Переход ИИ в облачную рабочую нагрузку

В постоянно меняющемся мире технологий действительно полезные и эффективные инновации, как правило, отходят на второй план, органично вплетаясь в нашу повседневную жизнь. Взять, к примеру, проверку орфографии в текстовом редакторе или утилиту обновления экрана на компьютере — эти технологии настолько прочно вошли в нашу жизнь, что мы редко о них задумываемся. 

Однако искусственный интеллект (ИИ) в настоящее время развивается по противоположной траектории. Вместо того чтобы отойти 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 подчиненную функцию, которая незаметно повышает интеллектуальность наших приложений.

Искусственный интеллект как системная рабочая нагрузка

В ИТ-индустрии tracзначение приобретает концепция ИИ как «рабочей нагрузки». Этот термин относится к функционированию ИИ как системной задачи, на которую предприятия и потребители полагаются для интеллектуальных прогнозирующих, генеративных или реактивных действий. Роль ИИ не ограничивается улучшением приложений, но также распространяется на модернизацию ИТ-инфраструктуры организации для лучшей поддержки и масштабирования рабочих нагрузок ИИ.

Сэмми Зоглами, старший вице-президент Nutanix по региону EMEA, объясняет: «Всего за один год искусственный интеллект полностью изменил наше представление о том, как технологии повлияют на нашу жизнь. Предприятия стремятся понять, как он может принести пользу их бизнесу». Этот сдвиг привел к росту спроса на управление данными и мобильность данных в средах центров обработки данных, облачных и периферийных инфраструктур, что делает крайне важным для организаций внедрение платформы, способной запускать все приложения и данные в различных облачных средах.

Невидимые облачные сервисы и перемещение рабочих нагрузок

Концепция «невидимых облачных» сервисов, представленная компанией Nutanix в прошлом году, постепенно становится реальностью. Предприятия сейчас планируют модернизировать свои приложения и инфраструктуру на основе ИИ, но многие сталкиваются с трудностями при перемещении рабочих нагрузок, особенно между крупными поставщиками облачных услуг (CSP). Гибридные и мультиоблачные развертывания стали нормой, а технологии ИИ, требующие скорости и масштабируемости, выводят стратегии периферийных вычислений и развертывания инфраструктуры на передний план модернизации ИТ.

Грег Диамос, разработчик систем машинного обучения (ML) и эксперт по искусственному интеллекту, отмечает проблемы, с которыми сталкиваются менеджеры центров обработки данных, заявляя: «В вашем центре обработки данных всегда недостаточно вычислительных мощностей, независимо от того, кто вы». Искусственный интеллект стимулирует потребность в расширении облачных сервисов и большей гибкости при перемещении рабочих нагрузок в облачной среде для оптимизации соотношения затрат и производительности, использования разнообразных сервисов, соблюдения региональных нормативных требований и многого другого.

Единая облачная операционная модель

Для решения этих проблем организации обращаются к таким решениям, как Nutanix Cloud Clusters (NC2) на AWS, которые предоставляют единую облачную операционную модель. Эта модель обеспечивает бесперебойное управление рабочими нагрузками в нескольких облаках, поддерживает переносимость лицензий и упрощает использование облака без необходимости масштабной перестройки архитектуры приложений.

Безопасность, надежность и восстановление после сбоев являются первостепенными задачами для организаций в рамках их стратегий в области ИИ. Масштабирование и эффективное управление рабочими нагрузками ИИ также имеют важное значение. Кроме того, требования к управлению данными в сфере ИИ побуждают организации к более глубокому пониманию источников данных, возраста данных и других ключевых характеристик данных.

Дебоджоти «Дебо» Дутта, вице-президент по разработке решений в области ИИ в Nutanix, подчеркивает необходимость новых решений для резервного копирования и защиты данных в сфере ИИ. Компании планируют внедрять критически важные решения для защиты данных и аварийного восстановления (DR) для поддержки управления данными в ИИ. Специалисты по безопасности также используют решения на основе ИИ для повышения эффективности обнаружения, предотвращения и восстановления угроз, в то время как злоумышленники используют инструменты на основе ИИ в злонамеренных целях.

Роль генеративного ИИ

Генеративный искусственный интеллект (gen-AI) находится на переднем крае современных достижений в области ИИ. Однако, по мере того как gen-AI становится неотъемлемой частью различных приложений и сервисов, он предъявляет дополнительные требования к облачной инфраструктуре. Это развитие заставляет нас рассматривать ИИ не просто как технологию, а как облачную рабочую нагрузку, требующую продуманного управления и оптимизации.

Поскольку искусственный интеллект продолжает формировать будущее технологий, его бесшовная интеграция в нашу цифровую экосистему сделает его неотъемлемой, но практически незаметной частью нашей повседневной жизни.

Траектория эволюции ИИ от прорывной инновации до повсеместно распространенной облачной рабочей нагрузки свидетельствует о его преобразующем потенциале. По мере того, как организации преодолевают сложности управления рабочими нагрузками ИИ в многооблачных средах, единая облачная операционная модель и надежное управление данными становятся важнейшими компонентами их стратегий в области ИИ. В этом постоянно меняющемся мире роль ИИ как незаметной, но мощной силы, формирующей наш цифровой мир, будет только расти.