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工作负载自动化的未来：拥抱云和人工智能驱动的编排
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
工作负载自动化正在转型，企业越来越依赖云驱动的自动化和人工智能（AI）编排。调查显示，约30%的工作负载自动化任务在公共云上运行，14%在混合云环境中。91%的受访者认为AI增强的编排重要，70%计划在未来12个月内实施AI驱动的功能。企业需选择合适的平台以支持多云环境中的复杂工作流，提升效率和灵活性。
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关键要点
- 工作负载自动化正处于转型阶段，企业越来越依赖云驱动的自动化和人工智能（AI）编排。
- 约30%的工作负载自动化任务在公共云上运行，14%在混合云环境中。
- 91%的受访者认为AI增强的编排非常重要，70%计划在未来12个月内实施AI驱动的功能。
- 企业需要选择合适的平台以支持多云环境中的复杂工作流，提升效率和灵活性。
- 平台必须具备异构工作流支持、SLA管理、错误处理和通知、自愈和修复、端到端可见性等关键能力。
- 未来的工作负载自动化将需要更高的复杂性和智能，以支持实时数据编排和复杂的数据管道。
❓
延伸问答
工作负载自动化的未来趋势是什么？
工作负载自动化正向云驱动和人工智能编排转型，企业越来越依赖这些技术来提升效率和灵活性。
目前有多少工作负载自动化任务在云环境中运行？
约30%的工作负载自动化任务在公共云上运行，14%在混合云环境中。
企业在实施AI驱动的编排功能时面临哪些挑战？
企业面临的挑战包括管理多云环境的复杂性、实时可观察性的需求增加，以及AI在自动化中的角色日益重要。
选择工作负载编排平台时需要考虑哪些关键能力？
关键能力包括异构工作流支持、SLA管理、错误处理和通知、自愈和修复、端到端可见性等。
AI增强的编排对企业的重要性如何？
91%的受访者认为AI增强的编排非常重要，能够帮助企业实现智能决策和预测故障。
未来的工作负载自动化需要具备哪些特性？
未来的工作负载自动化需要更高的复杂性和智能，以支持实时数据编排和复杂的数据管道。
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