自动化挑战强调AI重要性

要好处之一是消除每个系统中的人工干预和手动编写脚本。管理员可以集中创建自动化策略并将其推送到设备组。即使是Puppet和Ansible等配置管理供应商也使用自动化技术来完成很多IT操作。

这样做的结果是，管理员将其网络的很多管理和自动化操作移交给AI工作者-这通常是管理应用程序的形式。有些AI工作者基于云，例如Microsoft Intune，而其他不是，例如VMware的vSphere平台。

即使是小型企业网络，也依赖某种形式的自动化，尽管它们通常使用管理员精心整理的脚本集。大多数中小企业尚未超越Microsoft Active Directory强制执行的组策略对象(GPO)范畴，并且他们通常采用VMware的分布式资源调度程序(DRS)来自动执行任务。

在较大型企业中，使用GPO和DRS通常不会削减成本。很多人选择用Turbonomic(以前称为VMTurbo)来代替DRS，或选择竞争对手的产品，这些产品可提供改进的资源调度以及资源规划和超额配置分析。但是某些端点管理应用程序(例如Intune)会增强GPO，而端点保护应用程序提供了一种实现自动化策略的方法。

自动化策略减少负载，但没有减少工作量

基于模板和配置文件的策略管理是先前管理方法的逻辑演进。它是一种自动化形式，这种管理使现有管理员能够解决其业务范围内不断增长的系统数量，从而减少了可用作业的数量。

管理员通常会利用他们可用的工具在规定的时间范围内完成任务。但是，基于工具可用性来选择所采取的方法非常费力。基于配置文件和基于模板的策略部署使管理员可摆脱繁琐的单独管理系统工作，不过，由于企业内部系统的增加，这会引入与定义策略相关的任务。

新型的自动化甚至可以接管管理员的策略定义工作，使这些管理员可以自由地监督其他任务。

超越AI和机器学习的炒作

人工智能和机器学习可以为很多管理员减轻定义策略的负

（编辑：鹰潭站长网）

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