管理多云将需要大量的AI但是人们也需要

业务将越来越多地运行在多个云中，这意味着管理此关键资源将成为许多信息技术专业人员的核心功能。

自动化大多数多云管理工作负载将成为希望削减成本，提高服务水平并确保强大治理的IT部门的一项重要举措。正如在最近的Mesosphere研究中所指出的，多云管理背后的业务风险在不断增长：

大型企业公司对云原生计算的采用正在迅速扩展。

通过过渡混合云部署，多云采用率每年翻一番。

越来越多的企业将工作负载转移到大规模生产多云。

容器化微服务是在多云中运行的最受欢迎的工作负载，其次是旧版应用程序，数据服务和分析。

Kubernetes是用于多云微服务的最受欢迎的软件，其次是Kafka流。

解决多云复杂性将是未来几年IT专业人员面临的主要挑战。当我们考虑未来的网状多云的管理平面时，它们将需要包括以下关键功能，其中许多功能将需要嵌入式人工智能提供的实时自动化见解：

资源管理：计算，存储和内存资源在所有层，群集和节点之间的分配将更加均匀，同时并行处理更多的工作负载以在功能越来越强大的边缘设备上执行。这将需要复杂的资源管理控制，例如负载平衡和细粒度路由，速率限制，流控制，协议转换，身份验证和授权以及监视和日志记录。

工作负载管理：将有更灵活的工作负载移动，路由和控制，流，发布和订阅以及有状态的连续处理将成为处理多云中实时，低延迟，分布式工作负载的主要方法。这将需要使用丰富的路由规则，容错和故障注入以及对各种流量类型的自动区域感知负载平衡和故障转移，对微服务流量行为进行细粒度控制。

接口管理：在网状多云中，开发抽象将提供对所有路由，策略，安全性和其他控制平面功能的编程访问。这将需要用于管理API，服务定义，机器学习模型和元数据的分布式目录，以便于发现，交付和管理应用程序接口。

状态管理：在面向边缘的多云网格中，将共享应用程序状态作为共享上下文进行管理。这将需要一个分布式的持久化平面(不同于虚拟机管理程序，容器，无服务器和流应用程序背板)，该平面将状态，上下文和其他元数据作为共享资源进行管理。

性能管理：随着命令和控制让位给动态的跨网格操作，将有更多软件定义的，人工智能驱动的监视，编排，优化和跨多云的端到端应用程序性能保证。这将需要连续监控流量和工作负载，并使用此数据来执行策略决策，例如细粒度的访问控制和速率限制。

身份管理：随着边缘开始主导多云，对基于多因素身份声明的分布式强身份验证的需求将会增长。这将需要端到端的信任关系，基于角色的访问控制以及所有节点，应用程序和微服务之间的机密性，也许需要利用区块链来进行安全的凭据管理。

网络管理：随着多云网格的日益复杂，人工智能增强的软件定义网络功能将在整个网格中驱动 基于意图的网络，应用感知防火墙，入侵防御，健康监控，反恶意软件和URL过滤。

编排管理：在去中心化的多云中，将在所有层中和跨所有层的节点之间进行更多的点对点编排，一直到移动，嵌入式，“物联网”和其他边缘设备。这将需要代理服务器在服务节点之间的网络路径中间。

没有广泛的AI驱动的自动化，任何分布式组织都不可能有效地解决每个云计算IT问题，事件或情况问题。随着企业将其混合云环境扩展到完整的多云网格中，除非自动进行7乘7主动，一致的自动化，否则异常情况(例如技术故障，安全警报和性能瓶颈)的频率和严重性将会增加。

但是，您的多云变得越复杂，就不可能完全自动化响应各种底层平台，应用程序，服务和其他问题的可能性。在这种多层管理平面上上下浮动的稀有云计算用例的尾巴，人工循环异常处理将成为日常工作。更复杂的云管理功能(包括成本管理，安全性和合规性，应用程序开发，部署和运营管理)将继续依靠熟练的IT人员临时需要的协作响应。

在更复杂的云部署用例中的业务流程层将需要驱动人员响应流以及完全系统自动化的响应。特定事件或情况越不常见，就越不可能有足够的历史“地面事实”数据来训练AI驱动的自动化所依赖的高度预测性的统计模型。在许多多云操作环境中，由AI驱动的工作流通常会跨越不确定时间段内步调一致地工作的几层IT支持资源。

在自动化方面，关键是一个协作控制平面，该平面可驱动两个并发的协调行动层来管理跨多云的端到端问题：

容器微服务的自动化编排：这需要分布式多云操作环境，例如Mesosphere DC / OS，它具有对持续集成和连续部署工作流的支持。诸如Mesosphere DC / OS之类的DevOps平台使企业IT可以在几乎任何云部署(包括公共，本地和边缘平台，以及裸机和虚拟化)上自动化Kubernetes容器的协调部署和管理。协作专注于统一的仪表板，使IT团队可以监视和管理端到端的云平台，工作负载和基础架构。

人力IT管理资源的自动化编排：这需要分布式控制平面，例如Moogsoft AIops，它利用AI来自动化人类IT工作流程的编排，以确保跨多云的服务。它简化了驱动自动和人为干预的事件管理工作流的逻辑的创建，该工作流可能包括与自动化的第三方补救工具的集成。情境室和相似性集群提供了一个窗口，可以了解自动和手动工作流如何处理情境。多云操作使用可视化工具来创建自定义工作流程，以触发通知，故障单创建和其他自动化任务。该解决方案可实现跨多云相关警报的实时关联，从而使IT团队具有上下文相关的意识，从而可以更快地发现事件。雷达图和其他态势感知工具使团队可以快速了解警报聚类算法发现的问题。可视仪表板向IT人员显示了标准，这些标准解释了为什么将特定的云事件与可能的根本原因一起关联到单个情况中。IT经理可以深入了解与管理各种多云管理任务所涉及的每个团队成员相关的工作量和关键绩效指标。

Mesosphere营销副总裁Dayna Rothman在12月与SiliconANGLE Media视频工作室theCUBE的联合主持人John Furrier进行了讲话，突显了提供强大的多云管理所涉及的业务风险。