클라우드 운영 및 유지 관리에 대한 생성 AI의 세 가지 주요 과제

저자 | David Linthicum

계획 | Yan Zheng

현재 AI의 힘을 의심하는 사람은 없지만, 기업은 AI가 너무 많은 애플리케이션을 배포하고 문제를 확장하며 비용 초과를 초래할 수도 있다는 점을 인식해야 합니다.

저는 AI 개발과 엔터프라이즈 및 클라우드 아키텍처와의 통합 경험이 있기 때문에 생성 AI의 이점을 알고 있습니다. 하지만 장점이 많은 반면 동시에 고려해야 할 단점도 있다는 것도 알고 있습니다. 생성 AI는 매우 빠르게 발전하고 있기 때문에 이를 효과적으로 관리하고 부정적인 영향을 줄이는 방법을 결정하는 것이 중요합니다.

클라우드 컴퓨팅 전문가가 이해하고 관리해야 할 생성 AI의 세 가지 주요 단점을 제안합니다.

1. 클라우드 애플리케이션 배포가 너무 많습니다

이것이 제가 생각하는 가장 큰 문제입니다. 이제 노코드 또는 로우코드 메커니즘을 통해 생성된 AI 기반 개발 도구를 사용하여 애플리케이션을 더 빠르게 구축할 수 있습니다. 배포된 애플리케이션(모두 관리해야 함)의 수는 쉽게 통제할 수 없을 정도로 커집니다.

물론 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 애플리케이션 배포 속도를 높이는 것이 좋습니다. 90년대와 2000년대 초반에는 애플리케이션 백로그로 인해 비즈니스 성장이 제한되었으므로 이를 개선하는 방법은 비즈니스에 도움이 됩니다.

그러나 앱 개발에 있어서는 거의 무모한 접근 방식을 보입니다. 이러한 시스템을 구축하고 배포하는 데 필요한 작업은 며칠, 때로는 몇 시간 밖에 걸리지 않습니다. 기업은 애플리케이션의 전반적인 역할에 대해 많은 사전 고려를 하지 않으며, 많은 애플리케이션이 전술적 요구에 맞게 특별히 구축되었으며 중복되는 경우가 많습니다. CloudOps 팀은 관리해야 하는 애플리케이션 및 연결된 데이터베이스 수의 3~5배를 관리하려고 노력하고 있습니다. 전체 혼란이 확장되지 않고 비용이 너무 높습니다.

2. 확장 문제

생성 인공 지능 시스템에는 현재 제공되는 것보다 더 많은 컴퓨팅 및 저장 리소스가 필요합니다. 더 큰 규모를 추진하려면 이러한 리소스를 활용해야 하며 더 많은 스토리지 및 컴퓨팅 서비스를 활성화하는 것만큼 간단하지 않습니다.

제너레이티브 AI 시스템의 사용을 빠르게 확장하려면 추가 리소스 지원을 확보하고 배포하는 것에 대한 고려와 계획이 이루어져야 합니다. 이는 일반적으로 운영 팀이 시스템 가치를 손상시키거나 기능을 제한하지 않고 적절한 양의 리소스를 올바르게 배포하는지 여부에 따라 달라집니다. 여기서의 절충안은 거의 끝이 없습니다.

3. 돈을 물처럼 쓰고 과소비

클라우드 비용을 모니터링하고 관리하기 위해 금융 운영 체제를 구축하느라 바쁜 동안 AI 시스템 생성 비용이 급격히 증가했다는 것을 알 수 있습니다. 당신은 무엇을 해야 합니까?

사실 이는 기술적인 문제가 아닌 비즈니스적인 문제입니다. 기업은 클라우드 지출이 발생하는 이유, 발생 방식, 비즈니스 이점에 대한 수익을 이해해야 합니다. 그러면 비용이 사전 정의된 예산에 포함될 수 있습니다.

클라우드 지출에 제한이 있는 기업을 위한 핫스팟입니다. LOB(기간 업무) 개발자는 합법적인 비즈니스상의 이유로 생성 AI 시스템을 활용하기를 원하는 경우가 많습니다. 그러나 앞서 언급했듯이 비용이 많이 들기 때문에 기업은 자금 조달, 상업적 동기 부여 또는 둘 다를 찾아야 합니다.

생성 인공 지능은 오늘날 소위 "멋진 아이들"이 사용하는 기술이지만 일반적으로 비용 효율적이지 않습니다. 생성적 AI는 때때로 보다 전통적인 개발 방법과 비교할 수 있는 간단한 전술적 작업에 사용됩니다. AI의 남용은 처음부터 지속적인 문제였습니다. 현실은 이 기술이 특정 비즈니스 문제에만 적용 가능하다는 것입니다. 하지만 인기가 많고 과장되어 남용되고 있습니다.

이러한 질문은 이 기술이 성숙해짐에 따라 더 많은 경험이 필요함을 보여줍니다. 그러나 이는 클라우드가 처음 등장했을 때 그랬던 것처럼 클라우드 운영에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

원본 링크: https://www.php.cn/link/a26475af783877529bf81eed81743d71

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