企业借助AI技术规避“云蔓延”问题——《华尔街日报》

亚马逊公司旗下AWS等第三方云系统的一个优势在于，它们能让企业根据需要快速扩展或缩减计算能力。图片来源：pau barrena/Agence France-Presse/Getty Images企业技术主管和行业分析师表示，企业正借助人工智能来遏制失控的云计算支出，利用专门软件来识别重叠的云应用、冗余数据存储以及信息技术系统中的其他低效问题。

随着基于云的工具接管越来越广泛的操作，加之经济前景不明朗，许多首席信息官和其他企业技术负责人正在更仔细地审视云成本，尽管他们正在增加总体支出。

亚马逊公司旗下AWS或微软公司Azure等第三方云系统的一个关键优势在于，它们能让企业根据需要快速扩展或缩减计算能力，而不必为了应对偶尔的需求激增而支付费用来运行半空置的内部数据中心。

数字服务咨询公司West Monroe的高级合伙人安迪·西洛克表示，但就像大多数在线订阅服务一样，如果对错综复杂的云服务网络失去跟踪，同样会造成浪费。

“云技术最大的优点之一同时也是它最大的缺点之一，”西洛克先生说道。“在云计算成本方程中引入无数看似无限的变量时，自动化变得不可或缺。”他表示，追踪云使用情况早已超出了即使是最资深的云工程师用Excel能处理的范围。

在各种方法中，人工智能正被用于通过标记和追踪不同的应用与数据，在组织范围内大规模识别云使用模式。随后，它可以标出重复、浪费或实际使用情况与现有付费计划不匹配的领域。不匹配的情况可能包括为某个应用支付了超出其所需的高级别存储费用，或在可以使用通用服务器的情况下使用了成本高昂的高性能服务器。

通过将云服务商的计费系统集成到优化工具中，人工智能算法还能针对一系列云计算需求找到最具成本效益的服务，同时预测需求并比较不同采购场景下的未来成本。

南卡罗来纳州查尔斯顿市Gnosis Freight公司的首席技术官杰克·霍夫曼表示，云定价结构通常以专业术语呈现，“甚至需要具备云专业知识才能理解某个用例可能产生的费用”。该公司为物流企业开发海运集装箱追踪软件。

霍夫曼称，Gnosis Freight使用多种AWS云服务从全球各地获取并整理数据，这需要复杂且相互关联的云系统，很容易导致成本不匹配。为此，该公司开始采用纽约初创企业Antimetal开发的人工智能优化工具，该工具能根据历史使用模式帮助调整企业云支出计划，满足未来需求。

霍夫曼先生表示，截至目前，该工具已帮助公司节省了约15%的云服务费用。

“简而言之，云系统复杂得令人难以置信，“总部位于波士顿的云成本优化初创公司CloudZero的首席技术官埃里克·彼得森说道。他以亚马逊云服务(AWS)为例指出，其提供的云成本和使用数据通常每天达数百万条记录，每月更是高达数千亿条。“人工审核如此复杂的系统是人类无法完成的，“彼得森先生坦言。

老牌软件服务公司Apptio Inc.的首席技术官杰里米·翁介绍，该公司已训练人工智能算法，将来自AWS、微软Azure和谷歌云等市场领先云服务提供商的云使用及计费数据，分类为服务类型、应用程序等不同类别。

“这能让客户快速发现原本可能被忽视的支出优化机会，“翁先生举例指出如重复、闲置或未充分利用的服务。他补充说，该工具还会根据企业的云服务使用情况推荐定价方案。

Antimetal首席执行官马修·帕克赫斯特表示：“从CIO和CTO那里我们最常听到的反馈是，云支出已成为企业增长最快的开支项目。“自去年推出以来，我们管理的云支出月环比增长超过500%。“他透露道。

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·贾恩指出，AI云成本工具的成效取决于"数据质量、算法精密程度以及结果分析人员的专业水平”。他同时表示，人工智能需要时间理解长期消费模式，因此难以评估部署在大型云生态系统中的新应用程序成本。

尽管人工智能工具能帮助企业避免在特定云服务上过度配置资源，但咨询公司博思艾伦汉密尔顿控股的高级副总裁丹·塔克表示，鉴于基于云的应用程序（尤其是人工智能本身）的激增，大多数公司不太可能减少整体云支出。他表示，关键在于通过投入超出必要范围的资金来推动增长，从而"避免云蔓延”。

根据IT研究与咨询公司高德纳的最新预测，今年全球企业在云服务上的总支出预计将达到5973亿美元，较2022年的4910亿美元增长21.7%。高德纳称，部分增长动力来自近几个月对类似ChatGPT的生成式AI技术的大幅投入，这类技术需要庞大的云计算能力支撑。“如今首席信息官和技术总监们承受着巨大压力，他们需要在控制成本的同时不牺牲向数字化业务和运营模式转型的需求，“高德纳技术及服务供应商集团副总裁、专注于云服务的希德·纳格表示，“他们正在寻求支出方面的透明度、可预测性和效率。”

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