在COVID-19大流行的推动下，到2020年底，估计有60%的企业将工作任务转移到云端。随着信息技术的发展，这一数字可能会继续提高（IT）投资在大流行期间继续增长。然而，尽管企业云的使用越来越多，但许多组织在云迁移过程中继续犯下本可避免的基本错误。这些不可避免地导致成本上升、延误、缺乏一致性以及跨组织单位的整合冲突。2019年Fortinet的一项研究发现，在未能提供预期回报后，最初将应用程序迁移到云端的公司中有74%将它们送回了本地——这是一种耻辱，但可以避免预算和时间的浪费。为什么会这样？计划云迁移的IT决策者通常认为他们只有两条路径可用。其中之一是它们可以快速移动，只需进行最少的更改即可迁移。在省钱的同时，您牺牲了精度并且没有充分利用云。其他人则认为他们的团队可以承担将所有应用程序现代化作为迁移的一部分的艰苦、资源密集型规划和开发过程。这种方法会带来更好的结果，但速度太慢且成本过高。但这些并不是仅有的两种选择。企业也可以寻求利用人工智能和自动化的力量为决策者提供最佳选择，同时最大限度地提高效率和成果。使用AI发现“未知的未知数”云迁移是出了名的复杂。如果将主要云提供商提供的所有实例类型、存储选项、可用性区域和定价计划结合起来，目前有超过2500万种云配置选项可用。毫不奇怪，这使得云迁移的规划阶段成为一个痛苦的过程。人工智能可以帮助组织了解复杂性、预测潜在痛点并避免意外成本，从而消除或至少显着减少延迟和停机时间。通常，基于AI的云迁移应用程序会映射来自客户环境的数千个数据点，并将它们关联到最佳迁移模式。传统上，经验丰富的云专家需要数周才能完成的这项任务，可以通过算法在几分钟内完成。更好的是，随着每次云迁移，AI变得更聪明，因为它可以使用历史数据得出“更好”的结论。更重要的是，与人类云迁移团队不同，人工智能具有更少的固有偏见和完美的“记忆”，帮助迁移团队保持决策的客观性和一致性。人工智能(AI)和机器学习(ML)工具在云迁移的规划阶段影响最大。智能应用时，它们在确保迁移运行计划尽可能准确和精确方面具有无可估量的价值。关注潜在风险人工智能不是灵丹妙药——至少现在还不是。在规划云迁移时过度依赖AI和ML工具的风险在于它们可能会错过一些重要的细微差别。例如，组织文化的独特之处、更广泛的业务目标的微妙之处以及快速变化的外部市场因素不会被AI或ML工具捕捉到。这就是让经验丰富的云工程师参与迁移项目的重要性。AI和ML当然可以充当巫师，但熟练的团队将带来所需的创造力和关键的实践经验，这也是工作的一部分。迁移后：使用自动化揭示现代化机会当组织将应用程序迁移到云时，我们经常看到决策者采取“设置好后忘记它”的心态。这不可避免地会导致管理不善和资源浪费，从而对绩效产生负面影响，并最终使组织付出更多的代价。安全和合规性差距也很容易被忽视，使系统容易受到网络攻击和潜在的监管违规行为。随着组织不断发展以满足当今世界不断变化的需求，云基础设施也应该跟上并进一步发展。人工智能和自动化可以提供帮助，实时监控您的云资产并提出智能现代化和创新建议，使企业能够充分利用他们掌握的技术并在市场上获得竞争优势。一般来说，采用云的许多挑战都不是技术性的，尽管许多组织最初是这么想的。相反，真正的考验是决定迁移的正确路径。使用您可以使用的所有工具——包括人工智能和基于机器学习的平台，以及精明的专家团队——为您提供最大的成功机会。
