隨著技術環境的不斷發展，企業在管理雲計算環境時面臨著重重挑戰。首先是複雜的合規要求，企業需要嚴格遵守各種安全和監管標準。此外，雲計算環境的錯誤配置和不當管理也可能導致數據泄露和黑客入侵等安全風險。
企業在管理多雲計算環境的成本方面也面臨重大困難，進一步加劇了雲計算運營的複雜性及影響了精確的容量預測和規劃。許多組織還努力彌補內部IT團隊的技能缺口，並跟上雲計算服務快速演進的步伐。此外，缺乏對雲計算運營的供應商支持也給客戶帶來了重大挑戰。
為解決這些多方面的問題，需要加入以下條件去創建新一代雲計算服務平台:
在平台架構中融合人工智慧 (AI) 徹底改變了新一代雲計算服務平台的開發和部署。PwC的雲計算環境實施實踐突出了AI自動生成80% Terraform代碼的卓越能力，展示了它在自動化和簡化開發過程中的強大作用。這種AI驅動的方法可以加快雲計算基礎設施的疊代和部署，顯著減少手動工作和潛在的人為錯誤。
平台的核心是採用以品質為先的方法，利用AI確保遵守安全和合規標準，實施24/7基礎設施監控並保持良好的運營流程，並維持CloudOps Quality Gate以防止危險配置。AI在持續利用審查和自動容量預測方面也發揮了關鍵作用，確保了最佳資源配置。
在成本控制方面，平台採用AI驅動的自動化來實施嚴格的成本控制措施，例如服務控制策略 (SCP) 限制資源使用、限制不必要的操作，以及基於IAM的資源控制和區域特定的服務限制。AI算法還有助於控制Amazon EC2實例類型和EBS的創建，在不影響性能的情況下優化成本效率。
在身份和特權訪問管理方面，AI通過自動化的訪問配置和認證增強了安全性。它促進了特權訪問管理，實施多重身份驗證 (MFA)，同時生成全面的風險和合規報告。這可以大大降低未經授權訪問和潛在安全漏洞的風險。PwC與AWS合作，在構建這個下一代雲計算服務平台的過程中融入了AI技術，體現在以下兩個場景:
1. 增強跨領域威脅和異常檢測
PwC利用AWS服務（如VPC Flow Logs、AWS Config、AWS CloudTrail和AWS Security Hub）收集實時的當前安全事件數據，並輸入到威脅和異常檢測AI模型。這個AI模型能夠分析網路流量、資源配置和用戶活動等指標，識別異常模式或行為，及時預警潛在的威脅。
PwC為客戶提供增強CSPM的諮詢服務。他們利用CNAPP，並按照從高到低風險的順序加載CSPM掃描規則。通過利用歷史事件數據，PwC開發了一個深度學習AI模型，能夠自動識別並優先處理最高風險的CSPM違規行為，大大簡化了客戶的保護措施。
創新的解決方案為不斷發展的雲計算環境提高ROI和降低風險。PwC的雲計算服務方法結合AWS服務，幫助企業應對複雜的雲計算環境。利用這個AI增強的下一代雲計算服務平台，企業可以放心地優化其雲計算策略，在未來推動可持續增長和創新。
