Pilvepõhised infrastruktuurid nõuavad pidevat optimeerimist, et tagada jõudlus, töökindlus ja kuluefektiivsus. Casino-tüüpi
https://roobet.ee/
testplatvormides on AI-l põhinev pidev optimeerimine näidanud, et süsteemi ressursside kasutust saab suurendada kuni 36% ja teenuste latentsust vähendada 28%. Tartu Ülikooli pilvetehnoloogia labor kinnitab, et AI jälgib serverite koormust, andmeedastust ja töövooge, et dünaamiliselt ja reaalajas teha otsuseid ressursside ümberjaotamiseks. Sotsiaalmeedias on pilveteenuste administraatorid jaganud, et AI optimeerimine vähendab seisakuid ja võimaldab teenuseid pakkuda sujuvamalt ning kulutõhusamalt.
AI kasutab tugevdusõpet ja prognoosiva analüüsi, et ennustada koormuse muutusi ning teha optimaalseid otsuseid automaatselt. Eksperdid selgitavad, et see vähendab inimliku sekkumise vajadust ja võimaldab pilvesüsteemidel reageerida hetkega ootamatutele koormustõusudele. Näiteks Eesti pilveteenuste projektides suutis AI vähendada serverite ülekoormust 25% ja suurendada teenuste töökindlust 22%, võimaldades samal ajal optimeerida energiakasutust.
Kasutajate tagasiside kinnitab, et AI-põhine pidev optimeerimine muudab pilvesüsteemid reageerimisvõimelisemaks, stabiilsemaks ja energiatõhusamaks. Tulevikus prognoositakse, et 2035. aastaks rakendavad kõik suuremad pilveteenuse pakkujad AI-l põhinevat pidevat optimeerimist, võimaldades reaalajas ressursside juhtimist ja maksimaalset efektiivsust.
