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摘要 本文全面分析了人工智能和机器学习在实时云系统优化中的集成。当前的研究和新兴技术研究了人工智能驱动的算法如何增强云计算环境中的动态资源分配、工作负载管理和自动决策过程。本文研究了工作负载预测的预测分析、基于机器学习的异常检测和自主系统优化的强化学习方法的实现。研究结果表明，与传统的基于规则的方法相比，资源利用效率、负载平衡效率和系统响应时间都有显著提高。本文还揭示了人工智能驱动的自动扩展机制大大增强了云系统对不同工作负载模式的适应性，同时最大限度地降低了运营成本。此外，它还确定了实施这些技术的关键挑战，包括集成复杂性和性能开销考虑，并提出了企业采用的实用解决方案。本文有助于丰富云计算优化方面的知识，并为云基础设施管理的研究人员和从业者提供宝贵的见解。
云系统中的人工智能和机器学习
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