Гибридное облако против мультиоблака: правильная стратегия для масштабируемости и безопасности ИИ

По мере того, как предприятия ускоряют внедрение ИИ, их облачная стратегия определяет, смогут ли они эффективно обучать модели, масштабировать рабочие нагрузки и обеспечивать соответствие требованиям. Учитывая вычислительную интенсивность и конфиденциальность данных, связанные с ИИ, компаниям приходится выбирать между гибридной облачной и многооблачной архитектурой. Хотя оба подхода предлагают очевидные преимущества, понимание их нюансов критически важно для организаций, стремящихся создать надежную инфраструктуру ИИ.

В данной статье разработчиками компании DST Global рассматриваются ключевые различия между этими стратегиями и даются практические рекомендации для предприятий, готовящихся к внедрению ИИ.

Понимание современных требований к инфраструктуре ИИ

Инфраструктура ИИ претерпела значительные изменения, требуя передовых вычислительных мощностей, управления данными и сетевых возможностей. Для обеспечения готовности к внедрению ИИ организациям необходимо учитывать следующие ключевые элементы:

Высокопроизводительные вычисления (HPC)

Рабочие нагрузки ИИ, особенно модели глубокого обучения, требуют значительных вычислительных мощностей. Для эффективного обучения моделей ИИ предприятиям необходим доступ к специализированным аппаратным ускорителям, таким как графические процессоры, тензорные процессоры (TPU) и ПЛИС. Гибридные и мультиоблачные решения позволяют компаниям динамически масштабировать свои вычислительные ресурсы в зависимости от потребностей рабочих нагрузок ИИ.

Хранение и управление данными

Модели искусственного интеллекта требуют огромных объёмов структурированных и неструктурированных данных. Для эффективного управления большими наборами данных предприятиям необходимо внедрять масштабируемые решения для хранения данных, такие как объектные хранилища и распределённые базы данных. Требования к локализации данных и соблюдению нормативных требований также влияют на выбор компаниями локального, гибридного или мультиоблачного хранилища.

Сеть с малой задержкой

Приложения ИИ в реальном времени, такие как автономные системы и финансовые торговые модели, используют сетевые соединения со сверхнизкой задержкой для мгновенной обработки данных. В процессе обучения моделей ИИ быстрая передача данных между облачными средами устраняет узкие места и улучшает итеративное обучение. Такие технологии, как периферийные вычисления , программно-определяемые сети (SDN) и цифровые межсоединения, повышают скорость передачи данных и безопасность. Цифровые межсоединения снижают задержку, обеспечивая прямые высокоскоростные соединения между предприятиями, поставщиками облачных услуг и рабочими нагрузками ИИ, минуя общедоступный Интернет.

Такие сервисы, как частные облачные биржи и платформы прямого взаимодействия, оптимизируют обработку данных ИИ в различных средах, делая цифровое взаимодействие необходимым для гибридных и многооблачных стратегий.

Безопасность и соответствие требованиям

Инфраструктура ИИ должна соответствовать строгим протоколам безопасности, обеспечивая конфиденциальность данных, шифрование и соблюдение нормативных требований. Такие отрасли, как финансы и здравоохранение, должны сбалансировать инновации в области ИИ с соблюдением GDPR, HIPAA и других правовых норм , что влияет на выбор облачной стратегии.

Масштабируемость и экономическая эффективность

Проекты ИИ быстро развиваются, требуя гибкой инфраструктуры, масштабируемой по требованию. Предприятиям необходимо сравнивать облачные модели с оплатой по факту использования и локальные инвестиции для оптимизации затрат. Многооблачные стратегии позволяют оптимизировать расходы за счёт выбора наиболее конкурентоспособных ИИ-сервисов среди облачных провайдеров.

Гибридное облако и мультиоблако

- Безопасность и соответствие требованиям : гибридное облако обеспечивает лучший контроль над конфиденциальными данными ИИ, в то время как многооблачность требует дополнительных политик безопасности для всех поставщиков.

- Производительность : гибридное облако сводит к минимуму задержку для критически важных рабочих нагрузок, в то время как многооблачность зависит от оптимизаций, специфичных для поставщика.

- Масштабируемость : многооблачные среды более гибко масштабируются между поставщиками облачных услуг, тогда как гибридное облако ограничено локальными ресурсами.

- Инструменты ИИ : Мультиоблако обеспечивает доступ к разнообразному набору инструментов ИИ, в то время как гибридное облако может потребовать специализированной инфраструктуры ИИ.

