Intelligente Prognosen zur Optimierung der Cloud-Kosten

Cloud-Ausgaben gehören mittlerweile zu den signifikanten Betriebskosten vieler Unternehmen. Die Möglichkeit, diese Ausgaben mit Künstlicher Intelligenz (KI) präzise vorherzusagen, bietet nicht nur eine bessere Planungssicherheit, sondern trägt auch zur Optimierung der Ressourcennutzung bei. Der Einsatz von KI ermöglicht eine detaillierte Analyse von Nutzungsdaten und kann dadurch unerwartete Kostensteigerungen verhindern.

Typische Fehler bei der Vorhersage von Cloud-Ausgaben

Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Datengrundlage. Ohne eine umfassende Sammlung historischer Nutzungsdaten können KI-Modelle keine genauen Vorhersagen treffen. Um diesen Fehler zu korrigieren, sollte sichergestellt werden, dass sämtliche relevanten Daten über einen längeren Zeitraum gesammelt und in einem geeigneten Format vorliegen.

Ein weiterer verbreiteter Fehler besteht in der Überanpassung des Modells an vergangene Daten (Overfitting). Dies führt zu einer schlechten Generalisierung auf neue Daten, sodass die Vorhersagen unzuverlässig werden. Zur Korrektur sollte eine regelmässige Validierung mit neuen Datensätzen erfolgen, um das Modell kontinuierlich zu optimieren.

Schliesslich kann die Vernachlässigung saisonaler Schwankungen zu Fehlvorhersagen führen. Cloud-Nutzung kann von bestimmten Geschäftszyklen abhängen, welche im Modell berücksichtigt werden müssen. Der Einbezug saisonaler Daten in die Analyse kann hier Abhilfe schaffen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenerfassung und Analyse vorbereiten: Beginnen Sie damit, Ihre Cloud-Nutzungsdaten der letzten 12 bis 24 Monate systematisch zu erfassen. Nutzen Sie dabei vorhandene Analysetools Ihrer Cloud-Anbieter, um die Daten in einem geeigneten Format abzulegen.
2. Modellselektion und -anpassung: Wählen Sie ein KI-Modell, das sich für Zeitreihenanalysen eignet, wie beispielsweise ARIMA oder LSTM. Passen Sie das Modell an Ihre spezifischen Datenanforderungen an und berücksichtigen Sie Besonderheiten Ihrer Nutzungsmuster.
3. Training und Validierung des Modells: Trainieren Sie das Modell mit den gesammelten Nutzungsdaten. Achten Sie darauf, das Modell durch Cross-Validation zu optimieren, um Überanpassungen zu vermeiden. Validieren Sie die Ergebnisse mit einem separaten Teil der Daten, um die Vorhersagefähigkeit zu überprüfen.
4. Integration und Monitoring: Integrieren Sie das KI-Modell in Ihre bestehenden Cloud-Verwaltungsprozesse. Richten Sie ein kontinuierliches Monitoring der Modellvorhersagen ein, um bei Abweichungen schnell reagieren zu können.
5. Evaluation und Anpassung nach 30 Tagen: Nach 30 Tagen sollten die Vorhersagen der AI mit den tatsächlichen Ausgaben verglichen werden. Basierend auf den Ergebnissen können Anpassungen in der Algorithmenkonfiguration oder im Datensampling erforderlich sein, um die Genauigkeit weiter zu erhöhen.

Durch eine strategische Herangehensweise und die Vermeidung typischer Fehler kann die Vorhersage von Cloud-Ausgaben wesentlich verbessert werden. Die Nutzung von KI für diesen Zweck bietet eine proaktive Möglichkeit zur Kostensenkung und sorgt für finanzielle Transparenz im Unternehmen.