4 ML-powered approaches to optimize infrastructure spending

Quatre stratégies pilotées par l’apprentissage automatique (ML) pour optimiser les coûts d’infrastructure

Dans le monde numérique actuel, en évolution rapide et imprévisible, des coûts informatiques mal maîtrisés engendrent souvent un gaspillage des ressources, une utilisation inefficace et un manque de budget, enjeu majeur pour des directeurs informatiques confrontés à un impératif de rationalisation.

La planification de capacité classique, reposant sur des données historiques statiques, ne parvient pas à suivre les charges de travail dynamiques, axées sur l’IA.

Une planification de capacité à ML offre une meilleure solution, éliminant les déficiences tout en optimisant les coûts et l’utilisation de l’infrastructure. Ce guide examine comment exploiter l’analyse à ML pour maximiser l’efficacité des ressources, assurer des baisses de coûts durables et pérenniser son exploitation informatique à l’ère numérique.

Vous apprendrez à :

  • Prévenir les interruptions et gagner en rentabilité avec des stratégies orientées ML :

    suivez les variations d’utilisation en temps réel et identifiez la cause première des déficiences pour optimiser l’allocation de ressources, réduire les coûts d’interruption et gagner en performance.

  • Éliminer les conjectures dans la planification de capacité avec une prévision multivariable :

    intégrez des facteurs dépendants pour obtenir des prévisions de capacité exactes, surclassant les méthodes classiques.

  • Utiliser des modèles ML personnalisés pour une planification des ressources précise et ajustée :

    les modèles ML sur mesure tiennent compte de mesures prévues et de conditions de marché externes, garantissant une anticipation des événements commerciaux, des évolutions du marché et de la croissance stratégique.

  • Optimiser les coûts du cloud avec une analyse avancée :

    obtenez un aperçu piloté par l’apprentissage automatique pour découvrir des pistes notables de baisse des coûts.

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