过去几年，企业基础设施一直在稳步迁移到云端。推动这一趋势的因素有很多：可扩展性、灵活性、成本优化、增强的灾难恢复和数据安全功能、对远程和混合工作环境的支持以及与先进人工智能(AI)技术的集成。
随着云应用的不断增长，企业正在探索创新方法来简化和优化其迁移流程。其中一种方法是利用生成式人工智能(GenAI)来增强云迁移能力。
GenAI在云迁移中的作用
GenAI正在成为云计算和迁移的宝贵工具，具有多项关键优势。它可以自动执行数据映射和转换过程等复杂任务，从而大大减少迁移过程中所需的手动工作量。GenAI还可以生成基础设施即代码模板和部署脚本，从而加速迁移过程并协助资源分配和迁移策略制定，提供实时洞察以指导决策。
此外，GenAI还有助于将遗留系统转换为现代应用程序，包括将大型机代码转换为Java或Python。这种多功能性使其成为云迁移工作的强大盟友。
人工智能云迁移的优势
人工智能驱动的云迁移提供了许多好处，特别是在自动化、降低风险和优化成本方面。这些好处包括：
提高效率：AI可自动执行数据转换和代码生成等手动任务，从而加速迁移过程并减少人工干预。麦肯锡报告称，在云迁移中使用AI的公司可以将迁移任务所花费的时间减少30%。此外，将GenAI应用于应用程序修复和迁移可将时间和投资减少40%。
成本管理：利用人工智能优化资源有助于降低运营成本。自动执行重复性任务可减少对人员的需求，从而由于资源占用减少而直接节省成本。根据最近的一份报告，全球在公共云服务上的支出有望在2024年达到8050亿美元，预测期内的复合年增长率(CAGR)为19.4%。
风险管理：人工智能的预测能力有助于主动识别与安全或基础设施相关的潜在问题。这种预见性降低了迁移失败和停机的风险，提高了整个过程的可靠性。
增强安全性和合规性：AI模型可以持续评估和解决安全问题，帮助企业遵守行业特定的法规。
改善用户体验：人工智能驱动的流程可提供更一致的结果，确保最大限度地减少干扰并为员工和客户提供流畅的用户体验。迁移后监控和改进服务的能力进一步增强了运营稳定性。
人工智能云迁移与传统云迁移的比较
与传统方法相比，人工智能云迁移具有多项优势。人工干预显著减少，降低了人为错误的可能性。人工智能流程可以比手动方法更快地完成任务，从而缩短时间。人工智能驱动的方法还可以在迁移过程的不同方面提供更一致的结果。
与传统的被动方法不同，人工智能可以在问题变得棘手之前发现它们，从而实现主动风险控制。尽管人工智能技术的初始投入可能很昂贵，但通过减少劳动力和更好的资源分配，可以显著降低长期成本。因此，随着时间的推移，人工智能支持的迁移将变得更加经济实惠。
实施人工智能驱动的云迁移
为了成功实施人工智能驱动的云迁移战略，企业应考虑以下步骤：
评估和规划：评估现有系统并确定生成式人工智能可以优化迁移的关键领域。
数据准备：清理和规范数据，确保其格式与AI模型兼容，以防止出现偏差和不准确性。
利用AI模型：利用AI模型生成依赖关系映射、迁移策略、架构文档和代码模板。
执行：部署生成的代码并为迁移过程实施AI驱动的策略。
迁移后操作：利用AI进行持续的云基础设施监控和优化。
人工智能云迁移中的数据质量
数据质量对于AI驱动的云迁移的成功至关重要，它有助于AI模型做出准确的预测和决策。相反，有偏见的算法可能会扭曲迁移策略并过度拟合AI模型，使它们对数据中的噪声过于敏感。
企业可以实施强大的数据清理流程，以确保数据质量和准确性，通过对少数数据进行过采样来填充缺失值，并定期审核和监控数据是否存在不一致。这些措施有助于维护AI模型的完整性并确保更可靠的迁移结果。
未来趋势和创新
随着云基础设施和人工智能能力的发展，出现了几种趋势。未来的人工智能系统可能会提供扩展的功能，包括增强的对话能力以及高级图像和视频生成。专家预计人工智能功能将更接近边缘设备，从而提高性能并减少延迟。无服务器架构的采用率不断提高，将减少技术团队管理基础设施的需要。
随着人工智能越来越融入主流技术，人们将越来越关注加强安全措施、保持匿名性以及防止偏见或滥用。用于云迁移和管理的特定任务人工智能代理的开发可能会增加，从而提供更专业、更高效的解决方案。为了应对这些未来趋势，企业必须优先考虑所有人工智能和云计划中的安全性，投资无服务器和边缘计算技术，并随时了解不断发展的人工智能法规和合规性要求。
随着实施规模的扩大，对AI特定法规的需求将会增加。尽管存在一些行业特定规则（例如金融行业规则），但随着AI在其他用途（例如云迁移）中的增长，公司可以预期会有更多且不断变化的规则。
关键要点
AI通过减少时间、成本和人工来加速和改善云迁移。寻求保持竞争力并加快新创意上市时间的企业将受益于将AI纳入其云计划。安全性仍然是AI驱动的云迁移的首要任务，以最大限度地减少数据泄露并确保遵守不断变化的法律。
使用GenAI迁移功能的企业将在继续开发和使用云技术的过程中获得显著的效率、成本效益和竞争优势。然而，为了保证长期成功并降低可能的风险，最好在进行AI驱动的云迁移时高度重视数据质量、安全性和合规性。
