Umjetna inteligencija uništila je strategiju prije svega u oblaku: zašto je hibridno računalstvo sada jedini put naprijed

Pratite ZDNET: Dodajte nas kao željeni izvor na Googleu.

Ključni podaci ZDNET-a za van

• Treba preispitati pristupe usmjerene na prvi oblak.
• AI doprinosi eskalaciji troškova oblaka.
• Hibridni model jamči najbolje od oba svijeta.

Prije desetak godina bjesnila je rasprava između računalstva u oblaku i lokalnog računalstva. Oblak je tu bitku spretno dobio, a nije bilo ni blizu. Sada, međutim, ljudi ponovno razmišljaju je li oblak još uvijek njihov najbolji izbor za mnoge situacije.

Također: Izvorno računalstvo u oblaku spremno je eksplodirati, zahvaljujući AI inferenciji

Dobrodošli u doba umjetne inteligencije, u kojem lokalno računalstvo ponovno počinje izgledati dobro.

Postoji pokret

Postojeće infrastrukture sada konfigurirane s uslugama u oblaku jednostavno možda nisu spremne za nove zahtjeve umjetne inteligencije, nedavno analiza iz Deloittea upozorili.

“Infrastruktura izgrađena za strategije usmjerene na oblak ne može podnijeti ekonomiju umjetne inteligencije”, navodi se u izvješću koje je napisao tim Deloitteovih analitičara predvođenih Nicholasom Merizzijem.

Također: 5 alata u oblaku koje male tvrtke moraju imati u 2025. (i mojih 10 najboljih tajni uštede novca)

“Procesi dizajnirani za ljudske radnike ne funkcioniraju za agente. Sigurnosni modeli izgrađeni za obranu perimetra ne štite od prijetnji koje djeluju brzinom stroja. IT operativni modeli izgrađeni za pružanje usluga ne pokreću poslovnu transformaciju.”

Kako bi zadovoljile potrebe umjetne inteligencije, poduzeća razmišljaju o prelasku s uglavnom oblaka na hibridnu kombinaciju oblaka i lokalnog sustava, prema Deloitteovim analitičarima. Donositelji tehnoloških odluka drugi i treći put razmatraju lokalne opcije.

Također: Želite pravi ROI AI za posao? To bi se konačno moglo dogoditi 2026. – evo zašto

Kao što je tim Deloittea opisao, u tijeku je pokret “od oblaka na prvom mjestu do strateškog hibrida – oblak za elastičnost, lokalni za dosljednost i prednost za neposrednost.”

Četiri pitanja

Analitičari Deloittea naveli su četiri goruća problema koji se javljaju s umjetnom inteligencijom temeljenom na oblaku:

• Rastući i neočekivani troškovi oblaka: Troškovi AI tokena pali su 280 puta u dvije godine, primjećuju – ipak “neka poduzeća vide mjesečne račune u desecima milijuna.” Pretjerana upotreba AI usluga temeljenih na oblaku “može dovesti do čestih API pogodaka i eskalacije troškova.” Postoji čak i prekretnica u kojoj lokalna implementacija ima više smisla. “To se može dogoditi kada troškovi oblaka počnu prelaziti 60% do 70% ukupnih troškova nabave ekvivalentnih lokalnih sustava, čineći kapitalna ulaganja privlačnijima od operativnih troškova za predvidljiva radna opterećenja umjetne inteligencije.”
• Problemi s kašnjenjem u oblaku: Umjetna inteligencija često zahtijeva gotovo nultu latenciju za izvršavanje radnji. “Aplikacije koje zahtijevaju vrijeme odziva od 10 milisekundi ili manje ne mogu tolerirati inherentna kašnjenja obrade temeljene na oblaku”, ističu autori Deloittea.
• Lokalno obećava veću otpornost: Otpornost je također dio hitnih zahtjeva za potpuno funkcionalne AI procese. To uključuje “kritične zadatke koji se ne mogu prekinuti zahtijevaju lokalnu infrastrukturu u slučaju prekida veze s oblakom”, navode analitičari.
• Suverenitet podataka: Neka poduzeća “vraćaju svoje računalne usluge u domovinu, ne želeći u potpunosti ovisiti o pružateljima usluga izvan njihove lokalne jurisdikcije.”

Također: Zašto se neke tvrtke povlače iz javnog oblaka

Troslojni pristup

Najbolje rješenje za dilemu oblaka nasuprot lokalnom jest koristiti oba, rekao je Deloitteov tim. Oni preporučuju troslojni pristup koji se sastoji od sljedećeg:

• Oblak za elastičnost: Za rukovanje promjenjivim radnim opterećenjem treninga, potrebama za kapacitetom praska i eksperimentima.
• Lokalno za dosljednost: Izvršite zaključke o proizvodnji uz predvidljive troškove za velika, kontinuirana radna opterećenja.
• Rub za neposrednost: To znači AI unutar rubnih uređaja, aplikacija ili sustava koji obrađuju “vremenski kritične odluke s minimalnom latencijom, posebno za proizvodne i autonomne sustave gdje vrijeme odziva od djelića sekunde određuje operativni uspjeh ili neuspjeh.”

Ovaj hibridni pristup odjekuje kao najbolji put naprijed za mnoga poduzeća. Milankumar Rana, koji je nedavno radio kao softverski arhitekt u FedEx Services, potpuno je u vezi s oblakom za umjetnu inteligenciju, ali vidi potrebu za podrškom oba pristupa gdje je to prikladno.

“Izgradio sam velike infrastrukture za strojno učenje i analitiku i primijetio sam da se gotovo sve funkcionalnosti, poput podatkovnih jezera, distribuiranih cjevovoda, strujanja analitike i AI radna opterećenja temeljena na GPU-ovima i TPU-ovima, sada mogu izvoditi u oblaku”, rekao je za ZDNET. “Budući da su usluge AWS, Azure i GCP tako zrele, tvrtke mogu brzo rasti bez potrebe za trošenjem puno novca unaprijed.”

Također: Kako AI agenti mogu eliminirati gubitak u vašem poslovanju – i zašto je to pametnije od rezanja troškova

Rana također govori korisnicima “da održavaju neka radna opterećenja na lokaciji gdje suverenitet podataka, regulatorna razmatranja ili vrlo niska latencija čine oblak manje korisnim”, rekao je. “Najbolji način za obavljanje stvari upravo sada je korištenje hibridne strategije, gdje osjetljive aplikacije ili aplikacije osjetljive na latenciju držite on-premises dok koristite oblak za fleksibilnost i nove ideje.”

Bilo da koriste oblak ili lokalne sustave, tvrtke bi uvijek trebale preuzeti izravnu odgovornost za sigurnost i nadzor, rekao je Rana. “Sigurnost i usklađenost ostaju odgovornost svih pojedinaca. Platforme u oblaku uključuju robusnu sigurnost; ali morate osigurati poštivanje propisa za šifriranje, pristup i nadzor.”