梦飞科技 > 中国IDC > IDC新闻 > 国内资讯 > 企业为何应选择机器学习来实施IT运营

企业为何应选择机器学习来实施IT运营

在当下这样一个数字化转型的时代,领先的企业组织均已经认识到大型主机通过对于企业关键数据的高效事务处理和大量访问来提供高商业价值的重大战略意义。本文中,云主机租用,我们就将与广大读者朋友们共同探讨企业组织要如何将连接和创新大型主机作为其现代混合IT环境的一部分,并通过运营智能化和机器学习帮助简化大型主机的管理,以便跟上日益增长的市场需求。

计算世界正在我们眼前发生着天翻地覆的变化。曾经那些始终具有一致性和可预测的商业模式的行业正在经历着颠覆。在数字化经济中,无缝的客户体验是至关重要的。无论是正在探索新的创新在线销售策略的零售商,还是大型的银行机构,都在积极的探索如何预测客户对新服务的需求——而这其中,高性能和可扩展的IT系统无疑是推动成功的关键。当一天工作结束的时候,作为企业的IT领导者,您需要帮助您所在的企业预测机遇,推动业务增长,并主动防范各种或将威胁到您企业营收的风险。

当下的企业组织纷纷都在积极的以创新的方式利用大型主机作为其现代IT环境的一部分,进而为其客户提供新的服务和体验。而为了实现这一点,他们需要将关注重点放在如下三大举措方面:

现代大型主机与混合云环境之间的连接和管理;

机器学习的帮助下管理大型主机的操作运营;

在数据源上应用机器学习和分析

连接

在当下这样一个灵活敏捷性和模块化应用程序和服务的需求占主导地位的时代,连接大型主机的概念正日渐获得更多企业组织的青睐。现代化的大型主机已经通过对包括Linux操作系统、Java语言以及分析平台(如Hadoop和Spark)在内的开源基础架构的本地化集成进行了充分的改造。另外,新一代的应用程序编程接口(API)则又为大型主机工作负载与混合云和移动环境之间提供了很好的无缝集成。

大型主机朝着更加开放的平台的方向发展,使其成为了企业混合IT环境的一个重要的组成部分。例如,使用API??管理,您企业可以将大型主机的事务处理与方便用户使用的移动应用程序实现无缝连接。当您企业将大型主机的可扩展性、可靠性和安全性与新兴的DevOps工具、容器和微服务相结合时,您企业环境的变革能力便已经形成。

作为企业的一名IT领导者,您需要认识到:帮助推动业务发展的能力取决于提供高性能,持续可用的环境。而为了获得业务的成功,这些将大型主机连接到公共云和私有云的混合环境必须以操作复杂性进行管理。新兴的机器学习分析正在成为使该复杂的系统变得更加可管理和可预测的工具。

充分利用机器学习简化操作运营

虽然在大型主机和混合IT基础架构之间建立一个连接性的系统变得至关重要,但企业必须借助精简的技术来管理工作负载和功能的组合。现实情况则是,经验丰富的大型主机操作专家正在退休,而新的IT运营人员们则普遍缺乏管理大型主机方面的经验,更不用说灵活应付混合IT的复杂性了。

能够帮助理解大型主机操作完整性的主要技术是操作运营专家们所分析的大量的日志数据。这需要花费大量的时间,并且需要借助许多大型主机子系统的复杂知识来追踪相关问题。但随着大多数经验丰富的大型主机专业人员逐渐退休离职,企业越来越难以找到具有适当技能的新员工。积极应对这种日益扩大的技能差距的最可行的方案是配置一个软件环境,美国服务器租用,用于抽象管理大型主机的复杂性,以便管理员们能够在出现问题之前迅速找到问题的原因,并阻止潜在故障的发生。您企业应该考虑利用新兴的机器学习和自动化技术,使缺乏经验的IT运营管理人员们能够熟练地监控和管理您企业的大型主机的操作。

基于机器学习和嵌入式智能的操作环境主动从模式分析中学习,并在出现性能问题之前能够提供自动或手动采取补救措施的能力。

在数据源应用机器学习

大型主机上的机器学习使领先的企业组织能够利用大量常常未获得充分利用的大型主机数据。一个重要的因素是,现在可以在数据所在位置的附近执行高级分析。

大型主机交易数据可以提供丰富的情报,用于帮助企业解读对客户需求和未来期望的洞察。在这些数据中检测模式和异常的能力对于那些试图在竞争中保持领先或简单地提高运营效率的所有行业的企业组织而言都是一款相当有价值的工具。不迁移数据,而是将分析引入大型主机的交易事务数据更为有效,且更安全。因此,当数据安全性和实时分析很重要时,将机器学习应用于大型主机事务数据的最佳方法是在大型主机平台本身上执行分析。如果安全性和实时速度不是关键因素的话,例如执行简单的取证历史分析时,将大型主机数据卸载到分布式资源或云资源是获得整合洞察分析的另一种方法。

定义机器学习和操作智能


(责任编辑:梦飞科技)

分享按钮
相关文章