Yapay zeka ve makine öğrenimi bulut maliyet optimizasyonunu nasıl dönüştürüyor?

Günümüzde çoğu kuruluş tanıdık bir zorlukla karşı karşıya: maliyetleri kontrol altında tutarken bulut teknolojisinden en üst düzeyde nasıl yararlanılacağı. Bulut ayak izi büyüdükçe, elektronik tablolar ve manuel kontroller artık yeterli olmuyor.

Çözüm ne mi? Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), bulut maliyet yönetimini reaktif bir uygulamadan stratejik bir iş avantajına dönüştürebilir.

Odağı reaktif maliyet incelemelerinden proaktif stratejik planlamaya kaydırarak işletmenizin bulut yatırımlarından faydalanmasını sağlar.

Bu blog, Nagarro'nun kaynak tahsisini optimize etmek ve dönüştürmek için nasıl yenilikler yaptığını, kuruluşunuzun daha akıllı kararlar almasına ve yatırılan her bulut dolarından daha fazla getiri elde etmesine nasıl yardımcı olduğunu inceliyor.

Reaktiften proaktife: Bulut maliyet yönetiminin evrimi

Bulut maliyet optimizasyonunun ilerleyişi son on yılda önemli dönüşümler geçirdi:

İlk dalga: manuel hak yönetimi- Bulut maliyet yönetiminin, ekibinizden birinin kullanılmayan kaynakları bulupmanuel olarak kapatması anlamına geldiği zamanları hatırlıyor musunuz? Basit dağıtımlar için etkili olsa da, bu yaklaşımlar artan bulut karmaşıklığı ile ölçeklenemedi.

İkinci dalga: kural tabanlı otomasyon- Bulut ortamları genişledikçe, maliyet yönetimini kolaylaştırmak için kural tabanlı otomasyon ortaya çıktı. Ancak iş yükleri geliştikçe ve bulut sağlayıcıları yeni fiyatlandırma modelleri sundukça statik kurallar hızla geçerliliğini yitirdi. Bu yaklaşımların katılığı, modern bulut ortamlarının dinamik doğasına ayak uyduramadı.

Üçüncü dalga: Yapay zekaodaklı optimizasyon - Yapay zeka sistemlerinin kullanım modellerini anlayabildiği, gelecekteki ihtiyaçları tahmin edebildiği ve performans gereksinimlerini korurken maliyet tasarrufu önlemlerini otonom olarak uygulayabildiği bir döneme giriyoruz. En iyi kısmı mı? Bu sistemler zaman içinde daha akıllı hale geliyor.

Nagarro, iş değerini optimize etmek için basit maliyet düşürmenin ötesinde sofistike yapay zeka çözümleri geliştirerek bu üçüncü dalganın ön saflarında yer alıyor.

Daha akıllı bulut harcamalarının ardındaki teknoloji

Tahmine dayalı analitik ile tahmin

Nagarro'nun tahmine dayalı analitik modelleri, gelecekteki kaynak ihtiyaçlarını doğru bir şekilde tahmin etmek için geçmiş kullanım verilerini analiz eder. Sistemlerimiz talep dalgalanmalarını öngörerek şunları yapabilir

• Uzun vadeli taahhütleri optimize etmek için ayrılmış örnek satın alımlarını otomatik olarak ayarlayın
• Belirli iş yükleri için ideal ölçeklendirme parametrelerini tahmin edin
• Bütçeleri etkilemeden önce ekipleri olası maliyet anormalliklerine karşı uyarın

Bu modellerden yararlanmak, önde gelen birçok küresel markanın reaktif optimizasyon yöntemlerine kıyasla %15-30 oranında ek tasarruf sağlamasına yardımcı olmuştur.

Olağandışı olanı tespit etmek: Akıllı anomali tespiti

Ay sonu bulut faturası sürprizleri canınızı mı sıkıyor? Makine öğrenimi destekli izleme sistemlerimiz, tüm bulut hizmetlerindeki olağandışı kalıpları sürekli olarak izler ve gösterebilecek atipik harcama eğilimlerini belirler:

• Yanlışlıkla çalışır durumda bırakılan veya yanlış yapılandırılan kaynaklar
• Yetkisiz kullanım veya güvenlik endişeleri
• Beklenmedik hizmet benimseme veya ölçeklendirme

Bu anormallikler tespit edildiğinde anında uyarıları tetikler ve otomatik düzeltme iş akışlarını başlatarak küçük sorunların büyük masraflara dönüşmesini önleyebilir.

