ZeroStack använder maskininlärning för att skapa självkörande moln

Cloud mania fortsätter att växa när företag flyttar mer och mer arbetsbelastning till plattformar som Microsoft Azure och Amazon Web Services (AWS). Men medan offentliga molnhype stjäler alla rubriker, är de privata datacenterna tystar och växer också. Det finns så mycket datatillväxt idag att företag måste investera i både offentliga moln och privata datacenter, därmed den höga antagningsgraden för "hybridmiljöer". 

+ Också på Network World: Molnet fortsätter att stiga snabbt +

Landskapet för offentliga molntjänster är inställt - Azure och Amazon har vunnit den striden - men privata datacenter är i förändringsläge. Den äldre modellen för att köpa best-of-breed-komponenter och kobba tekniken tillsammans för att bygga ett privat moln är en lång, komplex process som bara inte kan hålla jämna steg med behoven hos en digital organisation. Nyckelfärdiga privata moln blir alltmer populära eftersom de ger företag en Amazon-liknande upplevelse men i en privat molnmodell, så data och infrastruktur stannar kvar i företagets datacenter. 

Medan plattformarna som används för att bygga privata moln med självbetjäning fortsätter att utvecklas, finns det fortfarande en betydande mängd omkostnader för IT-avdelningen att distribuera, hantera och optimera infrastrukturen. Jag har pratat med ett antal företag som har distribuerat en privat moln "stack" som har sagt till mig att det kan ta upp till sex månader att finjustera och ställa in för att få installationen rätt. Men då måste förändringar göras för att tillgodose nya arbetsbelastningar eller ökad trafik, vilket sätter IT bakom åtta bollen igen. 

ZeroStacks privata moln som hanteras av AI 

Den här veckan tillkännagav ZeroStack den första privata molnbunken som någonsin hanteras av en "lärande motor (AI)", som levererar en verklig självkörande miljö. ZeroStacks lösning involverar lokal hårdvara och programvara som hanteras av en molnbaserad, självbetjäningsportal. Denna ”molnhanterade” plattform har gjort det möjligt för företaget att samla in, övervaka, analysera och modellera över 1 miljon objekt under de senaste 18 månaderna. ZeroStack har tagit denna erfarenhet och all den informationen och använt den för att bygga sin egen AI känd som Z-Brain. De smarta människorna som arbetar på ZeroStack har utnyttjat informationen för att bygga algoritmer för att producera förutsägbara modeller för att förbättra både kort- och långsiktigt beslutsfattande. Som någon som har sin egen Z-hjärna kan jag uppskatta hur kraftfullt detta kan vara! 

Lösningen kommer att fortsätta att samla in telemetridata och utnyttja maskininlärning för att ge nya insikter som kan hjälpa kunder att få ett bättre löpande privat moln. Ändringar kan sedan automatiseras helt eller rekommenderas till organisationer som inte är bekväma med en AI som fattar beslut om sina datacenter. 

Med all hype där om AI är det uppfriskande att se ZeroStack prata om hur den utvecklar sina algoritmer och bygger i huvudsak bästa praxis i sin programvara. 

Vad ZeroStacks Z-Brain gör 

Z-hjärnan ger självkörande möjligheter inom följande områden: 

  • Kapacitetsplanering. AI gör tre typer av kapacitetsplanering: infrastrukturanvändning, projektbaserad kapacitetsplanering och en infrastrukturrådgivare för att hjälpa till med framtida behov.
  • Noll touch-uppgraderingar. Inget ingripande från IT-organisationen behövs eftersom Z-Brain hanterar uppgraderingarna av alla mjukvarumoduler i ZeroStack-lösningen. Om du har försökt att hantera en komplex programvaruback, vet du hur mycket tid det kan spara.
  • Effektivitetsoptimering. Virtuella maskiner kan "auto-sized" för specifika arbetsbelastningar, vilket förhindrar organisationer från att använda mer resurser än nödvändigt. 

Ovanstående funktioner är tillgängliga för kunderna i den senaste versionen, men som de säger i infomercials, "Men vänta, det finns mer." ZeroStack 3.0 kommer att använda AI-funktionerna för att bygga molnoptimeringsfunktioner som kan bestämma det bästa molnet för att köra specifika arbetsbelastningar baserat på kostnad och prestanda. Version 4.0 kommer att omfatta automatisk felsökning av prestanda där grundorsaken till applikationsprestandeproblem kan identifieras snabbt och åtgärdas, vilket maximerar molntiden. 

ZeroStacks uppdrag har varit att minska belastningen på infrastruktur- och optimeringsteamen med avseende på att driva ett privat moln. AI kan ladda ner många av de dagliga operativa uppgifterna som tynger IT idag. När komplexiteten i datacentra fortsätter att öka och företagens krav blir mer utmanande att möta, kommer ZeroStacks AI-driven strategi att bli ett viktigt krav för att driva ett privat moln.

Gå med i nätverkets världssamhällen på Facebook och LinkedIn för att kommentera ämnen som är övertygade.