Машинное обучение помогает оптимизировать работу облачных платформ несколькими способами:

• Автоматизация управления ресурсами. 1 Платформы на основе машинного обучения обнаруживают необычные модели использования облака и автоматически корректируют ресурсы в ответ на спрос в режиме реального времени. 1 В результате компании платят только за те ресурсы, которые используют. 1
• Прогнозная аналитика. 1 Машинное обучение создаёт модели, которые прогнозируют будущее использование облака на основе исторических фактов и закономерностей. 1
• Обнаружение аномалий. 13 Машинное обучение мониторит ежедневные шаблоны использования и предупреждает команды, когда затраты отклоняются от нормального использования. 3
• Правильный выбор размера ресурсов. 3 Облачные провайдеры анализируют данные об использовании и рекомендуют меньшие типы машин, когда спрос остаётся стабильно низким. 3
• Размещение рабочих нагрузок. 3 Машинное обучение сопоставляет каждую рабочую нагрузку с инфраструктурой, которая соответствует требованиям производительности по самой низкой цене. 3
• Прогнозное автомасштабирование. 3 Модели машинного обучения прогнозируют будущее использование и проактивно корректируют ресурсы, что снижает необходимость в избыточной простаивающей мощности. 3

Использование интеллектуальных алгоритмов позволяет не только снизить затраты, но и повысить производительность облачных приложений. 4