Облачные вычисления пересмотрели то, как организации управляют данными, стимулируют инновации и масштабные операции. Традиционно компании выбирают между общественными, частными и гибридными облачными моделями на основе их конкретной масштабируемости, безопасности и соответствия требованиям. Однако по мере развития облачных платформ технологии искусственного интеллекта стали критическими для формирования своего будущего. Интеграция ИИ преобразует то, как организации принимают, оптимизируют и инновации в их выбранных облачных рамках.
Понимание облачных моделей и их развивающиеся варианты использования
Облачные платформы бывают трех основных конфигураций: публичная, частная и гибридная. Каждая модель предлагает уникальные преимущества в зависимости от бизнес -требований.
Крупные поставщики, такие как AWS, Google и IBM, предлагают общественные облака. Эти платформы обеспечивают немедленную масштабируемость и доступ к расширенным сервисам, таким как неверные вычисления, графические базы данных и аналитику, управляемая искусственным интеллектом. Они идеально подходят для организаций, стремящихся быстро развернуть приложения, провести минимальный тестирование жизнеспособного продукта (MVP) и использовать передовые технологии без инвестиций в их инфраструктуру. Опасения по поводу конфиденциальности данных, соответствия и блокировки поставщиков остаются заметными проблемами.
Как правило, организации управляют частными облаками внутренне для обработки конфиденциальных данных, что позволяет им поддерживать больший контроль над своей средой и обеспечить соблюдение пользовательских политик конфиденциальности и соответствия данных. Тем не менее, частные облака часто отстают от публичных предложений из -за более медленных инновационных циклов. Партнерство с поставщиками, такими как VMware, помогают преодолеть этот пробел, предлагая масштабируемые частные облачные решения, которые интегрируются с публичными платформами.
Гибридная модель сочетает в себе преимущества государственных и частных облаков. Это позволяет предприятиям сохранять конфиденциальные данные локально, одновременно используя услуги общественного облака для пиков спроса и бесшовных интеграций. Эта модель позволяет организациям получить доступ к инновационным услугам при сохранении строгого контроля данных. Гибридные модели особенно полезны в отраслях с колеблющимися потребностями или нормативными требованиями, позволяющие организациям адаптировать свои облачные стратегии к конкретным вариантам использования.
Роль ИИ в эволюции облака
ИИ меняет облачную инфраструктуру, улучшая предложения услуг и автоматизацию вождения в облачных средах. По словам Bain & Company, рынок продуктов и услуг, связанных с AI, может достигать от 780 до 990 миллиардов долларов к 2027 году. Поставщики облачных услуг все чаще интегрируют ИИ для упрощения сложных процессов, таких как управление рабочей нагрузкой, мониторинг безопасности и оптимизация затрат.
- ИИ в публичных облаках. Поставщики общественного облака находятся на переднем крае, предлагая управляемые искусственным интеллектом услуги, которые демократизируют доступ к инструментам машинного обучения и автоматизации. Теперь компании могут использовать предварительно созданные модели искусственного интеллекта и специализированную инфраструктуру, такую как единицы графики (графические процессоры) и подразделения по обработке тензоров (TPU), для ускорения инноваций. Эти услуги помогают организациям сократить время на рынке для решений на основе искусственного интеллекта, делая при этом расширенные возможности доступными для предприятий всех размеров.
- ИИ в частных облаках. Интеграция AI в частных облаках гарантирует, что конфиденциальные данные остаются безопасными в рамках организационных границ. Для таких отраслей, как финансы и здравоохранение, где соблюдение правил, таких как общее правила защиты данных (GDPR), Закон о мобильности и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) и стандарт безопасности данных в области платежных карт (PCI DSS) имеет решающее значение, инструменты мониторинга, управляемые AI, помогают обеспечить политику и определять аномалии в режиме реального времени. Локализованная обработка искусственного интеллекта через Edge Computing дополнительно повышает конфиденциальность данных, сохраняя критические операции в рамках инфраструктуры организации.
- ИИ в гибридных облаках. Гибридные облака получают выгоду от инструментов оркестровки искусственного интеллекта, которые улучшают управление ресурсами в общественных и частных средах. Эти инструменты помогают оптимизировать рабочие процессы, сбалансировать рабочие нагрузки и автоматизировать ответ инцидентов. Например, решения для предсказательного обслуживания с AI используют данные датчика Интернета вещей (IoT) для улучшения процессов производства и предотвращения простоя в логистических операциях.
Отраслевые облачные решения и приложения для искусственного интеллекта
Различные отрасли внедряют облачные модели, которые соответствуют их уникальным потребностям. Влияние ИИ варьируется в зависимости от конкретных проблем и возможностей в секторах финансов, здравоохранения, производства, логистики и электронных коммерции.
