云计算在可扩展性、可访问性和灵活性方面迎来了巨大的提升，但其固有的TheAssetMisuseConundrum。鉴于此，我们需要选择一种智能自动化方案，实现资源缩放的自动化改造。然而，在讨论具体的解决方案之前，我们应该对云资源管理的实际挑战有更深入的了解。在云资源领域，低效、高成本的人工配置非常普遍。许多零星的进程与计划任务竞争资源，并在使用完后忘记关闭。这种现象虽然在情理之中，但是虚拟机实例的长期运行也带来了很多不必要的成本和浪费。如果不介入，那么物理设备层面出现的问题也会降临到虚拟机身上。虚拟机实例的大量滥用不仅不会给业务带来任何好处，而且每个月还会增加数千美元的非必要开支。但挑战远不止于此。尽管云计算具有灵活性，但我们仍然需要平衡资源以确保业务关键流程具有优先级，而不太重要的流程（例如数据库导入或文件传输）具有较低的优先级。否则，由于云和虚拟资源的这种不匹配或过度分散，关键工作流将出现延迟甚至失败。为了应对这些挑战，许多企业正在转向智能工作负载自动化。这些工具已经存在多年，但智能自动化机制的诞生是一个重大转变，旨在帮助企业管理和协调各种IT资源——尤其是云资源。这类方案最大的优势在于实时配置，即根据预设的业务规则，随时间自动扩展资源规模。当工作负载高时，它会启动更多的计算设备以提供更多的计算能力，并在系统空闲时关闭它们。正如智能恒温器技术可以随时升高和降低温度一样，智能自动化解决方案也可以根据当前需要调整计算能力。JIT机制通过包含反应性和预测性分析解决方案得到增强。预测分析机制使用历史使用信息来判断未来需求。如果它认为“高峰”期即将来临，自动化平台可以调度更多资源来满足需求。如果云资源就像电，那么分析解决方案负责确保用户只为他们实际使用的资源付费。智能自动化还可以创建混合IT环境并对其进行实时优化。它无需人工干预即可降低瓶颈的可能性，同时自动更改任务优先级以监控服务水平协议并隔离服务器以确保关键工作流程的顺利执行。智能自动化解决方案还可以有效协调不同工具之间的关系，从而简化IT管理。大多数大型IT部门需要使用三到八个任务调度和自动化工具，其中大部分针对以下三个类别：应用程序、操作系统和基础架构、虚拟化和网格平台。虽然各个调度工具各有专长，但IT部门仍然需要一个全面的跨平台自动化解决方案来制定统一的任务策略，协调各项关键任务的执行过程。此外，端到端自动化提供单点控制，用于监控和跟踪跨应用程序、操作系统以及混合物理和虚拟资源的使用情况。对于希望引入智能自动化解决方案的公司而言，灵活的迁移策略也必不可少。一种策略是选择包含丰富软件包的工具，这些软件包允许直接交付任务、规划和指导。另一种是从头开始构建，IT人员创建新的任务和工作流——但应该强调的是，这种方法更适用于遗留流程无法满足当前或未来业务需求的情况。第三种迁移方案是采用混合方式，这也是很多大企业的迁移思路。使用适用于新应用程序的迁移工具来转移现有流程，同时为未来的需求构建新流程，始终确保仅重组或重构必要的现有流程。这种方法非常理想，因为它可以帮助IT部门保护现有工作流，同时减少手动迁移导致错误的可能性。同时，由此产生的新流程更符合实际需求。云计算无疑为企业注入了更强大的能量和活力，但大多数IT部门仍在学习和探索如何利用这一新资源。随着智能自动化解决方案的推出，我们将能够轻松实现收益最大化，创新风险最小化。原标题：Howtouseintelligentautomationtodrivebettercloudresourcemanagement【.com独家翻译，合作站转载，转载请注明出处】
