蓝盟IT小贴士，来喽！
虚拟化自动化的一个主要好处是消除每个系统的手动干预，并手动编写脚本。 管理员可以集中创建自动化策略并将其推送到设备组。 Puppet和Ansible等配置管理供应商也使用自动化技术完成了许多IT操作。
因此，管理员将许多网络管理和自动化交接给AI工人。 这通常是管理应用程序的格式。 有些AI参与者基于云(如Microsoft Intune )，而不是VMware的vSphere平台。
即使是中小型企业的网络，管理员也依赖于某种形式的自动化，尽管他们使用的脚本集经过精心组织。 大多数中小型企业都使用VMware分布式资源调度器( DRS )自动执行其任务，而不超过Microsoft Active Directory应用的gpo(grouppolicyobjects )。
在大型企业中，使用GPO和DRS通常并不昂贵。 许多人选择Turbonomic (以前称为VMTurbo )而不是DRS，或者选择提供改进的资源调度、资源规划和过度配置分析的竞争产品。 但是，某些端点管理应用(如Intune )增强了GPO，而端点保护应用提供了自动化策略的方法。
自动化策略可以减少负载，但不能减少工作量
基于模板和配置文件的策略管理是以前管理方法的逻辑演变。 这是一种自动化格式，现有管理员可以解决整个业务中不断增长的系统数量，并减少可用的工作量。
管理员通常使用可用工具在指定的时间内完成任务。 但是，根据工具的可用性进行选择的方法非常麻烦。 部署基于配置文件和模板的策略可以帮助管理员从复杂的单独管理系统中解放出来，但是由于企业中的系统增加了，因此部署了与策略定义相关的任务。
新的自动化还可以继承管理员的策略定义，使管理员能够自由监视其他任务。
超越AI与机器学习的炒作
人工智能和机器学习能减轻许多管理者定义策略的负担。 端点保护产品越来越利用AI和机器学习-不仅能够检测安全风险，还能够自动决定应执行的战略。
基于云的AI操作者可以将关于策略实施的遥感勘测数据与之相关联，直到系统对安全缺省值有新的认识为止。 此外，自动事件响应不仅可以标记潜在的安全漏洞，还可以帮助您将安全系统连接到基础架构并自动隔离高风险系统。
但是，导入AI和机械学习技术可能会给一部分管理者带来麻烦。 由于战略执行的自动化是零散的，机器学习革命也是如此，现在需要追加的云管理。
例如，Wi-Fi接入点和相关的管理软件比某些管理员想象的要难以部署。 这些系统可能没有觉得传输功率极少。 否则，这些设备将无法彼此通信。 因为外围设备必须发送自己的信号。

• 上一篇: 蓝盟IT外包，元宇宙：四梁八柱是什么
  下一篇: IT外包网管服务意外停机对企业业务意味着什么？

• 分享到：