MIA-платформа спонсировала этот пост.
Принятие ИИ и крупной ИТ -инфраструктуры для поддержки развития ИИ резко возросло во всей ИТ -промышленности в отчаянной попытке оптимизировать процессы, оптимизировать затраты и сократить время на рынке.
Тем не менее, ненадлежащее и безрассудное принятие новых технологий, которые требуют гигантских центров обработки данных, только увеличивает затраты на облачные вычисления и потребление энергии. Согласно отчету Международного энергетического агентства (IEA), ожидается, что развитие и развертывание искусственного интеллекта приведут к росту спроса на энергию, который только будет расти.
Удивительно, но этот сценарий создает основу для новых возможностей, если более ответственный, устойчивый подход создается с разработкой и разработкой экологически чистых программ.
Устойчивое разработка программного обеспечения включает усилия по снижению воздействия ИТ на ИТ на окружающую среду на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Это также охватывает снижение экономического и организационного воздействия программного обеспечения, направленного на более низкую общую стоимость владения. Это может быть достигнуто с помощью эффективного оборудования, настаивая на подходе GreenOPS и, в целом, делая «зеленый» выбор, когда речь идет о разработке и разработке программных приложений.
Понимание потребностей в энергии ИИ
ИИ пронизывает каждый аспект нашей жизни. Каждая организация, малая или большая, заманивается обещаниями, полученными в реализации искусственного интеллекта в продуктах, приложениях и услугах.
Тем не менее, многие люди игнорируют, что рабочие нагрузки ИИ могут быть особенно энергоемкими, что приводит к огромному воздействию на окружающую среду. Обычные болевые точки включают потребление энергии, необходимое для обучения крупных моделей ИИ, требования к мощности центров обработки обработки данных для поддержки твердой инфраструктуры ИИ, а также электронных отходов.
Неэффективная практика разработки программного обеспечения может только ухудшить ситуацию. Все эти проблемы находят доказательства в прогнозировании Gartner, которые ожидают воли глобальных предприятий определять приоритетное обеспечение устойчивости программного обеспечения наряду с другими нефункциональными требованиями. Кроме того, устойчивость, вероятно, станет основным фактором в технологии покупки, что может привести к 50% -ную ставку отторжения в решениях о покупке.
По сути, написание и обработку кода и программного обеспечения, на котором полагается вся парадигма ИИ, требует огромного потребления энергии и производит чрезмерные выбросы. Если энергия, необходимая для подпитки как программного обеспечения, так и оборудования, поступает из невозобновляемых источников и плохих практик, влияние на окружающую среду, несомненно, будет отрицательным.
Представление GreenOPS: в основе устойчивости
Итак, как мы можем минимизировать воздействие на окружающую среду, сохраняя при этом высокую эффективность и стандарты качества?
GreenOPS — это целостный подход, который сочетает в себе деловые практики и технологические инновации для повышения эффективности облака при одновременном снижении воздействия на окружающую среду.
Стоит подчеркнуть, что Greenops прокладывает путь для возможности повышения собственной эффективности с точки зрения операций и конкурентоспособности рынка. Это особенно верно для всех тех организаций, которые должны учитывать высокое давление, полученные из планов дискурса по устойчивому развитию и бюджета.
По сути, подход Greenops может обеспечить преимущества как с точки зрения устойчивости, так и с точки зрения устойчивости и денег. Это включает использование облачных конфигураций; выбор ресурсов, которые не жаждут энергии и вычислительной мощности; масштабирование, планирование и обновление ресурсов; Завершение рабочих нагрузок зомби и переход к композиции.
Финалы: дополнительный подход к Greenops
Помимо экологического дискурса, вы должны справиться со скрытыми облачными затратами. Подобно тому, как GreenOPS касается углеродного следа облачной инфраструктуры, Finops является совместным подходом между ИТ, финансами и бизнесом для решения ответственности затрат на ресурсы в облачных средах через межфункциональную централизованную команду.
Это возможно посредством взаимного разговора и точного мониторинга затрат, управления и прогнозов. И это требует существенных изменений с культурной точки зрения.
Работая вместе, Greenops и Finops могут постоянно оптимизировать облачные ресурсы для снижения затрат, потребления энергии и выбросов газа. В конечном счете, все выигрывают.
Устойчивая разработка программного обеспечения и ИИ: лучшие практики
Умное и ответственное использование ИИ может способствовать устойчивости, но жизненно важно начать с подхода к устойчивому дизайну.
Начните с этих лучших практик:
- Облачные миграции и оптимизация: облачные технологии являются энергоэффективными и масштабируемыми, значительно снижая электронные отходы и выбросы углерода.
- Greenops и Finops: Сочетание GreenOPS и Finops подходов может помочь контролировать как затраты, так и выбросы.
- Зеленое кодирование: Полное управление жизненным циклом устойчивого разработки программного обеспечения включает в себя методы зеленого кодирования, включая оптимизацию алгоритмов, кодирование с эффективными языками программирования, а также сокращение увольнений и сложностей.
