Программное обеспечение для виртуализации с использованием искусственного интеллекта

Программное обеспечение для виртуализации с использованием ИИ — это тип технологии, которая объединяет принципы виртуализации с передовыми алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ). Это программное обеспечение предназначено для повышения эффективности и управления виртуальными средами и ресурсами. Эта технология используется в облачных вычислениях и для различных отраслей.

История

Виртуализация возникла в мэйнфреймах в 1960-х годах для разделения системных ресурсов между различными приложениями. С тех пор термин расширился. ^{[ необходима цитата ]}

Использование ИИ в виртуализации значительно возросло в начале 2020-х годов. ^[1]

Использует

Программное обеспечение виртуализации с поддержкой ИИ использует технологии, связанные с ИИ, такие как машинное обучение , глубокое обучение и нейронные сети , чтобы попытаться сделать более точные прогнозы и решения относительно управления виртуальными средами. Возможности включают интеллектуальную автоматизацию, предиктивную аналитику и динамическое распределение ресурсов. ^[2]^[3]

Интеллектуальная автоматизация: Автоматизация задач, таких как предоставление ресурсов и плановое обслуживание. ИИ учится на текущих операциях и может прогнозировать и выполнять необходимые задачи автономно.
Предиктивная аналитика: использование ИИ для анализа шаблонов и тенденций данных, прогнозирования будущих проблем или потребностей в ресурсах. Помогает в проактивном управлении и смягчении потенциальных проблем.
Динамическое распределение ресурсов: с помощью анализа данных в реальном времени и исторических данных система ИИ динамически распределяет ресурсы на основе спроса и потребностей, оптимизируя общую производительность системы и сокращая потери.

Программное обеспечение виртуализации с поддержкой ИИ использовалось в облачных вычислениях для оптимизации использования ресурсов и снижения затрат. В здравоохранении эти технологии использовались для создания виртуальных профилей пациентов. Они также используются в центрах обработки данных для повышения производительности и энергоэффективности. ^[4] Оно также использовалось в виртуализации сетевых функций (NFV) для улучшения инфраструктуры виртуальной сети. ^[5]

Внедрение этого типа программного обеспечения требует высокой степени технологической сложности и может повлечь за собой значительные затраты. Существуют также опасения по поводу рисков, связанных с ИИ, таких как алгоритмическая предвзятость и уязвимости безопасности. Кроме того, существуют проблемы, связанные с управлением, этикой искусственного интеллекта и регулированием технологий ИИ. ^[6]

Смотрите также

Ссылки

^ Хенлейн, Майкл; Каплан, Андреас (август 2019 г.). «Краткая история искусственного интеллекта: о прошлом, настоящем и будущем искусственного интеллекта». California Management Review . 61 (4): 5– 14. doi : 10.1177/0008125619864925. ISSN 0008-1256. S2CID 199866730.
^ Шарма, Сачин; Наг, Авишек; Кордейро, Луис; Аюб, Омран; Торнаторе, Массимо; Некови, Мазиар (2020-11-23). «На пути к объяснимому искусственному интеллекту для виртуализации сетевых функций». Труды 16-й Международной конференции по новым сетевым экспериментам и технологиям . Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM. стр. 558– 559. doi :10.1145/3386367.3431673. ISBN 9781450379489. S2CID 227154563.
^ Gilbert, Mazin, ред. (2019). Искусственный интеллект для автономных сетей . Серия Chapman & Hall/CRC по искусственному интеллекту и робототехнике. Boca Raton London New York: CRC Press, Taylor & Francis Group. ISBN 978-0-8153-5531-1.
^ Анвар, Мохд. Садик Шейх (2018). Большие данные и виртуализация бизнеса . ISBN 978-6139872022.
^ Джаганнат, Джитин; Рамезанпур, Кейван; Джаганнат, Ану (2022-05-16). «Виртуализация цифровых двойников с машинным обучением для сетей IoT и за их пределами 5G». Труды семинара ACM 2022 года по беспроводной безопасности и машинному обучению . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 81–86 . doi :10.1145/3522783.3529519. ISBN 9781450392778. S2CID 247957748.
^ Рават, Данда Б.; Авасти, Лалит К; Балас, Валентина Эмилия; Кумар, Мохит; Самрия, Джитендра Кумар (2023). Конвергенция облака с ИИ для аналитики больших данных: основы и инновации . Scrivener Publishing LLC. ISBN 9781119904885.

[1] Хенлейн, Майкл; Каплан, Андреас (август 2019 г.). «Краткая история искусственного интеллекта: о прошлом, настоящем и будущем искусственного интеллекта». California Management Review . 61 (4): 5– 14. doi : 10.1177/0008125619864925. ISSN 0008-1256. S2CID 199866730.

[2] Шарма, Сачин; Наг, Авишек; Кордейро, Луис; Аюб, Омран; Торнаторе, Массимо; Некови, Мазиар (2020-11-23). «На пути к объяснимому искусственному интеллекту для виртуализации сетевых функций». Труды 16-й Международной конференции по новым сетевым экспериментам и технологиям . Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM. стр. 558– 559. doi :10.1145/3386367.3431673. ISBN 9781450379489. S2CID 227154563.

[3] Gilbert, Mazin, ред. (2019). Искусственный интеллект для автономных сетей . Серия Chapman & Hall/CRC по искусственному интеллекту и робототехнике. Boca Raton London New York: CRC Press, Taylor & Francis Group. ISBN 978-0-8153-5531-1.

[4] Анвар, Мохд. Садик Шейх (2018). Большие данные и виртуализация бизнеса . ISBN 978-6139872022.

[5] Джаганнат, Джитин; Рамезанпур, Кейван; Джаганнат, Ану (2022-05-16). «Виртуализация цифровых двойников с машинным обучением для сетей IoT и за их пределами 5G». Труды семинара ACM 2022 года по беспроводной безопасности и машинному обучению . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 81–86 . doi :10.1145/3522783.3529519. ISBN 9781450392778. S2CID 247957748.

[6] Рават, Данда Б.; Авасти, Лалит К; Балас, Валентина Эмилия; Кумар, Мохит; Самрия, Джитендра Кумар (2023). Конвергенция облака с ИИ для аналитики больших данных: основы и инновации . Scrivener Publishing LLC. ISBN 9781119904885.