Die Einführung generativer KI-Systeme könnte die Cloud-Architekturen von Unternehmen verändern

Von Datenverfügbarkeit und -sicherheit bis hin zu großen Sprachmodellen und Auswahl und Überwachung bedeutet die Einführung generativer KI in Unternehmen, dass sie ihre Cloud-Architektur überdenken müssen.

Viele Unternehmen bauen daher ihre Cloud-Architektur um und entwickeln generative Systeme der künstlichen Intelligenz. Welche Veränderungen müssen diese Unternehmen also vornehmen? Was sind die aufkommenden Best Practices, die er in den letzten 20 Jahren, insbesondere in den letzten zwei Jahren, beim Aufbau einiger solcher Plattformen unterstützt hat? Unternehmen:

Verstehen Sie Ihre eigenen Anwendungsfälle

Unternehmen müssen den Zweck und die Ziele der generativen KI in der Cloud-Architektur klar definieren. Wenn Sie falsche Rückmeldungen sehen, liegt das daran, dass sie nicht verstehen, was es bedeutet, künstliche Intelligenz in Geschäftssystemen zu generieren. Unternehmen müssen ihre Ziele verstehen, sei es die Generierung von Inhalten, Empfehlungssysteme oder andere Anwendungen.

Das bedeutet, dass die Unternehmensführung auf hoher Ebene einen Konsens über die gesetzten Ziele erzielen und klären muss, wie diese Ziele erreicht werden können und vor allem, wie Erfolg definiert wird. Dies gilt nicht nur für Produktions-KI. Und dies ist ein Schritt zum Erfolg bei jeder Migration und jedem neuen System, das in der Cloud erstellt wird.

Viele intelligente Projekte, die von Unternehmen auf Cloud-Plattformen entwickelt werden, scheitern, weil sie die Geschäftsanwendungsfälle nicht gut verstehen. Obwohl das vom Unternehmen entwickelte Produkt cool ist, bringt es seinem Geschäft keinen Mehrwert. Dieser Ansatz wird nicht funktionieren.

Datenquelle und -qualität sind der Schlüssel

Um effektive intelligente Modelle zu trainieren und abzuleiten, erfordert die Identifizierung des Trainings und der Schlussfolgerung generativer KI-Modelle effektive Datenquellen, bei denen es sich um zugängliche, qualitativ hochwertige und sorgfältig verwaltete Daten handeln muss. Um die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz von Cloud-Computing-Speicherlösungen sicherzustellen, müssen Unternehmen außerdem die Verfügbarkeit und Fehlertoleranz von Cloud-Computing-Speicherlösungen sicherstellen.

Das erzeugende Funktionssystem ist ein hochintelligentes datenzentriertes System, das als datenorientiertes System bezeichnet werden kann. Daten sind der Treibstoff, der funktionale Systeme dazu bringt, Ergebnisse zu erzielen. Bei der Datenqualität gilt jedoch nach wie vor das Prinzip „Müll rein, Müll raus“.

Zu diesem Zweck ist es hilfreich, die Datenverfügbarkeit als einen Haupttreiber der Cloud-Architektur zu betrachten. Unternehmen müssen auf die meisten relevanten Daten als Trainingsdaten zugreifen und diese in der Regel dort aufbewahren, wo sie gespeichert sind, anstatt sie in eine einzelne physische Einheit zu migrieren. Andernfalls erhalten Sie am Ende redundante Daten und keine einzige Quelle der Wahrheit. Erwägen Sie effiziente Datenmanagement-Pipelines, die Daten vorverarbeiten und bereinigen, bevor sie in KI-Modelle eingespeist werden. Dadurch werden Datenqualität und Modellleistung sichergestellt.

Cloud-Architektur mit Generierungsfunktionen ist zu 80 % erfolgreich. Dies ist der am häufigsten übersehene Faktor, da sich Cloud-Architekten mehr auf die Generierung von Funktionalität als auf die Bereitstellung hochwertiger Daten für diese Systeme konzentrieren. Tatsächlich sind Daten alles.

Datenschutz und Privatsphäre

So wie Daten von entscheidender Bedeutung sind, sind auch die Sicherheit und der Datenschutz Ihrer Daten von entscheidender Bedeutung. Die generative KI-Verarbeitung kann scheinbar bedeutungslose Daten in Daten umwandeln, die sensible Informationen offenlegen können.

Unternehmen müssen robuste Datensicherheitsmaßnahmen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen implementieren, um sensible Daten, die von KI verwendet werden, und neue Daten, die möglicherweise von KI generiert werden, zu schützen. Unternehmen müssen die einschlägigen Datenschutzbestimmungen einhalten. Dies bedeutet nicht, dass als letztes Mittel ein Sicherheitssystem in der Unternehmensarchitektur installiert wird, sondern dass bei jedem Schritt Sicherheit auf das System angewendet werden muss.

