公司转向人工智能以避免“云雾”-华尔街日报
Angus Loten
随着基于云的工具接管越来越广泛的运营范围，许多首席信息官和其他企业技术领导者正在更加仔细地审视云成本，尽管他们总体支出增加。
第三方云系统（如亚马逊公司的亚马逊网络服务或微软公司的Azure）的一个关键优势是，它们使公司能够根据需要快速扩展或缩减计算能力，而不是为了处理偶尔的需求激增而支付运行半空的内部数据中心的费用。
但是，像大多数在线订阅一样，失去对错综复杂的云服务网络的掌控同样是一种浪费，数字服务咨询公司West Monroe的高级合伙人Andy Sealock表示。
“云计算的最大优点之一也是最大缺点之一，”Sealock先生说。“自动化对于引入云成本方程中的无数看似无限的变量是必要的。”他说，追踪云使用早已超越了即使是最了解云工程师也无法用Excel完成的范围。
除了其他方法，人工智能正在被用来在整个组织范围内大规模识别云使用模式，通过标记和跟踪不同的应用程序和数据。然后，它可以标记出重复、浪费或实际使用与现有付款计划之间的不匹配区域。不匹配可能包括为某个应用程序支付比所需更高级别存储空间，或者在需要一般用途服务器的情况下使用昂贵的高性能服务器。
通过将云供应商的计费系统整合到优化工具中，AI算法还可以找到一系列云计算需求中最具成本效益的服务，同时预测需求并比较在各种购买方案下的未来成本。
Jake Hoffman，位于南卡罗来纳州查尔斯顿的Gnosis Freight公司的首席技术官，该公司为物流公司制作航运集装箱跟踪软件，说云定价结构通常以需要云专业知识的术语来阐述，“甚至要理解一个使用案例可能会花费多少钱，”他说。
Hoffman先生说，Gnosis Freight使用多个AWS云服务从世界各地的来源检索和组织数据，需要复杂、相互连接的云系统，很容易导致成本不匹配。为了应对这种情况，他说，公司已经开始使用总部位于纽约的初创公司Antimetal设计的AI优化工具，帮助调整公司的云支出计划，并根据过去的使用模式满足预期的未来需求。
到目前为止，霍夫曼先生表示，这个工具已经帮助公司在云账单上节省了大约15%。
“简单来说，云系统非常复杂，” CloudZero首席技术官埃里克·彼得森说。这家位于波士顿的云成本优化初创公司的首席技术官说，例如，亚马逊提供的云成本和使用数据通常每天以百万条记录和每月数千亿条记录来衡量。“人工手动审计这种复杂系统是不可能的，” 彼得森先生说。
软件服务老牌公司Apptio Inc.已经训练AI算法来对来自市场领先提供商（包括亚马逊AWS、Azure和Alphabet Inc.的Google Cloud）的云使用和计费数据进行分类，分为服务类型、应用程序和其他类别，Apptio首席技术官杰里米·翁说。
“这使我们的客户能够迅速看到他们可能没有注意到的支出优化机会，”例如重复使用、未使用或低使用率的服务，翁先生说。他说，该工具还根据公司使用云服务的方式推荐定价计划。
“我们从首席信息官和首席技术官那里听到的一致观点是，云支出一直是公司增长最快的支出，” Antimetal首席执行官马修·帕克赫斯特说。他说，自去年推出以来，该初创公司管理的云支出已经每月增长超过500%。
全球业务流程管理公司WNS（控股）有限公司的首席业务转型官桑杰·贾因表示，AI云成本工具的有效性取决于“数据质量、算法的复杂性以及解读结果的个人的专业知识”。他说，人工智能还需要时间来了解长期的消费模式，这使得很难评估部署在更大云生态系统中的新应用程序的成本。
尽管AI工具可以帮助防止企业在特定云服务上过度配置，但鉴于云应用的普及，尤其是AI本身，大多数公司不太可能减少整体云支出，Booz Allen Hamilton Holding公司的高级副总裁丹·塔克表示。他说，关键在于“避免云扩散”，即不要花费比必要更多的资金来推动增长。
根据IT研究和咨询公司Gartner最新的预测，今年全球公司预计将在云服务上花费总计5973亿美元，比2022年的4910亿美元增长了21.7%。部分增长是由最近几个月在类似ChatGPT的生成式AI技术上的支出增加推动的，这需要大量的云计算能力，Gartner表示。“如今，CIO和CTO面临着巨大的压力，要在不牺牲转型为数字化业务和运营模式的需求的情况下控制成本，”Gartner技术和服务提供商集团的副总裁Sid Nag表示。Nag先生说：“他们正在寻求在支出方面的透明度、可预测性和效率。”
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