云計算在可擴展性、可訪問性以及靈活性等方面皆已迎來巨大改進，但其低成本與按需交付的固有特性卻往往導致云資產濫用難題。有鑒于此，我們需要選擇一套智能自動化方案，從而實現資源規模伸縮的自動化改造。不過在探討具體方案之前，我們應當更為深入地了解云資源管理所帶來的實際挑戰。

[[165683]]

在云資源領域，效率低下且成本較高的手動配置現象可謂非常普遍。大量不定期流程會與計劃任務競爭資源，并在使用完成后忘記被關閉。雖然這種現象有其合理性，但虛擬機實例的長期運行也帶來了大量不必要的成本與浪費。

如果不加干預，那么物理設備層面出現的問題也會降臨在虛擬機當中。虛擬機實例的大量濫用不僅無法給業務帶來任何收益，反而會增加每月數千美元的非必要支出。

但這方面挑戰還遠不止于此。盡管云計算擁有出色的靈活性，但我們仍然需要平衡資源以確保關鍵性業務流程擁有運行優先級，而數據庫導入或者文件傳輸等重要程度較低的流程則配備較低優先級。如若不然，關鍵性工作流程將遭遇延遲甚至失敗，而其根源正是這種云與虛擬資源的匹配沖突或者過度分散。

為了解決這些難題，眾多企業開始采用智能工作負載自動化方案。此類工具已經出現多年，但智能自動化機制的誕生則是其一大重要轉變，旨在幫助企業管理并協調各類IT資源——特別是云資源。

這類方案***的優勢在于即時配置，即根據預設業務規則隨時間進行資源規模自動伸縮。當工作負載強度較高時，其會啟動更多計算設備以提供更為豐富的計算能力，而在系統閑置時則將其關閉。與智能恒溫技術隨時提升及降低溫度一樣，智能自動化方案也能夠根據當前需要隨時調整計算能力。

JIT機制則因反應與預測分析方案的納入而得到增強。預測分析機制會利用歷史使用量信息判斷未來需求。如果其認為“峰值”時段即將到來，則自動化平臺能夠調度更多資源以滿足需求。如果將云資源比作電源，那么分析方案就負責確保用戶只需為實際使用的電量付費。

智能自動化還能夠創建一套混合型IT環境，并以實時方式進行優化。無需人為介入，其即可降低出現瓶頸的可能性，同時自動變更任務優先級以監控服務水平協議并隔離各服務器以確保關鍵性工作流程的順利執行。

智能自動化方案還能夠有效協調不同工具間的關系，從而簡化IT管理。多數大型IT部門需要使用3到8種任務調度與自動化工具，其中大部分針對以下三類領域：應用程序、操作系統以及基礎設施、虛擬化與網格平臺。

雖然各調度工具皆擁有自己的專長之處，但IT部門仍然需要一套全面的跨平臺自動化方案以制定統一化任務策略，同時協調各關鍵性任務的執行流程。另外，端到端自動化機制還能夠提供單一控制點，用于監督并追蹤各應用程序、操作系統以及物理與虛擬混合資源的使用情況。

對于希望引入一款智能自動化解決方案的企業而言，靈活的遷移策略同樣不可或缺。

• 一類策略是選擇包含豐富軟件包的工具，從而直接實現任務傳遞、規劃與指向。
• 另一類則為從零開始進行構建，即由IT人員新建任務與工作流程——但需要強調的是，這種方法更適合陳舊流程無法滿足當前或未來業務需求的情況。
• 第三種遷移選項則是采用混合型方法，這也是眾多大型企業的遷移思路。利用新型應用的遷移工具傳遞現有流程，同時面向未來需求建立新型流程，且始終保證只對必要的現有流程進行重組或者重構。這種方式最為理想，因為其一方面能夠幫助IT部門保護現有工作流，同時亦可降低手工遷移所帶來的潛在錯誤。與此同時，由此建立的新型流程也能更好地與實際需求相匹配。

云計算無疑給企業注入了更為強大的能量與活力，但大多數IT部門仍在學習并摸索這種新型資源的使用方法。隨著智能自動化方案的介入，我們將能夠輕松實現收益***化并盡可能降低創新風險。

原文標題：How to use intelligent automation to drive better cloud resource management

 【51CTO.com獨家譯稿，合作站點轉載請注明來源】