借助人工智能实现云端支持：支持的未来从现在开始！
如今， ，即使将部分或全部业务迁移到云端，他们仍然无法完全了解云端发生的状况。这项来自 Forrester揭示了一个日益严重的矛盾。
实际上，这意味着故障、瓶颈或风险可能数周都难以察觉，其造成的损失远不止停机时间：它还会损害企业对客户的信任云支持与人工智能 (AI)的结合云保持其应有的状态：一切正常时隐形无踪，需要采取行动时及时出现。
在本文中，我们将探讨当支持从被动式转变为智能式时会，这种转变如何与业务战略联系起来，以及为什么现在做好准备可以避免公司在未来遭受很多损失。
让我们共同努力，了解如何为这项新的支持做好准备？
云支持与云计算的大规模普及同步诞生。在21世纪初，当亚马逊网络服务（AWS）和微软Azure开始提供按需基础设施时，企业扩展规模的速度加快了，但也需要持续维护的外部环境
最初，支持服务遵循传统模式：IT 团队手动解决工单，而且往往只有在问题变得棘手时才会介入。随着企业数字化程度的提高和环境的日益复杂，云支持合规性同时还要保证日常运营不受影响。
人工智能正是在这里改变了一切。自动化接管了重复性任务，而算法则有助于在故障影响最终用户之前就检测到它们。其结果是，支持更加主动、更加智能，也更加契合业务战略，而不仅仅是在出现问题时才进行“救援”。
但要了解云支持在实践中发挥作用，重要的是要了解构成这一架构的服务模型，以及每种模型如何定义客户和提供商的责任。
当我们谈论云计算时，我们指的是基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)——这些缩写定义了当今企业使用技术的方式。尽管它们各不相同，但它们都有一个共同点：都需要支持才能正常运行。
在基础设施即服务( IaaS ) 模式下，公司根据需要租用服务器、网络和存储设备。这就像租用基础设施而无需购买任何物理设备，但仍然需要确保所有设备都已配置、监控和保护。
在PaaS （平台即服务）模式下，服务提供商提供一个即用型平台，用于创建、测试和发布应用程序。支持团队负责维护稳定、最新且安全的环境，从而使开发人员无需将时间浪费在基础设施任务上。
软件即服务( )提供即用型软件和协作工具。支持服务确保顺利上手、自动更新、与其他系统集成以及数据安全。
无论采用何种模式，有一点是肯定的：如果没有完善的云支持架构（如今已借助人工智能技术得到增强），运营将面临风险，瓶颈出现的可能性也会增加。这就是关键所在：从传统支持转向智能支持，后者能够预测问题并持续创造价值。
长期以来，云支持仅限于一项基本功能：在出现故障时维持系统正常运行。这种模式大多是被动的：提交工单，识别问题，团队修复。然而，这种模式几乎没有空间来预测情况或在影响到来之前优化资源。
随着云计算逐渐成为各种规模企业关键业务运营的基石，这种现状。如今，系统故障不再仅仅影响单个系统，它可能导致销售、客户服务、物流甚至最终客户的服务交付瘫痪。正是在这种情况下，人工智能找到了机会，能够以同样的规模和速度完成人类无法完成的任务。
智能自动化是应对日益复杂局面的自然反应。曾经需要人工完成的任务现在由算法监控和执行，而实时分析则能在用户注意到之前识别模式、绕过瓶颈并纠正错误。
采用这种方法的公司将支持服务转化为商业智能层，不再仅仅是固定的维护成本，而是通过保护收入、声誉和生产力来创造价值。
自动化与人工智能：AIOps、聊天机器人、自动治疗
但这种转变并非自然而然发生：它依赖于切实可行的自动化策略，这些策略共同支持更快、更主动、更智能的支持。其中三种策略已经在大型运营中得到应用，并且具有进一步推广的潜力：
开始变革你的公司。
测试平台或安排与我们的专家进行对话，了解 Skyone 如何加速您的数字化战略。.