谷歌为Migration Center引入AI评估功能，加速云迁移规划

为企业工作负载制定云迁移业务方案，或者在云服务商之间进行切换，本身就是一项耗时耗力的工程。企业需要先摸清现有基础设施，规划目标迁移环境，再核算迁移是否划算。

谷歌押注生成式AI可以大幅压缩这一过程。

这家超大规模云服务商周二宣布，将为旗下云迁移评估服务Migration Center新增由Gemini驱动的快速评估（Quick Assessments）功能。据称，该功能可近乎实时地完成总拥有成本（TCO）建模与自动化服务映射。

此前，Migration Center主要是一个发现与评估平台，需要企业先采集基础设施数据、确定迁移偏好，再生成迁移建议和TCO报告。

新推出的AI驱动快速评估功能将上述流程整合进以Gemini为核心的工作流中：用户只需输入高层级的基础设施数据或VMware导出文件，系统即可自动构建Compute Engine成本模型，并允许用户通过对话方式实时查询和调整评估结果。上述功能由谷歌高管在一篇博客文章中介绍。

Pareekh Consulting首席分析师Pareekh Jain认为，这种流程压缩将大幅降低云迁移早期阶段的时间与成本。

"以往，CIO可能需要花数周时间采集数据、搭建初步业务案例，现在可以快速获得迁移成本、节省空间和所需基础设施的初步估算。这也降低了企业在制定迁移业务案例时对咨询公司和系统集成商的依赖。"Jain说。

不过，也有分析师提醒CIO关注其中存在的局限。

"这个工具的能力边界由其输入决定，例如基础设施清单、计算和存储价格，但它看不到应用依赖关系、合规义务或真实的性能表现，而这些都需要单独、系统地进行发现。"Nord-IQ Research首席分析师Manoj Chandra Jha说。

"因此，企业应将AI生成的TCO输出视为方向性的初步筛选估算，而非可供投资决策使用的正式业务案例，这一点对于有状态、延迟敏感或受监管的工作负载尤为重要。"Jha补充道。

这位分析师还特别警告，CIO不应将"更快的财务建模"误以为"更快的迁移落地"。与大多数供应商发布的基准测试一样，"从数月压缩至数分钟"的说法在纳入规划假设之前，需要通过独立案例研究加以验证。

不过，谷歌并非唯一一家将AI引入云迁移和现代化流程的超大规模云服务商。

以AWS为例，其面向遗留代码、应用和基础设施现代化的AI驱动服务AWS Transform，已在持续扩充能够分析现有环境并自动执行部分转型工作的智能体。

微软也为Azure Copilot新增了智能体模式，借助多智能体协作，帮助企业完成遗留应用的现代化与迁移、基础设施部署及优化等任务。

Q1：谷歌Migration Center的快速评估功能能做什么？

A：谷歌Migration Center新增的Gemini驱动快速评估功能，可以将企业输入的高层级基础设施数据或VMware导出文件，自动转化为Compute Engine成本模型，近乎实时地完成总拥有成本（TCO）建模和服务映射，并支持用户通过对话方式查询和调整评估结果，大幅缩短云迁移前期规划时间。

Q2：AI生成的TCO评估结果准确吗，可以直接用来做投资决策吗？

Q3：除谷歌外，其他云厂商有没有类似的AI迁移工具？