía no han profundizado demasiado en este campo, pero las crecientes demandas de los clientes de IA como herramienta de eficiencia de costes seguramente los incitará a hacerlo más temprano que tarde. Esto, a su vez, aumentará su competitividad y a su vez aumentará la “carrera armamentística” de Cloud que ya existe ofreciendo más opciones, precios más agresivos, nuevos servicios y mejorarán su experiencia.

    No todo es bonito. El punto negativo de todo esto es el del principio de la entrada: el precio. Es probable que los servicios profesionales basados en tarifa sea un requisito, y es probable que la capacitación de modelos para cargas de trabajo específicas también requiera más tiempo que el inicialmente asignado. A esto hay que sumarle el ya existente miedo e incertidumbre por parte de las empresas a dar el salto a la nube.

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