İş yükleri doğru yerde: akıllı iş yükü yerleşimi

Yüzlerce örnek türü, bölge ve fiyatlandırma modeli mevcut olduğundan, iş yükleri için en uygun yerleşimi bulmak inanılmaz derecede karmaşık olabilir.
Yapay zekamız uygulama ihtiyaçlarınızı analiz eder ve aşağıdakileri göz önünde bulundurarak en uygun maliyetli seçenekleri önerir:

• Performans gereksinimleri ve hizmet seviyesi anlaşmaları
• Mevcut ve öngörülen spot örnek fiyatlandırması
• Hizmetler ve bölgeler arasında veri aktarım maliyetleri
• Özel örnek tipi indirimler

Örneğin, önde gelen bir otomotiv üreticisinin karmaşık araç simülasyon testleri yapması gerektiğinde, AI/ML güdümlü maliyet yönetimi yaklaşımımız iş yükü modellerini analiz etti ve hesaplama yüklerini günün saati fiyatlandırma avantajlarına göre bölgeler arasında otomatik olarak dağıttı.

Kritik tasarım sistemlerini ayrılmış örneklerde tutarken, yoğun olmayan saatlerde spot örnekleri kullanarak kaynak yoğun çarpışma simülasyonlarını dinamik olarak planlar. Bu akıllı yerleştirme, simülasyon altyapısı maliyetlerini %42 oranında azaltırken test senaryosu sayısını %28 oranında artırdı.

Bulut maliyetlerini uygun hale getirmek: FinOps için doğal dil arayüzleri

Bulut maliyetleri yalnızca finans ekibi veya bulut mimarları tarafından anlaşılan bir gizem olmamalıdır. Kurum genelinde bulut maliyeti içgörülerine erişimi demokratikleştiren sezgisel doğal dil arayüzleri geliştirdik. Bu, iş kullanıcılarının şunları yapmasını sağlar

• "Geçen ay veritabanı hizmetleri için ne kadar harcadık?" gibi soruların yanıtlarını bulun.
• Diyaloğa dayalı sorgular aracılığıyla potansiyel tasarruf fırsatlarını keşfedin
• İşle ilgili terimlerle proaktif maliyet tasarrufu önerileri alın

Bu yaklaşım, teknik ve finansal paydaşlar arasındaki boşluğu doldurarak bulut finansal yönetimine yönelik birleşik bir yaklaşım oluşturuyor.

Bulut maliyet optimizasyonunda sırada ne var?

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri olgunlaşmaya devam ettikçe Nagarro, bulut maliyet optimizasyonunu daha da dönüştürecek birkaç yeni trendin ortaya çıkacağını öngörüyor.

Yeşil ve temiz bilişim: karbona duyarlı optimizasyon

Yeni nesil sistemlerimiz maliyet verimliliği ile çevresel etki arasında denge kurar, finansal hedefleri karşılarken karbon ayak izinizi azaltmak için iş yüklerini akıllıca yerleştirir.

Maliyetleri iş sonuçlarına bağlama

Geleceğin yapay zeka sistemleri, bulut harcamalarını doğrudan iş sonuçlarıyla ilişkilendirmek için teknik ölçümlerin ötesine geçecek. "Maliyetleri nasıl azaltabiliriz?" sorusu yerine, "Bulut yatırımımızdan daha fazla iş değeri elde edebilir miyiz?" sorusunu yanıtlayacaklar. Araştırmamız, bu düşünce değişiminin bulut yatırımlarının iş üzerindeki etkisini %40'ın üzerinde artırabileceğini gösteriyor.

Otomatik alışveriş: otonom çoklu bulut arbitrajı

Bulut hizmetleri birbirinin yerine kullanılabilir hale geldikçe yapay zeka sistemleri, uygulama bütünlüğünü ve performansını korurken en iyi fiyatlandırma ve özelliklerden yararlanmak için iş yüklerini sağlayıcılar arasında dinamik olarak taşıyacaktır. Bu, kuruluşların bulut sağlayıcıları arasındaki fiyat farklılıklarından, özel hizmetlerden ve promosyon tekliflerinden yararlanmasına olanak tanıyacaktır.

Birbirimizden öğrenmek: Kurumlar arası optimizasyon ağları

Optimizasyon sisteminizin yüzlerce başka kuruluşun deneyimlerinden (gizlilik veya güvenlikten ödün vermeden) öğrenebildiğini hayal edin. Bir sonraki sınır, anonimleştirilmiş optimizasyon içgörülerini kurumsal sınırlar arasında paylaşmayı, uygun ayrımı korurken tüm katılımcılara fayda sağlayan işbirliğine dayalı istihbarat ağları oluşturmayı içerir.

