Растущий спрос на интеллектуальные облачные решения на основе машинного обучения
Машинное обучение сейчас в моде, в любой области мира. Это помогает людям упростить свои задачи, насколько они могут быть строгими. Этот метод может оказаться действительно полезным, если его использовать умело и эффективно.
Облачные вычисления стремительно меняют мир технологий и считаются будущим (играющим важную роль и в настоящем). Слияние этих двух вещей изменило правила игры и продемонстрировало потенциал для упрощения и ускорения облачных решений в целом.
Машинное обучение имеет множество возможностей, и обширные приложения, которые оно охватывает, всегда волновали людей, но оборудование и сопутствующие расходы, необходимые для его полного использования, заставляли предприятия думать о рентабельности инвестиций и будущих инвестициях, которые потребуются для его расширения. Именно здесь облачные вычисления пришли на помощь и предоставили решения для инфраструктуры и проблем с затратами.
Перспективы машинного обучения в облаке:
Облачное пространство в основном используется для вычислений, сетей и хранения данных. Машинное обучение работает во всех этих областях, поэтому их объединение является важной перспективой. Давайте посмотрим, как работает это слияние:
1. Автоматизация
Автоматизация - одно из лучших приложений машинного обучения в облачном пространстве. Нет никаких сомнений в том, до какой степени облачные сервисы и приложения могут расширяться, и именно здесь возникает потребность в автоматизации. Хотя задача определения размера, настройки таких источников, как виртуальные машины и подготовка, может выполняться вручную, этот подход подвержен ошибкам, неэффективен и временами утомителен. Ручной труд, необходимый для выполнения всего этого, также является дополнительным бременем для организаций.
Машинное обучение может устранить это дополнительное выделение людей и ресурсов для выполнения хотя и необходимой, но трудоемкой и подверженной ошибкам задачи за счет изучения поведенческих моделей и соответствующего прогнозирования того, как можно автоматизировать различные процессы, и помочь в эффективном использовании ресурсов организаций. . Непрерывное изучение данных может помочь понять, что можно автоматизировать и в какой степени.
Управление рабочей нагрузкой может извлечь наибольшую пользу из процесса автоматизации и может стать важным достижением в этой области. Для мониторинга развернутых рабочих нагрузок и их производительности можно использовать машинное обучение. Он может анализировать и автоматически масштабировать задачи и оптимизировать производительность, удаляя лишние экземпляры кластеров, чтобы снизить использование ресурсов, или добавляя контейнеры в кластеры балансировки нагрузки для повышения производительности.
Сущности рабочей нагрузки в большинстве случаев краткосрочные, поэтому с помощью машинного обучения он может понять, когда сущность больше не нужна, и полностью удалить их с помощью своих элементов конфигурации.
2. Управление безопасностью
Возможности машинного обучения могут быть очень полезны в области безопасности, так как с увеличением количества облачных сервисов большое количество данных, сопровождающих их, вызывает серьезную озабоченность. Нет сомнений в том, что данные, которые мы обрабатываем с помощью облачных сервисов, имеют огромное значение и должны быть защищены любой ценой. Невозможно вручную проанализировать такой огромный объем данных, поэтому машинное обучение - лучший вариант для обеспечения нашей безопасности.
Машинное обучение основывается на данных, и с данными, доступными в облаке, оно может анализировать и обнаруживать события угроз. Чем больше данных он обрабатывает, тем больше у него возможностей для изучения и выявления закономерностей и различных типов процессов. С помощью всего этого обучения он может обнаруживать, когда происходит гнусная деятельность, то есть, когда пользователь входит в систему из другого места, кто-то получает доступ к ресурсам, к которым он никогда не получает доступ, и отмечать такие действия.
Машинное обучение можно использовать для обнаружения слабых мест и уязвимостей в данных в облаке, а также можно настроить систему упреждающих предупреждений для получения информации о них. Это может работать так, что его можно настроить на защищенных конечных точках, и, анализируя данные, проходящие через них, они могут определять поведение и расшифровывать исходящие от него угрозы. В дополнение к этому с помощью прогнозного анализа также могут быть обнаружены новые угрозы.
Этот подход предиктивного анализа, скорее фокусирующийся только на плохой активности, собирает всю активность на конечных точках и помогает найти первопричину атаки. Это может сократить период времени обнаружения и устранения угрозы за счет непрерывного обучения на основе данных.
Когда машинное обучение обрабатывает данные, оно может обнаруживать аномалии, которые могут использоваться для предупреждения администратора или могут напрямую закрыть пользователя при обнаружении опасной активности. Преимущество этого подхода заключается в том, что с помощью такого обнаружения и быстрой блокировки можно предотвратить опасную активность всей сети, а также предотвратить утечку данных.
3. Управление хранилищем
Одна из основных причин, по которой все предпочитают использовать облако, - это возможности хранения, которые оно предоставляет. Удобство, которое он обеспечивает, просто не имеет себе равных, поскольку организациям не нужно беспокоиться о настройке центров обработки данных, персонале, необходимом для его работы, и связанных с этим расходах на техническое обслуживание. С другой стороны, облачное хранилище - это просто услуга, которой вы можете воспользоваться, не беспокоясь о перечисленных выше факторах и просто используя ее в соответствии со своими потребностями и бюджетом.
Эта простота хранения позволила организациям перенести большую часть своих данных в облако и предоставить еще больше приложений и функций. Но это переключение данных означает дополнительное бремя управления этим множеством данных. Анализ этих данных и управление ими, независимо от того, правильно ли приложения используют хранилище, а не чрезмерно ли из-за человеческой силы, может привести к ошибкам и еще большему неправильному управлению. Самый безопасный вариант решения этой проблемы - машинное обучение.
Алгоритмы машинного обучения могут отслеживать использование хранилищ в организациях и предоставлять им мгновенный анализ. Он может определять характер использования различных приложений и служб, и с помощью этого анализа хранилище может быть спроектировано в соответствии с потребностями. Он может даже предупредить, если какое-то приложение использует больше места для хранения, чем должно, и может ограничить использование без ущерба для его функциональности. В конечном итоге это приводит к эффективному использованию ресурсов компании и, в конечном итоге, к оптимизации затрат.
Подводя итоги
Облачные сервисы сделали большой шаг в продвижении бизнеса вперед с их возможностями, но иногда это может быть немного подавляющим как для организаций, так и для пользователей. Машинное обучение помогает преодолеть этот пробел, делает его функциональные возможности еще более полезными и упрощает предприятиям делать больше. Будущее, которое несет эта комбинация, похоже, поднимет техническое пространство на новый уровень.
