تمام پردازشها و ذخیرهسازیهایی را که میتوانید بخرید یا با حداقل پلتفرم قابل دوام بروید؟ توسعه دهندگان و طراحان هوش مصنوعی به دو کمپ تقسیم می شوند.
معماری ابری
علیرغم رشد انفجاری هوش مصنوعی، صنعت همچنان باید با واقعیت هایی روبرو شود که مشتریان از هزینه ها و قفل شدن فروشنده ناراضی هستند.
سیستمهای هوش مصنوعی مولد مبتنی بر ابر که از منابع بسیار زیادی استفاده میکنند، بسیار پیچیده و گران هستند. در اینجا نحوه جلوگیری از این موضوع آمده است.
در افزایش هوش مصنوعی، شرکتها برای انتخاب فضای ابری یا داخلی تحت فشار هستند. بیایید از اشتباهات گذشته درس بگیریم و متوجه شویم که راه حل به ندرت یک اندازه مناسب است.
پذیرش سریع ابر باعث شده است که بسیاری از شرکت ها به کمک زیرساخت های فناوری خود نیاز داشته باشند. این قوانین ساده درد را به حداقل می رساند.
عوامل هوش مصنوعی هنگام برنامه ریزی و تکمیل وظایف پیچیده ای که به طور سنتی نیاز به مشارکت انسانی دارند، انعطاف پذیری و استقلال را ارائه می دهند.
رشد انفجاری هوش مصنوعی مولد مدل چند ابری را هدایت می کند. اما آماده باشید زیرا هزینه بیشتری دارد.
استفاده از سیستم های لبه برای اجرای عناصر هوش مصنوعی مولد می تواند بازی را تغییر دهد. این نیاز به برنامه ریزی و مهارت دارد، اما این رویکرد ترکیبی ممکن است آینده باشد.
خروج از ابر موضوع انتخاب بین دو گزینه واضح نیست. تعداد کمی از شرکت ها به طور کامل به مرکز داده یا کاملاً ابری می روند.
پنج نوآوری کلیدی که عملکرد، در دسترس بودن و کارایی موتور را در مرکز سرویس آپاچی کافکا مدیریت شده Confluent افزایش داد.
مطمئناً عدم قطعیت بیشتری برای رفتن به یک ارائه دهنده میکروکلود وجود دارد، اما انتخاب یک شرکت کوچکتر برای خدمات GPU شما ممکن است در پایان نتیجه بزرگی داشته باشد.
ایده غیرمتمرکز کردن رایانش ابری تحت الشعاع هوش مصنوعی قرار گرفته است، اما ناامیدی از قیمت های ابری بالا علاقه به گزینه های دیگر را افزایش داده است.
پنج نوآوری کلیدی به ما این امکان را داد تا با طراحی مجدد موتور آپاچی کافکا، عملکرد، در دسترس بودن و کارایی هزینه را افزایش دهیم. در اینجا نحوه عملکرد آن آمده است.
استفاده از معماری عمومی که در یک کنفرانس برای نیازهای تجاری منحصر به فرد شرکت خود دیدید، راهی مطمئن برای هدر دادن پول و زمان است.
نمرات ESG می تواند ابزار مفیدی در پیگیری پایداری باشد. اما آنها عمیقاً به معماری شما نگاه نمی کنند تا ببینند آیا طراحی ضعیف باعث هدر رفتن پول و انرژی می شود.
بیایید سردرگمی پیرامون معنایی این نقش های مهم را برطرف کنیم. آنها ترکیبی از چشم انداز استراتژیک و مهارت های توسعه روی زمین را ارائه می دهند.
با اجرای اهداف قابل اندازه گیری، معماری سفارشی و آزمایش و نظارت مستمر از این کلیشه که ابر ترکیبی ناکارآمد است اجتناب کنید.
بدون بهترین شیوه های اولیه معماری کامپیوتر، سیستم های هوش مصنوعی مولد کند هستند. در اینجا چند نکته برای بهینه سازی سیستم های پیچیده وجود دارد.
از APIها و سرویسهای مبتنی بر ابری که طراحی، توسعه و استقرار ضعیفی دارند، تأخیر زیادی دریافت میکنیم. زمان آن رسیده است که آزمایش و نظارت را بررسی کنیم.
حکم صادر شده است. بیشتر خرابی های رایانش ابری را می توان به اشتباهات بسیار انسانی ردیابی کرد. چه درس هایی (گران قیمت) آموخته ایم؟