В наши дни многие приложения и бизнес-решения требуют внедрения такой технологии как искусственный интеллект ИИ. И зачастую на этапе старта разработчики могут недооценивать многие важные предварительны...
В наши дни многие приложения и бизнес-решения требуют внедрения такой технологии как искусственный интеллект (ИИ). И зачастую, на этапе старта, разработчики могут недооценивать многие важные предварительные решения. Как рассказали в компании Cloudseller https://cloudseller.ru/, которая является официальным партнёром Google в России, такие решения важно принимать именно на начальном этапе. В противном случае нет никаких гарантий, что их проект сможет работать в рамках выделенного на него бюджета.
И первое, что важно определить изначально, будет ли ИИ в реализуемом проекте обрабатывать данные, которые он потребляет, и если да, то где он будет это делать: в облаке или на границе сети. Развертывание ИИ на периферии дает преимущества в скорости и стоимости, но облачные технологии захватили воображение большинства из-за своей огромной вычислительной мощности и огромной емкости хранилища. Независимо от того, используете ли вы облако или периферию (или даже их комбинацию), необходимо учитывать некоторые аспекты.
Загрузка огромных объемов данных в облако часто может привести к очень высокой задержке, во многих случаях превышающей сотни миллисекунд, что может серьезно ухудшить работу до такой степени, что в лучшем случае она станет неэффективной, а в худшем — пустой тратой времени и денег. Способность обрабатывать большие объемы данных почти без усилий и последовательно является ключевым, но слишком часто упускаемым из виду фактором эффективного развертывания ИИ.
Что касается полосы пропускания для перемещения данных, вы, как правило, должны платить не только за большую ее часть, но и за то, чтобы она была доступна с максимальной производительностью 100% времени. Согласитесь, зачем платить за обработку неверных данных? Вопрос риторический. Более того, испорченные данные могут принести ещё большие проблемы, если они испортят нужные и важные данные.
Несмотря на недостатки облачного ИИ, большинство приложений по-прежнему полагаются на облако для комплексной аналитики, связанной, например, с принятием деловых или денежных решений. Где появляется ИИ на периферии? По мнению ИT-специалистов, уже сейчас, для случаев использования, требующих скорости, масштабируемости и конфиденциальности, размещение обработки ИИ на границе сети поможет избавиться от многих проблем и даже не допустить их.
Для приложений ИИ, которым не нужна миллисекундная скорость, облако должно работать нормально. Однако для решения или реакции ИИ, которые должны занять несколько миллисекунд или меньше, иногда с очень конфиденциальной или ценной информацией, граничный ИИ является вариантом. Хотя для исследования и развертывания могут потребоваться несколько более высокие первоначальные затраты, окупаемость инвестиций должна быть явно более благоприятной в течение достаточно короткого периода времени по сравнению с облаком.
