Методи та засоби штучного інтелекту при побудові хмарних ІТ-інфраструктур

У статті досліджено застосування методів та засобів штучного інтелекту для ефективної побудови, управління та оптимізації хмарних ІТ-інфраструктур. Аналізуються основні виклики, пов’язані з автоматизацією процесів розгортання, масштабування, моніторингу та оптимізації ресурсів у хмарному середовищі, а також роль ШІ у вирішенні цих завдань. Розглянуті підходи до інтеграції методів та засобів штучного інтелекту для покращення продуктивності, зниження операційних витрат і підвищення безпеки хмарних платформ. Окрему увагу приділено використанню алгоритмів машинного навчання для прогнозування навантаження, що дозволяє динамічно регулювати ресурси хмари відповідно до змін попиту. Також детально розглянуто застосування методів та засобів штучного інтелекту для оптимізації роботи баз даних, автоматизації процесів безперервної інтеграції та доставки (CI/CD) і ефективного управління мережевими ресурсами в реальному часі. На основі архітектури хмарних рішень AWS запропоновано конкретні приклади інтеграції методів та засобів штучного інтелекту для автоматичного масштабування інфраструктури та забезпечення її стійкості в умовах змінних навантажень. Висвітлені переваги застосування інтелектуальних систем для зниження ризиків, пов’язаних з кібербезпекою та управлінням великими обсягами даних, а також підвищення ефективності управління ресурсами. Результати дослідження підтверджують, що використання методів та засобів штучного інтелекту дозволяє значно підвищити гнучкість, стійкість і загальну ефективність хмарних ІТ-систем, оптимізуючи витрати та забезпечуючи високий рівень обслуговування користувачів. Визначено основні напрямки для подальших досліджень у цій перспективній та швидко розвиваючійся сфері, що дозволяє покращити існуючі моделі й створити нові методи для побудови інтелектуальних хмарних інфраструктур.