Финансовая отрасль использует платформы общественного облака для предоставления индивидуальных финансовых знаний и реализации моделей обнаружения мошенничества. Банки могут изучить огромные объемы транзакционных данных, используя управляемые ИИ-управляемыми услугами, чтобы определить тенденции в мошеннической деятельности и предоставить потребителям персонализированные советы.
В здравоохранении соответствие является обязательным. ИИ-интегрированные частные облака диагностики и предложения по лечению и помогают врачам здравоохранения в надежном управлении чувствительными данными о пациентах. Облачные системы помогают улучшить результаты пациента и гарантировать соответствие нормативным требованиям, используя ИИ для индекса данных здравоохранения и повышения доступности.
Гибридные облачные среды, которые интегрируют IoT и ИИ, преобразуют крупные промышленные операции. Прогнозируемое техническое обслуживание с AI помогает производителям избежать дорогостоящего простоя, предвидя проблемы с оборудованием, прежде чем они возникают. Аналогичным образом, логистические компании используют ИИ для оптимизации цепочек поставок, повышения производительности и сокращения расходов.
Электронные предприятия используют общественные облачные платформы для внедрения систем рекомендаций, управляемых искусственным технологиями, которые улучшают опыт работы с клиентами. Эти системы увеличивают продажи и удержание клиентов, полагаясь на анализ поведения пользователей, чтобы предложить индивидуальные рекомендации по продукту.
Новые тенденции формируют будущее облака преобразования
автоматизация и достижения искусственного интеллекта будут сильно повлиять на будущее Cloud Computing. Несколько ключевых тенденций изменяют, как организации принимают и используют облачные сервисы:
- Увеличение автоматизации в облачных сервисах. автоматизация облачных сервисов выросла, потому что облачные провайдеры инвестировали в решения автоматизации, которые упростит процедуру адаптации и уменьшают сложность управления облачной средой. Например, системы самовосстановления могут автоматически идентифицировать и исправлять проблемы в системах хранения, виртуальных машинах и контейнерах. Эта функция повышает эффективность работы и уменьшает время простоя.
- Инструменты управления затратами с AI. Поскольку организации используют облако чаще, контроль затрат становится более важным. Решения по мониторингу затрат с ИИ обеспечивают эффективное управление ресурсами, отслеживая и оптимизируя свои облачные расходы в режиме реального времени. Эти технологии могут точно определить недостаточно используемые ресурсы и предлагать стратегии сокращения затрат, не жертвуя функциональностью.
- Демократизация ИИ через облачные услуги. Облачные платформы открывают ИИ для более широкого диапазона пользователей, от предприятий до стартапов. Облачные провайдеры позволяют организациям включать ИИ в свою деятельность, снижая свою зависимость от обширной собственной экспертизы, предоставляя управляемые услуги и предварительно построенные модели ИИ. В результате компании могут сохранить свою конкурентоспособность в быстро меняющихся торговых площадках.
- Edge Computing и локализованная обработка искусственного интеллекта. Edge Computing набирает популярность в частных и гибридных облачных настройках. Компании могут снизить задержку и повысить производительность приложения AI, обрабатывая данные локально на грани сети. Это особенно важно для таких секторов, как промышленная автоматизация и автомобили без водителя, которые полагаются на вывод в режиме реального времени для принятия решений и эксплуатации.
- Соответствие и регулирование готовностиПолем По мере продвижения технологий AI, поставщики облачных услуг должны обеспечить, чтобы их предложения соответствовали изменяющимся юридическим и нормативным стандартам. Поставщики общественного облака помогают предприятиям удовлетворять такие стандарты, как GDPR, SOC и ISO/IEC 27001, предоставляя инновационные рамки соответствия. Из -за этой готовности организации уверены, что облачные сервисы будут удовлетворять их требованиям соответствия.
Важность выбора правильной облачной модели
ИИ и автоматизация продвигают облачные вычисления, преобразуя, как организации реализуют и управляют своими облачными планами. Выбор правильной облачной архитектуры необходим для компаний, которые стремятся сбалансировать затраты, безопасность и масштабируемость. Общественные облака предлагают масштабируемость и расширенные возможности ИИ, частные облака обеспечивают защиту данных и соблюдение нормативных требований, а гибридные облака дают компаниям лучшие из обоих миров. Принимая эволюционирующую ландшафт государственных, частных и гибридных облачных моделей, организации могут использовать трансформирующую силу ИИ для решения своих уникальных проблем, защищать от будущих своих операций и оставаться конкурентоспособными во все более основанном на данных мире.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Абу Хасан Пир является вице -президентом по разработке программного обеспечения в глобальной организации финансовых услуг. Он является опытным лидером в создании высокоэффективных программных систем, с опытом, охватывающей низкую задержку и распределенную архитектуру. Хасан сыграл важную роль в определении индустрии … Подробнее от Абу Хасана Пира
