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I principali punti salienti di ZDNET
- Gli approcci cloud-first devono essere ripensati.
- L’intelligenza artificiale contribuisce advert aumentare i costi del cloud.
- Un modello ibrido assicura il meglio di entrambi i mondi.
Circa dieci anni fa, infuriava il dibattito tra cloud e on-premise computing. La nuvola vinse facilmente quella battaglia, e non ci andò nemmeno vicino. Ora, tuttavia, le persone stanno riconsiderando se il cloud sia ancora la scelta migliore per molte situazioni.
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Benvenuti nell’period dell’intelligenza artificiale, in cui l’informatica locale sta tornando advert avere un bell’aspetto.
C’è un movimento in atto
Le infrastrutture esistenti ora configurate con servizi cloud semplicemente potrebbero non essere pronte per le richieste emergenti di intelligenza artificiale, un recente analisi da Deloitte ha avvertito.
“L’infrastruttura costruita per le strategie cloud-first non è in grado di gestire l’economia dell’intelligenza artificiale”, afferma il rapporto, scritto da un crew di analisti Deloitte guidati da Nicholas Merizzi.
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“I processi progettati per i lavoratori umani non funzionano per gli agenti. I modelli di sicurezza creati per la difesa perimetrale non proteggono dalle minacce che operano alla velocità della macchina. I modelli operativi IT creati per l’erogazione dei servizi non guidano la trasformazione aziendale.”
Secondo gli analisti di Deloitte, per soddisfare le esigenze dell’intelligenza artificiale, le aziende stanno contemplando il passaggio dal cloud a un combine ibrido di cloud e on-premise. I decisori tecnologici stanno dando una seconda e terza occhiata alle opzioni on-premise.
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Come lo ha descritto il crew di Deloitte, è in atto un movimento “dal cloud-first all’ibrido strategico: cloud per elasticità, on-premise per coerenza e edge per immediatezza”.
Quattro questioni
Gli analisti di Deloitte hanno citato quattro problemi scottanti che stanno emergendo con l’intelligenza artificiale basata su cloud:
- Costi del cloud in aumento e imprevisti: I costi dei token AI sono diminuiti di 280 volte in due anni, osservano, ma “alcune aziende vedono fatture mensili di decine di milioni”. L’uso eccessivo di servizi di intelligenza artificiale basati su cloud “può portare a frequenti accessi alle API e a costi crescenti”. C’è anche un punto critico in cui le distribuzioni locali hanno più senso. “Ciò può accadere quando i costi del cloud iniziano a superare dal 60% al 70% del costo totale di acquisizione di sistemi locali equivalenti, rendendo l’investimento di capitale più attraente delle spese operative per carichi di lavoro di intelligenza artificiale prevedibili.”
- Problemi di latenza con il cloud: L’intelligenza artificiale spesso richiede una latenza prossima allo zero per eseguire azioni. “Le applicazioni che richiedono tempi di risposta pari o inferiori a ten millisecondi non possono tollerare i ritardi intrinseci dell’elaborazione basata su cloud”, sottolineano gli autori di Deloitte.
- On-premise promette una maggiore resilienza: Anche la resilienza fa parte dei requisiti urgenti per processi di intelligenza artificiale pienamente funzionanti. Questi includono “le attività mission-critical che non possono essere interrotte richiedono un’infrastruttura locale nel caso in cui la connessione al cloud venga interrotta”, affermano gli analisti.
- Sovranità dei dati: Alcune imprese “stanno rimpatriando i propri servizi informatici, non volendo dipendere interamente da fornitori di servizi al di fuori della loro giurisdizione locale”.
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Approccio a tre livelli
La migliore soluzione al dilemma tra cloud e on-premise è optare per entrambi, ha affermato il crew di Deloitte. Raccomandano un approccio a tre livelli, che consiste di quanto segue:
- Nuvola per elasticità: Per gestire carichi di lavoro di formazione variabili, esigenze di capacità di burst e sperimentazione.
- On-premise per coerenza: Esegui l’inferenza della produzione a costi prevedibili per carichi di lavoro continui e advert alto quantity.
- Bordo per l’immediatezza: Ciò significa intelligenza artificiale all’interno di dispositivi, app o sistemi edge che gestiscono “decisioni critiche in termini di tempo con una latenza minima, in particolare per la produzione e i sistemi autonomi in cui tempi di risposta in frazioni di secondo determinano il successo o il fallimento operativo”.
Questo approccio ibrido rappresenta il miglior percorso da seguire per molte imprese. Milankumar Rana, che recentemente ha lavorato come architetto software program presso FedEx Providers, è completamente favorevole al cloud per l’intelligenza artificiale, ma vede la necessità di supportare entrambi gli approcci ove appropriato.
“Ho costruito infrastrutture di machine studying e analisi su larga scala e ho osservato che quasi tutte le funzionalità, come information lake, pipeline distribuite, analisi di streaming e carichi di lavoro AI basati su GPU e TPU, ora possono essere eseguiti nel cloud”, ha dichiarato a ZDNET. “Poiché i servizi AWS, Azure e GCP sono così maturi, le aziende possono crescere rapidamente senza dover spendere ingenti somme di denaro in anticipo.”
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Rana consiglia inoltre ai clienti di “mantenere alcuni carichi di lavoro on-premise dove la sovranità dei dati, considerazioni normative o una latenza molto bassa rendono il cloud meno utile”, ha affermato. “Il modo migliore per fare le cose adesso è utilizzare una strategia ibrida, in cui si mantengono le applicazioni sensibili o sensibili alla latenza on-premise mentre si utilizza il cloud per flessibilità e nuove idee.”
Sia che utilizzino sistemi cloud o on-premise, le aziende dovrebbero sempre assumersi la responsabilità diretta della sicurezza e del monitoraggio, ha affermato Rana. “La sicurezza e la conformità rimangono responsabilità di tutti gli individui. Le piattaforme cloud includono una solida sicurezza; ma è necessario garantire il rispetto delle normative per la crittografia, l’accesso e il monitoraggio.”
