使用人工智能管理物联网传感器电源

采用云计算自动化用例表明，组织可以采用一些工具更好地管理云平台并解决云计算 的连接故障。

由于云计算基础设施由云计算提供商拥有和运营，因此组织对云计算环境进行管理和故障排除可能具有挑战性。以下了解一些使云计算管理变得更容易的方法。

首先，考虑采用云计算自动化用例。尽管所提供的特定功能将取决于云计算提供商，但它们可以简化对云计算实施的监督。有些供应商隐藏了云计算API之间的差异，如果用户考虑采用多云或混合云，那么这将成为一个好处。市场上有一些多云编排工具，对于那些希望自己开发工具的组织来说，也可以使用Ansible和Python等开源软件包进行开发。

无论采用哪种方法，都会充分掩盖云计算提供商之间的差异。组织只需确保其选择的工具不会隐藏太多细节，以免掩盖排除故障所需的可见性。

使用工作流程管理云计算

自动化常见的工作流程是可以使用的最有价值的机制。资源调配、取消配置、审核以及故障排除等任务非常重要。已经采用敏捷软件开发的组织将使用支持持续集成和持续交付的工作流程。组织部署的自动化程度越高，管理云计算资源所需的工作量就越少。

云计算管理应集中在以下五个方面：
 

推动高质量就业转型

研究认为，智能化就业趋势将推动高质量就业转型。随着人工智能等技术对就业的加速冲击，技能开发、劳动关系、社会保障、监管服务等面临新挑战。因此，亟需适应新时代要求，通过积极有效的政策引导和体制机制改革创新，强化产业就业的协同发展，形成相应的就业治理框架。

“就业转型需要政策的有力支持和平衡。人工智能的发展对就业影响是综合的，既有岗位替代，又有岗位创造，既提高了整体就业质量，又存在实现充分就业的压力。就业服务和技能培训创新要双管齐下，既要加强未来新生劳动力的智能化教育培训，也要对存量劳动力采取有效服务措施。”莫荣认为。

调研显示，目前国内智能制造战略和就业促进政策关联度不高。不少接受自动化升级的企业希望得到系统化政策体系扶持，从而统筹资金、技术、技能培养等方面工作。

江苏部分企业在实施智能制造升级过程中，除了期望政府加大购买设备的财政补贴力度外，还希望相关部门能够协调组织建立实体机构，帮助企业解决机器人应用等技术问题，提供智能制造专项“培训补贴”，以期为企业提供更多外部培训机会。

近年来，各地普遍出台一系列宏观人才政策和人才战略，但对智能化产业的人才政策定位聚焦不够具体，在产业人才引进、培养、交流等方面的政策还不够细化。一些地方对高层次人才的引进培养较为重视，但对技能型人才缺乏相应优惠政策，存在落户难、子女入学难等问题。

“要构建就业治理的顶层设计，需要评估宏观经济变化可能带来的实际影响，为劳动力市场变化做好准备，使政策具有前瞻性、针对性和灵活性。”莫荣表示，特别是在培训领域，要强化培训机构和企业的就业治理参与程度，以适应新技能需求的快速增长和多变复杂性。

同时，随着新就业形态日趋常态化，数字化平台就业正在模糊化全职工作和自由工作之间的界限，需要建立以个人身份信息为基础的劳动就业管理体系。研究成果建议，要加快健全和创新就业服务与权益保障体系，建立适应数字化转型的教育培训制度，促进人工智能和劳动就业良性互动、协同发展，以助力发展动能转换和质量效率提升。

（编辑：南通站长网）

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