迁移到AI就绪的云平台：您的现代化改造路线图与迁移指南

核心观点与关键数据

• AI 需求推动云迁移：88% 的智能体 AI 早期采用者已从生成式 AI 中获得积极投资回报，企业面临优化现有云支出（84% 的组织面临此挑战）和加快云迁移的双重优先事项。Gartner 预测 70% 的技术工作负载将在云环境中运行，2024 年第四季度云基础设施支出同比增长 99.3%。
• AI 就绪云平台的重要性：企业竞争的关键在于能否将 AI 战略规模化落地。僵化的本地系统和早期云服务商的局限性阻碍 AI 抱负，基础设施决定 AI 战略上限。
• AI 就绪的三大支柱：敏捷应变（迅速调整能力）、先进工具（获取尖端技术）、成本效益（削减运营成本）。

实现 AI 就绪的步骤

1. 评估：利用工具如 Migration Center 对现有 IT 技术栈进行全面评估，获取数据驱动的洞察，涵盖时间节点、成本、风险。
2. 规划：与云服务商及合作伙伴协作，明确迁移、改造和淘汰的应用与数据，制定高效、低风险的实施计划。
3. 迁移：借助专业工具（如 Migrate to Virtual Machines、Migrate to Containers）快速、安全地迁移工作负载到公有云，利用内置验证与测试功能最小化干扰。
4. 创新：利用云平台的 AI 服务组合（如 Vertex AI、BigQuery ML）重塑业务，开发部署 AI 应用，实现持续创新。

Google Cloud 的优势与迁移路径

• Google Cloud 的价值：提供全面的 AI/ML 工具与服务（Gemini、Vertex AI、BigQuery ML）、企业级安全与可靠性、遗留应用现代化改造能力、数据主权与监管合规支持、优化成本与按需扩展。
• 迁移路径的灵活性：支持直接原样迁移、先迁后改、同步现代化改造或彻底重构，适应不同规模和需求的企业。
• 常见工作负载迁移指南：
  • 虚拟机：利用 Migrate to Virtual Machines 快速迁移，降低成本，提升敏捷性。
  • 容器：使用 GKE 和 Cloud Run 实现全托管式容器编排和自动扩缩，简化运维，加速 AI 工作负载部署。
  • VMware 资产：通过 Google Cloud VMware Engine 无缝迁移，保留现有工具和流程，提升运营效率。
  • SAP 环境：利用 SAP on Google Cloud 提供的认证基础设施，加速迁移，集成高级分析和 AI 服务。
  • Oracle 产品：提供多种迁移路径（Compute Engine、Kubernetes Engine、Cloud SQL for PostgreSQL），优化成本，实现数据驱动创新。
  • NetApp 环境：使用 Google Cloud NetApp Volumes 实现无缝迁移，提升性能和数据保护，简化管理。
  • 其他关键工作负载：迁移大型主机和 Microsoft 系统，释放资源，推动创新。

研究结论

迁移到 AI 就绪的云平台（如 Google Cloud）是企业实现 AI 战略规模化落地的关键。通过评估、规划、迁移和创新四个阶段，企业可以利用云平台的先进工具、安全可靠性和成本效益优势，实现遗留应用现代化，优化资源配置，最终推动业务增长与创新。