Skalierbarkeit und Inferenzressourcen

Unternehmen müssen skalierbare Cloud-Ressourcen planen, um unterschiedlichen Arbeitslasten und Datenverarbeitungsanforderungen gerecht zu werden. Die meisten Unternehmen ziehen Autoskalierungs- und Lastausgleichslösungen in Betracht. Einer der schwerwiegenderen Fehler, den wir sehen, ist der Aufbau von Systemen, die gut skalierbar, aber sehr teuer sind. Es ist am besten, Skalierbarkeit und Kosten in Einklang zu bringen. Dies ist möglich, erfordert jedoch eine gute Architektur und Methoden zur Optimierung der Cloud-Kosten.

Außerdem müssen Unternehmen sich die Argumentationsressourcen ansehen. Es wurde festgestellt, dass sich viele Neuigkeiten auf Konferenzen der Cloud-Computing-Branche um dieses Thema drehen, und das aus gutem Grund. Wählen Sie die entsprechende Cloud-Instanz mit GPU oder TPU für Modelltraining und Inferenz. Und optimieren Sie die Ressourcenzuteilung, um Kosteneffizienz zu erreichen.

Erwägen Sie die Modellauswahl

Wählen Sie beispielhafte generative KI-Architekturen (Universal Adversarial Networks, Transformers usw.) basierend auf den spezifischen Anwendungsfällen und Anforderungen Ihres Unternehmens. Erwägen Sie die Nutzung von Cloud-Diensten für das Modelltraining (wie AWSSageMaker usw.) und finden Sie eine optimierte Lösung. Es bedeutet auch zu verstehen, dass ein Unternehmen über viele vernetzte Modelle verfügen kann und dass dies die Norm sein wird.

Unternehmen müssen eine robuste Modellbereitstellungsstrategie implementieren, einschließlich Versionskontrolle und Containerisierung, um KI-Modelle für Anwendungen und Dienste in der Cloud-Architektur des Unternehmens zugänglich zu machen.

Überwachung und Protokollierung

Die Einrichtung eines Überwachungs- und Protokollierungssystems zur Verfolgung der Leistung, Ressourcennutzung und potenziellen Probleme eines KI-Modells ist keine Option. Richten Sie Anomalie-Warnmechanismen und Observability-Systeme ein, um in der Cloud generierte künstliche Intelligenz zu verarbeiten.

Überwachen und optimieren Sie außerdem kontinuierlich die Kosten für Cloud-Ressourcen, da generative KI ressourcenintensiv sein kann. Der Einsatz von Tools und Praktiken für das Cloud-Kostenmanagement bedeutet, dass die Cloud-Kostenoptimierung alle Aspekte Ihrer Bereitstellung überwachen kann – wodurch die Betriebskosten minimiert und die Architektureffizienz verbessert werden. Die meisten Architekturen erfordern eine Optimierung und kontinuierliche Verbesserung.

Weitere Überlegungen

Failover und Redundanz sind erforderlich, um eine hohe Verfügbarkeit sicherzustellen, und ein Notfallwiederherstellungsplan kann Ausfallzeiten und Datenverluste im Falle eines Systemausfalls minimieren. Implementieren Sie bei Bedarf Redundanz. Überprüfen und bewerten Sie außerdem regelmäßig die Sicherheit generativer KI-Systeme in Ihrer Cloud-Infrastruktur. Beheben Sie Schwachstellen und sorgen Sie für Compliance.

Es ist eine gute Idee, Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI festzulegen, insbesondere wenn generative KI-Systeme Inhalte generieren oder Entscheidungen treffen, die sich auf Benutzer auswirken. Darüber hinaus müssen Fragen der Voreingenommenheit und Fairness angegangen werden. Es gibt laufende Rechtsstreitigkeiten bezüglich künstlicher Intelligenz und Fairness, und Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie das Richtige tun. Unternehmen müssen die Benutzererfahrung kontinuierlich bewerten, um sicherzustellen, dass KI-generierte Inhalte die Erwartungen der Benutzer erfüllen und das Engagement fördern.

Ob ein Unternehmen ein generatives KI-System nutzt oder nicht, andere Aspekte der Cloud-Architektur sind weitgehend gleich. Der Schlüssel liegt darin, zu erkennen, dass es Dinge gibt, die weitaus wichtiger sind, und Ihre Cloud-Architektur kontinuierlich zu verbessern.

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