- Инструменты для оптимизации ресурсов: Некоторые инструменты полезны для минимизации или оптимизации использования ресурсов, которые требуют множества мощности памяти и процессора. Например, Kube-Green-это инструмент с открытым исходным кодом, который управляет изменением размера кластера Kubernetes для оптимизации потребления энергии ИТ-инфраструктуры, что снижает выбросы углерода. Kube-Green-это контроллер Kubernetes, который использует пользовательский ресурс для паузы и перезапуска стручков. Поэтому развертывание может быть сокращено до нуля, а рабочие места Cron могут быть ограничены рабочим временем.
- Программная архитектура: Выбор архитектуры программного обеспечения, такого как вычислительные вычисления без сервера и другие композиционные подходы, помогает гарантировать гибкость, масштабируемость и адаптивность, способствуя повторному использованию и снижению затрат.
- Умное использование AI: Ответственная реализация ИИ предоставляет возможности для достижения целей в области устойчивого развития. Это может привлекать помощников ИИ или агентов для оптимизации процессов, автоматизации рутинных задач, мониторирования потребления энергии или частоты ошибок и анализа тенденций данных, среди других стратегий. Дополненные Finops — или интеграцию ИИ и машинного обучения (ML) в Finops для оптимизации управления облачными затратами — помогает сократить отходы облаков, сократить затраты и углерод и предоставлять данные для более экологичных решений.
Внутренние платформы разработчиков и ИИ для достижения устойчивости
Внутренние платформы разработчиков (IDP) предоставляют средства для устойчивого развития наряду с затратами и надежностью в доставке программного обеспечения.
ПИСП может способствовать устойчивости, распределяя энергетические задачи в разных средах и обнаружение областей для экономии энергии.
В частности, эти платформы облегчают экологически чистую практику разработки посредством эффективной виртуализации, контейризации и консолидации ресурсов. Они стремятся управлять полным жизненным циклом облачных местных приложений в масштабе, обеспечивая производительность, управление, а также пособия по устойчивости.
Более того, компаньоны и агенты ИИ могут помочь в сборе ресурсов платформы, поддержке ежедневных задач разработчика, создании и повторном использовании программных активов, создании и тестировании шаблонов и компонентов, мониторинга ошибок и эффективности использования мощности для выявления областей для оптимизации.
Симбиотическая связь между ИИ и устойчивости
Следуя пути устойчивости не означает только экономию энергии и сокращение выбросов, но также снижение общей стоимости владения программным обеспечением, минимизируя его экономическое, организационное воздействие и воздействие на окружающую среду.
Некоторые преимущества включают:
- Возврат инвестиций: Resource-Aware Development AI минимизирует вычислительные затраты и воздействие на окружающую среду. Платформы с AI с автоматизированными инструментами приводят к более низким эксплуатационным затратам, более быстрым циклам разработки и улучшению использования ресурсов, улучшая рентабельность инвестиций, соответствующие более широким целям устойчивости с эффективностью и ответственностью.
- Улучшенная репутация бренда и доверие клиентов: Экологически сознательные потребители все чаще выбирают компании, которые демонстрируют устойчивую практику, что приводит к значительному повышению имиджа бренда, репутации и лояльности клиентов. Принимание устойчивости — это не только этическое обязательство, но и мощный дискриминатор на сегодняшнем рынке.
- Смягчение экологических рисков, связанных с ИИ: Устойчивые методы разработки программного обеспечения способствуют этическому и масштабируемому росту ИИ, при этом снижая его негативное воздействие на окружающую среду, включая высокое потребление энергии и электронные отходы.
Заключение
Устойчивое будущее требует приоритетов устойчивой практики в разработке программного обеспечения.
Важные передовые практики включают в себя применение устойчивого подхода к жизненному циклу обеспечения программного обеспечения, выбора эффективного оборудования и инфраструктуры, используя зеленый код и архитектуру, принятие GreenOPS и FINOPS и разумно реализовывать ИИ.
С учетом того, что принятие искусственного интеллекта растут с удивительной скоростью, ответственная интеграция стала необходимостью, а не вариантом.
Очень важно избегать увлечения шумихом и выбирать технологии автоматизации на основе конкретных вариантов использования и ощутимых результатов, которые способствуют эффективной и прагматической реализации. Это уменьшает потраченные впустую усилия и ресурсы, но также минимизирует воздействие на окружающую среду.
Платформы разработчиков, основанные на AI, являются ключом к предоставлению важной, комплексной структуры и инструментов для беспрепятственного управления полным жизненным циклом разработки программного обеспечения, решающих цели устойчивости наряду с другими целями.
MIA-Platform-это AI-платформа, которая является AI-платформой, которая дает организациям масштабировать гибкие и платформные инженерные практики, управление автоматизацией и повторное использование программного обеспечения, оптимизацию доставки данных и использует весь потенциал ИИ. Узнайте больше последних из MIA-платформенных историй о тренде Youtube.com/thenewstack Tech, быстро движется, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Дарио Эспозито-специалист по техническим писателям в MIA-Platform. Увлеченными этим, цифровизация и ИИ, его цель состоит в том, чтобы демократизировать технические истории, гарантируя, что они доступны при сохранении технической глубины. С опытом в сравнительных языках и культурах и … Подробнее от Дарио Эспозито
