AI 让云迁移变得更容易
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对付那些尚未开启云迁徙之旅的企业来说，有一点是明晰的：袖手傍观的期间已经竣事。 确定哪些应用措施要迁徙到云上、哪些应用措施要保存在当地并非易事。怎样行使云原生技能重构这些应用措施，可能建设一个殽杂云配置，可以或许继承操作数据和应用措施，这是很多DevOps团队面对的另一个隐藏困难。这是一个伟大的进程。
可是，不为重建云遗留应用措施投资的弱点有：技能债务、火速性和机动性方面的竞争劣势以及因用户体验差而受挫的客户。我们别无选择，只能继承提高，接管云技能和流程。 每个组织的云原生路程都是差异的，但任何企业都必要采纳一些步调。 一、企业要想实现云原生化必要采纳以下三个步调： 1.必需为云计策体系界说一个愿景。客户的需求是什么?怎样打算交付产物和处事?云配置在DevOps和交付管道中饰演什么脚色?怎样确保靠得住的体系机能和整体结实的最终用户体验?选择的云平台是民众的照旧私有的?单云、多云照旧殽杂云?这些题目看起来好像很简朴，但这些题目的谜底形成了云原生构建块。 2.全面相识现有的遗留体系。对应用措施举办提纲说明，相识它们是怎样事变的，并对它们的机能举办基准测试，以便稍后将它们与它们在云中的机能举办较量——并确保它们运行得更好。知道他们是怎样、在那边未到达基线也很重要。监督在这个说明阶段饰演着一个要害脚色：从建设整个技能栈的拓扑映射，到映射出体系之间的彼此依靠相关，到自念头能基线化，再到完备的压力测试。这些都是确保全面相识现有体系架构、处事流程和机能的须要身分。 3.界说迁徙计策自己。打算哪些应用措施要保存或退役，哪些应用措施要保存，哪些应用措施要迁徙到云计较、从头平台或重构。每种要领都有其优弱点。晋升和转移应用措施是最快的，由于不必要修改代码。这样做的弱点是根基上保存了内部架构，这意味着应用措施不能充实操作新云情形。另一方面，重构是最淹灭资源的，由于要求从新开始从头构建应用措施的架构。凡是，这包罗将一个包括数百万行代码的单一应用措施拆分为多个更动态的微处事，这些微处事易于维护和扩展。可是，因为这个进程发生了一个专门为云计较构建的应用措施，因此它也得到了最大的投资回报率，与晋升和转移对比，它具有更恒久的操纵和本钱上风。 二、谜底在于自动化和软件智能 在拟定了云迁徙愿景、说明白遗留应用措施并界说了迁徙计策之后，接下来是现实迁徙自己的详细事变。这是一个布满技能挑衅和重大组织厘革的进程，包罗：
这就是人工智能和自动化开始应用的处所。 企业必要自动化统统。乐成的云迁徙依靠于自动化的持续构建、集成和交付(超过全部阶段的测试);关于自动化操纵、机能监控和监控仪器;从来源说明入手，提出了一种改造的要领。以及自动化机能基线化和设置。 这种“统统自动化”的要领正在操作人工智能。当代收集局限的云应用措施过于伟大，无法单独由人类操纵。软件智能成立在强盛的人工智能的基本上，从一端到另一端监控整个体系的康健状况。智能非常检测、及时来源说明和营业影响评估是人工智能带来支持的要害支柱。 这对付云迁徙和云当地转换意味着什么?起首，软件智能和自动化建设了可见性和可操纵的洞察力。这使得软件工程师对整个代价链拥有完全的全部权：从最初的编码到最终产物的陈设。它敦促了一种强盛的、机动的DevOps文化的建设。在这种文化中，工程师可以真正地理睬“您构建它，您运行它”。 人工智能还可以用于进一步改造CI/CD管道，以满意迁徙限期并确保优越的软件质量。软件智能有助于缩小现有的自动化差距，好比在决定门或构建验证处的手动核准步调。它还提供了按照出产场景测试新的构建的机能辨认符号。 最后，软件智能对付运营来说是提供优越客户体验的要害。AIOps可确保及时检测机能题目及其来源，且可以自动更正题目。 三、你筹备好了吗? 开始实验云计策必要举办重大的组织上的变动。人工智能和自动化提供了使这段路程只管可飞行和无缝的器材。通过自动化机能监控、修复、CI/CD管道、来源说明、压力测试、体系设置和更多步调，AI为它节减了大量繁琐的手工和跑腿事变——以及随之而来的本钱和令人头痛的事。更重要的是，人工智能和自动化有助于为采纳DevOps和AIOps的文化奠基基本。最终，一个完全形成的、机动的DevOps文化——由人工智能和自动化敦促——是一个乐成的云转换之旅的要害。 【编辑保举】
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