人工智能是一种变革性技术，可帮助企业节省时间、降低成本并提高运营效率。首席信息官和其他技术领导者可能会想知道，AI将如何帮助解决云存储问题，鉴于该领域已经存在的优化水平。

AI扩展了云存储提供商处理存储、维护和预测的方式。他们利用AI来管理日常任务，并提供更高效的云存储。AI和云存储相结合可实现智能数据管理和增强的安全性，但用户也必须考虑随之而来的挑战。

AI可帮助的云存储任务

AI最容易集成到云存储中，用于存储基础设施和应用程序的监控、诊断和预测分析。AI可以帮助在云存储环境中完成以下任务：

• 自动化管理和配置。AI可以自动确定云性能、资源消耗情况和容量需求。它可优化工作负载放置，以改善资源使用。
• 故障预防。人工智能可以通过分析大量数据（例如性能指标和功耗数据）来预测和防止系统故障。它使用这些信息来识别潜在的故障和瓶颈，并自动分配工作负载。
• 预测资源和容量规划。当需要升级硬件或软件时，人工智能可以提醒提供商，以便团队可以主动安排购买和安装。
• 智能数据管理。人工智能和云存储可以帮助更恰当地对数据进行分类，以进行基于行为的管理，也可以更好地应对企业生成的泽字节数据。它应用数据策略，并对如此大的数据量执行必要的保护任务。
• 增强的数据安全性。人工智能可以通过实时分析网络流量模式、用户行为和访问日志来识别潜在的异常和漏洞，从而更快地弥合安全漏洞。AI驱动的加密技术增加了一层额外的保护，以便数据在其生命周期内保持安全。

使用AI和云存储的最佳实践

大多数云存储供应商在其平台中使用AI，因此客户购买前应该首先了解它的使用方式。看看平台的遥测数据，以及它如何连接到警报和监控工具。

接下来，查看AI工具是否可以访问硬件和软件上的用户数据，或需要访问这些用户数据才能工作。例如，该工具只是监控服务器性能和带宽水平，还是不必要地挖掘数据以收集见解？确保AI不会造成任何侵犯隐私的行为。

检查云供应商的人工智能算法对收集到的信息的理解和使用程度如何。人工智能工具应该超越活动日志，并使用强大的API集从尽可能多的来源收集信息。

最后，探索动态和灵活的定价选项，以确保毫无意外地支持客户的业务需求。对大多数人来说，这是付费订阅模式，包括服务级别协议和保证满足客户预期。

人工智能与云存储相结合的挑战

有时，人工智能和云存储无法在多个供应商平台或产品上协同工作。例如，如果云提供商使用一个供应商的SAN设备，则另一个供应商的AI存储管理系统可能不兼容。存储提供商在向客户提供之前，应验证其人工智能工具能否与所有硬件和软件配合使用。

由于云存储的性质，客户经常不清楚与设备相关的成本。因此，当价格上涨发生时，请询问价格上涨的细节。供应商可能会在没有太多透明度的情况下将技术更新成本嵌入到订阅价格上涨中。

并非所有企业都可以允许第三方连接到其数据存储，即使第三方不读取或使用数据。云存储提供商可以在本地服务器上使用人工智能分析软件，以便遥测收集满足更严格的数据要求。这样做意味着，当他们的使用数据没有与其他云存储环境进行比较时，他们就会失去一些分析的好处。

对于医疗保健和金融服务等受严格监管行业的客户，请向云存储供应商询问其数据收集政策。询问他们在存储之外收集了多少信息，以及他们如何保证这些信息保持匿名和受保护。