Nagarro yaklaşımı: Hacim yerine değer

Nagarro'da bulut maliyet optimizasyonunu izole bir teknik uygulama olarak değil, stratejik bir iş fonksiyonu olarak görüyoruz. Yaklaşımımız üç temel ilkeye dayanmaktadır:

İş değerine odaklanma: değer merkezli optimizasyon

Sadece maliyet düşürmek yerine, harcanan her bulut dolarının getirisini en üst düzeye çıkarıyoruz. Bunu, bulut kaynaklarının iş sonuçlarına nasıl dönüştüğünü anlamak için finansal sistemler, bulut altyapısı ve iş meta verileri arasında derin entegrasyon yoluyla yapıyoruz.

Değer merkezli yaklaşımımız, başarıyı aşağıdaki gibi işle uyumlu KPI'lar aracılığıyla ölçer:

• E-ticaret platformları için işlem başına maliyet (örneğin, sipariş başına AWS maliyetlerini %17 oranında azaltma)
• Gelir yüzdesi olarak altyapı maliyeti (dijital işletmeler için genellikle <%5 hedeflenir)
• SaaS uygulamaları için kullanıcı başına maliyet (müşterilerin %20-40 iyileştirme elde etmesine yardımcı olmak)
• Veri yoğun kuruluşlar için analiz edilen veri kümesi başına işleme maliyetleri
• Altyapı yatırımlarına göre pazara sunma süresinde iyileşmeler

Önde gelen bir perakende markasıyla çalışarak yaklaşımı yalnızca EC2 örneği maliyetlerine odaklanmaktan müşteri oturumu başına maliyeti optimize etmeye kaydırdık.

Bakış açısındaki bu değişiklik, hemen çıkma oranlarını %24 azaltırken aynı zamanda genel bulut harcamalarını %28 düşüren mimari iyileştirmelere yol açtı.

Her yerde istihbarat: gömülü istihbarat

Yapay zekayı, ilk mimariden devam eden operasyonlara kadar tüm bulut yolculuğunuza yerleştiriyoruz - sistem benzersiz bulut kullanım modellerinizden öğrendikçe zaman içinde gelişen sürekli bir optimizasyon geri bildirim döngüsü oluşturuyoruz.

Bu yerleşik zeka birden fazla aşamada kendini gösterir:

• Yapay zekamız, performans gereksinimlerini karşılayan en uygun maliyetli seçenekleri belirlemek için mimari tasarım sırasında çeşitli altyapı yapılandırmalarını simüle eder.
• Sağlama sırasında, geçmiş kullanım modellerinize dayalı akıllı varsayılanlar uyguluyoruz.
• Otonom ölçeklendirme, kaynakları gerçek zamanlı talebe ve üretimdeki maliyet değerlendirmelerine göre ayarlar.
• Bütçeleme için, tahmine dayalı modeller, kuruluşunuzun harcama modellerinden öğrendikçe artan doğrulukla gelecekteki maliyetleri tahmin eder.
• Sistem, gözden geçirme döngüleri sırasında iş etkisine göre önceliklendirilmiş optimizasyon önerilerini otomatik olarak oluşturur.

Bu sürekli zeka, sürekli manuel müdahale gerektirmeden zaman içinde daha verimli hale gelen "kendi kendini optimize eden" bir bulut ortamı yaratır.

İnsanlar ve süreçler: Organizasyonel uyum

Teknoloji tek başına yeterli değildir. Verimliliği işinizin doğal bir parçası olarak koruyan, gerçekten maliyet bilincine sahip bir bulut organizasyonu oluşturmak için gereken süreçleri, becerileri ve kültürel unsurları uyguluyoruz.

Akıllı bulut optimizasyonu için ortaklık

Yapay zeka ve makine öğrenimini bulut maliyet yönetimine uygulamak, kuruluşların teknoloji yatırımlarından nasıl daha fazla değer elde edebilecekleri konusunda temel bir değişimi temsil ediyor. Nagarro olarak, bu dönüşümde size yardımcı oluyoruz:

• Özel bulut ortamınıza göre uyarlanmış özel yapım yapay zeka çözümleri
• AWS, Azure, Google Cloud ve diğer platformlarda sektör lideri uzmanlık
• Uzun vadeli optimizasyona doğru ilerlerken hızlı kazanımlar sağlayan kanıtlanmış bir uygulama metodolojisi
• Özel Cloud Intelligence araştırma ekibimiz aracılığıyla sürekli yenilik
• En son teknolojiyi derin alan uzmanlığıyla birleştirerek, benzeri görülmemiş bulut maliyet verimliliği elde etmenize yardımcı oluyoruz.

Bulut maliyetlerine yaklaşımınızı dönüştürmeye hazır mısınız? Bulut Zekası Değerlendirmesi için bizimle konuşun ve yapay zeka odaklı çözümlerimizin bulut yatırımlarınızın değerini en üst düzeye çıkarmanıza nasıl yardımcı olabileceğini keşfedin.