主要观点：随着云存储规模和复杂度增加，控制成本的挑战愈发紧迫，传统存储管理方式已难以适应动态数据环境，AI 和机器学习可用于分析数据访问、预测成本并推荐存储层级和配置。
关键信息：

• 介绍了云存储管理的现状及传统方法的局限性，强调 AI 和机器学习的优势。
• 详细阐述构建简单机器学习模型预测 S3 存储成本并推荐存储类的步骤，包括收集和准备数据（识别数据源、定义关键特征、提取和加载数据、清洁和创建新特征、验证数据质量）、构建和训练预测模型（回归模型或分类模型）、自动化推荐以及分享真实案例。
• 结合自身经验指出数据处理是最大挑战，AI/ML 不是一劳永逸的解决方案，模型需随数据和使用模式演变而重新训练。
  重要细节：
• 对于 AWS S3，常见数据源有 AWS Cost Explorer、S3 Storage Class Analysis、AWS Billing Reports、CloudWatch Logs 等。
• 建模时考虑的关键特征包括 object_size_gb、access_frequency、last_access_time 等。
• 训练模型时回归模型可使用 RandomForestRegressor，分类模型可使用 RandomForestClassifier。
• 真实案例中 AWS S3 Intelligent-Tiering 利用 ML 节省客户成本，IBM Storage Insights 和 Google Cloud 的 DLP 也应用了 AI。
• 结论强调 AI 和 ML 可将云存储管理从手动、被动转变为自动、预测性的学科，需从数据开始进行收集和实验。