Переход ИИ в облачные вычисления

В постоянно меняющемся ландшафте технологий по-настоящему полезные и эффективные инновации часто уходят на второй план, бесшовно интегрируясь в наши повседневные рутины. Подумайте о проверке орфографии в текстовом процессоре или утилите обновления экрана на вашем ПК — эти технологии стали настолько неотъемлемой частью, что мы редко о них думаем. 

Искусственный интеллект (ИИ), однако, в настоящее время испытывает противоположную траекторию. Вместо того чтобы уходить на второй план, ИИ находится в центре внимания благодаря появлению генеративного ИИ (gen-AI) и широкому распространению больших языковых моделей. Тем не менее, ИИ имеет потенциал превратиться в предполагаемую, потребляемую и поглощенную функцию, которая незаметно повышает интеллектуальность наших приложений.

ИИ как системная нагрузка

Концепция ИИ как «нагрузки» (workload) набирает популярность в ИТ-индустрии. Этот термин относится к ИИ, функционирующему как системная задача, на которую полагаются предприятия и потребители для умных предиктивных, генеративных или реактивных действий. Роль ИИ не ограничивается улучшением приложений, но также распространяется на модернизацию ИТ-инфраструктуры организации для лучшей поддержки и масштабирования ИИ-нагрузок.

Сэмми Зогламами, старший вице-президент по Европе, Ближнему Востоку и Африке в Nutanix, объясняет: «Всего за один год генеративный ИИ полностью перевернул мировоззрение о том, как технологии повлияют на нашу жизнь. Предприятия спешат понять, как это может принести пользу их бизнесу». Этот сдвиг вызвал растущий спрос на управление данными и мобильность данных в средах инфраструктуры центров обработки данных, облака и периферийных вычислений, что делает критически важным для организаций adoption платформы, способной запускать все приложения и данные в различных облаках.

Невидимые облачные сервисы и перемещение нагрузок

Понятие «невидимых» облачных сервисов, которое Nutanix представило в прошлом году, постепенно становится реальностью. Предприятия теперь планируют обновить свои ИИ-приложения и инфраструктуру, но многие сталкиваются с трудностями при перемещении нагрузок, особенно между гиперскейлерами облачных провайдеров услуг (CSP). Гибридные и мультиоблачные развертывания стали нормой, и ИИ-технологии, требующие скорости и масштабируемости, выводят стратегии периферийных вычислений и развертывание инфраструктуры на передний план ИТ-модернизации.

Грег Дьямос, создатель систем машинного обучения (ML) и эксперт по ИИ, отмечает проблемы, с которыми сталкиваются менеджеры центров обработки данных, заявляя: «У вас недостаточно вычислительных мощностей в вашем центре обработки данных, независимо от того, кто вы». ИИ стимулирует потребность в увеличении облачных сервисов и большей гибкости в перемещении нагрузок по облачному ландшафту для оптимизации соотношения стоимость-производительность, использования разнообразных сервисов, соблюдения региональных нормативных требований и многого другого.

Единая облачная операционная модель

Чтобы решить эти проблемы, организации обращаются к таким решениям, как Nutanix Cloud Clusters (NC2) на AWS, которые обеспечивают единую облачную операционную модель. Эта модель позволяет бесперебойно управлять и контролировать нагрузки в нескольких облаках, поддерживая переносимость лицензий и облегчая использование облака без необходимости глубокой переработки приложений.

Безопасность, надежность и аварийное восстановление являются первостепенными задачами для организаций в их стратегиях ИИ. Эффективное масштабирование и управление ИИ-нагрузками также необходимы. Кроме того, мандаты по управлению данными ИИ побуждают организации получать более полное понимание источников данных, возраста данных и других ключевых атрибутов данных.

Дебоджоти «Дебо» Дутта, вице-президент по инженерии ИИ в Nutanix, подчеркивает необходимость новых решений для резервного копирования и защиты данных в ландшафте ИИ. Компании планируют внедрить критически важные решения по защите данных и аварийному восстановлению (DR) для поддержки управления данными ИИ. Специалисты по безопасности также используют решения на основе ИИ для улучшения обнаружения, предотвращения и восстановления угроз, в то время как злоумышленники используют инструменты на основе ИИ в злонамеренных целях.

Роль генеративного ИИ

Генеративный ИИ (gen-AI) находится на переднем крае текущих достижений ИИ. Однако по мере того как генеративный ИИ становится неотъемлемой частью различных приложений и сервисов, он создает дополнительные требования к облачной инфраструктуре. Это развитие побуждает нас рассматривать ИИ не просто как технологию, а как облачную нагрузку, требующую продуманного управления и оптимизации.

По мере того как ИИ продолжает формировать будущее технологий, его бесшовная интеграция в нашу цифровую экосистему сделает его необходимой, но почти невидимой частью нашей повседневной жизни.

Траектория эволюции ИИ от разрушительной инновации к повсеместной облачной нагрузке является свидетельством его трансформационного потенциала. По мере того как организации navigate сложностями управления ИИ-нагрузками в мультиоблачных средах, единая облачная операционная модель и надежное управление данными становятся критическими компонентами их стратегий ИИ. В этом постоянно меняющемся ландшафте роль ИИ как тихой, мощной силы, формирующей наш цифровой мир, только возрастет.