一家幫助企業確保他們充分利用其計算資源的公司――密度公司今天宣布了一項新服務，該服務使用人工智能來減少客戶的雲賬單。 雲學習優化引擎（簡稱Cloe）使用機器學習來分析工作負載，確定需要多少CPU、RAM和存儲，然後建議節約資金的方法。
Cloe幫助像美國銀行、本田和IBM這樣的客戶節省了40%的雲費，一些客戶的儲蓄超過了80%。 在分析了每個工作負載的需求後，它建議計算實例公司可以關閉，可以在同一實例上運行的工作負載，以及優化客戶使用哪種類型的虛擬機來減少開銷。
隨著越來越多的公司將工作負載轉移到公共雲，Cloe所提供的優化工作是確保企業不會在計算基礎設施上花費太多的重要組成部分。 公司首席執行官傑瑞史密斯表示，該公司的產品旨在解決基礎設施優化的核心問題：客戶不知道他們的應用程序實際上需要什麼資源才能表現良好。 當他們為計算能力付費時，他們的應用將永遠不會使用，這可能代價高昂。
該服務可以在Amazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform和IBM的雲服務上運行，因此客戶可以看到哪些環境可以最有效地處理他們的工作負載。 Cloe對每個平台的產品都有一個標準化的理解，因此客戶可以比較不同提供商的報價。
客戶可以將Cloe連接到他們的雲實例中，服務可以使用已經可用的日誌數據（如AWS的CloudTrail）來從gate中進行優化。
史密斯在接受VentureBeat採訪時表示：“通常在兩到四周內，你就能獲得50%的存款。”“根據存款的情況，再過2到4個月，你就能得到100%的存款。”
在那之後，Cloe將繼續評估雲服務提供商的定價變化、應用程序的需求，以及新產品，以尋找消費者可以進一步節省資金的地方。
對於那些希望將工作負載轉移到公共雲的公司來說，密度的技術可以分析運行在私有數據中心中的虛擬機的內容，並為每個工作負載提供最佳的雲環境。
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