Выбор правильной облачной стратегии для рабочих нагрузок ИИ

Гибридное облако для ИИ

Гибридный облачный подход часто предпочитают предприятия, которые обрабатывают масштабные рабочие нагрузки ИИ со строгими требованиями к безопасности и соблюдению нормативных требований.

Преимущества

- Суверенитет данных и соответствие требованиям: сохраняет конфиденциальные данные ИИ локально, используя облако для обучения моделей ИИ.

- задержки Оптимизация : сокращает время передачи данных, размещая критически важные рабочие нагрузки ближе к пользователям.

- Контроль затрат : балансировка локальных и облачных ресурсов для оптимизации затрат.

- Пользовательская инфраструктура ИИ : позволяет предприятиям интегрировать пользовательское оборудование ИИ, такое как графические процессоры, TPU и FPGA, локально.

Проблемы

- Сложная интеграция между компонентами частного и публичного облака.

- Требуются значительные инвестиции в инфраструктуру и инструменты управления.

Мультиоблачность для ИИ

Многооблачный подход выгоден предприятиям, которые отдают приоритет гибкости, масштабируемости и доступу к разнообразным инструментам ИИ от нескольких поставщиков облачных услуг.

Преимущества

- Позволяет избежать привязки к поставщику : предприятия могут выбирать службы ИИ от разных поставщиков облачных решений.

- Высокая доступность и избыточность : рабочие нагрузки ИИ могут переключаться между облаками.

- Оптимизация затрат : позволяет сравнивать цены и распределять рабочую нагрузку для снижения затрат.

- Лучшие в своем классе инструменты ИИ : обеспечивает доступ к уникальным службам ИИ (например, инструментам ИИ TensorFlow от Google Cloud, AWS SageMaker и Azure ML).

Проблемы

- Управление взаимодействием между поставщиками облачных услуг может быть сложным.

- Обеспечение безопасности и соответствия требованиям на нескольких платформах является сложной задачей.

Реальные тенденции отрасли и будущие стратегии ИИ-облака

По мере развития рабочих нагрузок ИИ предприятия все чаще переходят на гибридную многооблачную модель, сочетающую безопасность гибридного облака с гибкостью многооблачных сервисов ИИ.

Ключевые новые тенденции

- Конфиденциальные вычисления : обучение модели ИИ в многооблачной среде с сохранением конфиденциальных данных в зашифрованном виде (например, конфиденциальные виртуальные машины Google).

- Гибридная многооблачная конвергенция : предприятия, использующие гибридное облако для регулируемых данных и многооблачное для обработки ИИ (например, компании финансовых услуг, балансирующие между безопасностью и масштабируемостью).

- Интеграция периферийного ИИ и 5G : вывод ИИ происходит ближе к конечным пользователям с помощью гибридных облачных периферийных узлов (например, производители автономных транспортных средств, развертывающие ИИ на периферии).

Примеры случаев

- Commerzbank : намерен к 2024 году запустить 85% своих децентрализованных приложений в облаке, используя гибридный многооблачный подход.

- IBM : использует гибридную облачную инфраструктуру для поддержки обучения крупномасштабных моделей ИИ, обеспечивая масштабируемость и гибкость.

Заключение

Выбор между гибридной облачной и многооблачной стратегиями для обеспечения готовности к внедрению ИИ зависит от различных факторов, характерных для каждой организации. Гибридный подход может быть более подходящим для организаций со значительной существующей инфраструктурой и строгими требованиями к управлению данными. В отличие от этого, многооблачная стратегия может лучше подойти организациям, стремящимся использовать лучшие в своем классе сервисы ИИ и сохранять максимальную гибкость.

Некоторые предприятия выбирают гибридную многооблачную модель, сочетающую безопасность гибридного облака с гибкостью многооблачных сервисов ИИ. Такой подход позволяет организациям поддерживать строгое управление, используя лучшие в своем классе инструменты ИИ от разных поставщиков.

Что дальше?

Прежде чем выбирать конкретную облачную стратегию, организациям следует оценить свою текущую ИТ-инфраструктуру, нормативные ограничения и требования к рабочей нагрузке ИИ. Инвестиции в облачные решения для ИИ, периферийные вычисления и высокоскоростное межсетевое взаимодействие могут дополнительно повысить готовность к использованию ИИ в современном цифровом ландшафте.