Müşterilerimiz İletişim EN

Dayanıklı Bulut Sistemler için Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi




Özetle;

Bulut dayanıklılığı nedir?

Bulut dayanıklılığı, bulut tabanlı servis ve uygulamaların, donanım veya yazılım arızaları, ağ kesintileri, siber saldırılar, doğal afetler ve insan hataları gibi hizmet aksamaları karşısında bile sürekli erişilebilir, güvenilir ve yüksek performanslı olma becerisini ifade eder.

Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları bulut dayanıklılığına nasıl katkıda bulunur?

Yapay zeka ve makine öğrenmesi algoritmaları, bulut sistemlerdeki kesintileri algılayıp önleyerek, sistem performansını iyileştirerek ve yüksek erişilebilirlik sağlayarak bulut dayanıklılığında çok önemli bir rol oynar. Büyük miktarda veriyi analiz ederek örüntüleri, anomalileri ve potansiyel sorunları belirler, arıza süresi ve hizmet kesintisi riskini en aza indirmek için proaktif önlemler alınmasını sağlarlar.

Yapay zeka ve makine öğrenmesi bulut dayanıklılığında nasıl kullanılır?

Yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin bulut dayanıklılığındaki bazı kullanım alanları şunlardır:
  • Anomali Tespiti: Bir güvenlik tehdidi veya olası bir sistem arızasını gösterebilecek olağandışı aktivite örüntülerini algılamak için ağ trafiğini ve sistem günlüklerini gerçek zamanlı olarak izleme
  • Tahmine Dayalı Bakım: Donanım arızaları veya diğer sorunların ne zaman ortaya çıkabileceklerini tahmin etmek için sensörlerden ve diğer kaynaklardan gelen verileri analiz etme, kesintileri önlemek için proaktif bakım başlatma
  • Kapasite Planlama: Kaynak tahsisini optimize etmek ve yüksek erişilebilirlik ile performansı artırmak için kullanım örüntülerini analiz etme ve gelecekteki talebi tahmin etme
  • Otomatik Ölçeklendirme: Servislerin erişilebilir ve yanıt verebilir durumda kalmasını sağlamak için kullanım örüntülerine ve talebe göre kaynakları otomatik olarak yukarı veya aşağı ölçeklendirme
  • Hata Teşhisi: Bir sorun veya kesintinin temel nedenini belirlemek için sistem günlüklerini ve diğer verileri analiz etme
  • Yapılandırma Yönetimi: Sistem yapılandırmalarını ve ayarlarını analiz ederek olası güvenlik risklerini veya performans sorunlarını belirleme, sistem performansını optimize etmeye ve güvenlik tehdidi riskini azaltmaya yönelik önerilerde bulunma

Yapay zeka ve makine öğrenmesi kullanırken dikkate alınması gereken konular nelerdir?

Yapay zeka ve makine öğrenmesi kullanırken dikkate alınması gereken bazı konular şunlardır:
  • Veri Kalitesi: Etkili algoritma performansı için doğru ve güvenilir veriler sağlama
  • Aşırı Öğrenme: Görünmeyen veriler üzerindeki modelleri doğrulayarak ve regülarizasyon teknikleri kullanarak yanlış tahminlerden kaçınma
  • Şeffaflık Eksikliği: Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) teknikleri aracılığıyla karmaşık modellerin yorumlanabilirliğini artırma
  • Hesaplama Gereksinimleri: Bilgi işlem ihtiyaçlarını karşılamak için algoritmaları optimize etme, dağıtık mimari ve ölçeklenebilir bulut servislerini kullanma
  • İnsan Uzmanlığına Bağımlılık: Etkili çözümler için alan uzmanları ve veri bilimciler arasındaki işbirliğinden yararlanma
  • Güvenlik Riskleri: Yapay zeka ve makine öğrenmesi sistemlerini saldırılardan korumak için sağlam güvenlik önlemleri uygulama

Yazan: Gizem Terzi Türkoğlu

Yayınlanma Tarihi: 17.05.2023