当下，为了提高企业IT服务效率、管理的敏捷力与洞察力，多云管理平台应用人工智能技术所带来的智能化管理方式已呈现出越来越明显的优势。下文将分享人工智能技术在多云管理平台中的应用情况，以及其对多云环境下资源管理和优化带来的优势。
多云管理智能化成为趋势
随着企业数字化转型的推进，基于成本管理、应用对基础环境的适配要求等，混合云架构已经被越来越多的企业采用。在此背景下，面对不同云服务提供商之间的差异以及管理和监控多个云资源的重重挑战，多云管理平台应运而生。
这种基于云计算技术的跨云资源管理平台，可应对多云复杂度带来的问题、简化运维流程、合理管理云的使用和费用支出等，帮助企业实现更高效的资源管理和使用。
与此同时，日益成熟的人工智能技术让全面激活数据价值成为可能，也给多云管理平台的发展创造了良好的契机。
一方面，人工智能技术可以实现多云管理的智能化，通过智能化分析多云环境下的各种资源，对各种资源的部署、配置、调整等进行自主化管理，并能自动化优化配置方案，极大提高多云管理的效率。另一方面，人工智能技术还可以透过数据挖掘和机器学习的分析，深度挖掘数据的价值，将数据转化为智慧，从而指导用户的资源配置、运营管理等。
人工智能技术在CMP2020中的应用
近年来，富通一直致力于运用人工智能技术和行业相融合，将知识图谱、算法模型、OCR、NLP、神经网络、深度学习等前沿技术的研究成果应用于行业的创新业务。这些技术可以从数据洞察中抽取数据特征，建立复杂的机器学习模型，为多云环境下的资源管理和优化提供智能化的支持。
人工智能技术在富通云腾多云管理平台CMP2020中主要负责以下几个方面的应用。
自动规划
通过人工智能算法分析多云环境下的资源需求情况，自动化规划最佳资源配置方案，实现资源的自我调整，降低运行成本。
在资源采购侧根据年度预算、月度预测、现存容量、历史数据等信息生成采购报告，报告包括采购数量、类型、配置等。新采购资源按类型分配到不同的资源池。
在资源分配侧根据资源池的特性、容量、价格等因素，自动为新订单完成资源申请匹配，符合条件的资源将按需分配给新订单。
资源智能运营管理
通过人工智能监控资源池内资源的使用情况，根据设置的容量阈值自动产生资源容量扩容预测报告。
根据云主机在采样周期内的CPU、内存、存储I/O、网络I/O等因素综合判断闲着状态，找出系统中的闲置机/僵尸机。
根据设置的使用率阈值，定期检查云环境中云主机的CPU、内存的使用率，找出使用率低的云主机，并提供响应的配置优化报告。
容量预测
利用人工智能技术对多云资源（CPU、内存、存储、网络）进行容量预测性分析，避免资源枯竭故障对业务运行产生不良影响，保证系统稳定运行。
自动化运维
运维自动化是多云管理平台中人工智能技术应用的另一个重要功能。通过对故障的根因分析和知识库检索，对发生的故障进行分类定位，将故障告警触发的工单推送给相应的运维工程师，实现多云环境下的自动化运维管理。
结语
如今，云计算与人工智能技术的相互融合，将创造一个无缝灵活的应用环境，进行科学有效的数据管理、优化和洞察，以提升业务决策能力，赋能企业智能运营与高质量发展。