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L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare ad attenuare lo shock dovuto agli adesivi nuvolosi o a peggiorare le cose


L’intelligenza artificiale può fornire un’automazione intelligente ma “manca fiducia nell’automazione completa”, secondo un rapporto della Fondazione FinOps.

Con carichi di lavoro frenetici e flussi di richieste degli utenti costantemente fluttuanti, i servizi cloud hanno dato grattacapi a molti direttori finanziari alla fine del mese. Una tariffa mensile di $25.000 potrebbe improvvisamente salire a $200.000 il mese successivo. I CFO, come sappiamo, non amano tale volatilità. 

La maggior parte delle aziende, il 69%, spende più di 1 milione di dollari all'anno per il cloud computing, conferma un sondaggio di Flexera. Quasi un quarto degli intervistati (24%) spende attualmente più di 12 milioni di dollari all’anno nel cloud pubblico. Anche tra le piccole e medie imprese del campione, il 26% spende più di 1 milione di dollari all’anno. 

Questi costi sarebbero meno gravosi per i CFO se fossero più prevedibili. Può esserlo, ma c’è un’altra chiave di volta in gioco: l’intelligenza artificiale, che fa molto affidamento sui servizi cloud per la potenza di elaborazione e la capacità di archiviazione. Poche organizzazioni stanno monitorando i costi dell'intelligenza artificiale in questo momento, secondo una nuova ricerca su 1.245 aziende che utilizzano il cloud condotta dalla FinOps Foundation, un gruppo affiliato alla Linux Foundation. Allo stesso tempo, il 31% degli intervistati ha affermato che i costi di AI/ML stanno influenzando la misurazione dei costi del cloud e gli sforzi di mitigazione.

Entra in gioco FinOps, che incoraggia l'allineamento della spesa per il cloud agli obiettivi aziendali, sulla base di un processo decisionale basato sui dati, visto come un approccio alla follia. C’è però un enigma che deve ancora essere risolto. "L'AI/ML diventerà uno dei costi maggiori da gestire a tutti i livelli di spesa per il cloud?" Se lo chiede l'autore del sondaggio, Mike Fuller, CTO della FinOps Foundation. "Oppure la tecnologia verrà sfruttata per rendere le cose più facili per i professionisti, sbloccando un'ottimizzazione e un'automazione più intelligenti? La prima cosa sta già accadendo per molti, mentre la seconda è ancora una speranza."  

La storia si sviluppa in due direzioni:

  • AI per FinOps: utilizzo di AI/ML per la pratica di FinOps stessa
  • FinOps per l'intelligenza artificiale: gestione dei costi dei servizi AI/ML nella tua pratica FinOps

La gestione dei costi dell’intelligenza artificiale è una preoccupazione crescente per coloro che spendono 100 milioni di dollari o più all’anno in servizi cloud in questo momento, osserva Fuller. "Le organizzazioni con una spesa cloud complessiva più elevata tendono a vedere l'AI/ML come una fonte in rapido aumento di costi variabili che devono essere gestiti." Al momento i costi dell’intelligenza artificiale non rappresentano ancora una preoccupazione per le organizzazioni più piccole. 

"L'intelligenza artificiale, anziché aiutare inizialmente, sta in realtà iniziando a incidere negativamente sulle bollette del cloud per chi spende di più e sta incidendo direttamente sui margini a causa dell'aumento della spesa nel cloud", aggiunge J.R. Storment, direttore esecutivo della FinOps Foundation.

L’intelligenza artificiale offre un’automazione maggiore e più intelligente, che è fondamentale per automatizzare il monitoraggio e la gestione della spesa cloud. Significativamente, tuttavia, "c'è una mancanza di fiducia nell'automazione completa, dove l'azione viene intrapresa senza alcuna approvazione umana", afferma il rapporto. "Abbiamo sentito che i grandi spendaccioni, soprattutto quelli dei settori regolamentati, sono più cauti nei confronti dell'automazione. Abbiamo anche sentito che l'integrazione dell'automazione nei sistemi e nei flussi di lavoro esistenti è impegnativa, soprattutto negli ambienti in cui i team DevOps sono distribuiti e utilizzano un mix di strumenti nel loro cloud distribuzioni."

Con una tale mancanza di fiducia, “la realizzazione dell’automazione completa potrebbe richiedere anni”, aggiungono. 

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