Независимый ИТ-консультат Субаш Натараджан рассказывает на портале The New Stack о том, как синергия генеративного ИИ (GenAI) и облачных вычислений изменит построение, развертывание и управление облачными инфраструктурами предприятий.

Представьте себе мир, в котором облачные среды являются не просто платформами для хранения, вычислений и масштабирования, но и способны обучаться, адаптироваться и развиваться. Это обещание «интеллектуального облака» — мощной синергии GenAI и облачных вычислений. Сегодня мы стоим на пороге этой технологической революции, но давайте зададимся вопросом: как эта синергия изменит построение, развертывание и управление облачными инфраструктурами предприятий в будущем?

Согласно недавнему исследованию McKinsey, к 2030 г. облачные вычисления, по прогнозам, принесут 3 трлн. долл. EBITDA, а GenAI обеспечит еще от 75 до 110 процентных пунктов рентабельности инвестиций. Это обусловлено появлением новых бизнес-кейсов, снижением затрат на миграцию и повышением производительности за счет автоматизации и оптимизации на основе ИИ.

Как архитектор и стратег облачных вычислений, я считаю важным обсуждение грядущего перехода облака к GenAI. Я наблюдаю мощную синергию в этой области, которая обещает значительный прогресс в облачных технологиях.

Несмотря на жаркие споры о том, что лучше: облако или онпремис, GPU или CPU, тонкая настройка LLM или RAG, лучший выбор в конечном итоге зависит от конкретного бизнеса и его конкретных сценариев использования. Поэтому в этой статье для бизнес-руководителей, архитекторов облачных вычислений и ИИ, инженеров и всех, кого волнует будущее облачных вычислений с GenAI, представлена информация о том, как GenAI трансформирует облачную платформу. Она поможет увидеть перспективу и сформировать целостное руководство, чтобы подготовиться к грядущим вызовам и возможностям.

Интеллектуальные приложения нового поколения: как ИИ меняет ландшафт

Сегодня разработчики ПО пишут код, одновременно комбинируя данные, модели и сервисы ИИ для создания передовых приложений. Это также включает в себя интеграцию различных источников данных и использование больших языковых моделей (LLM). С точки зрения платформы, эти возможности делают доступными такие облачные сервисы, как Microsoft Azure AI Studio, Google Vertex AI и Amazon SageMaker.

Эти инструменты позволяют даже небольшим стартапам быстро развернуть сложные сервисы на базе ИИ. В то же время крупные предприятия могут усовершенствовать свою аналитику с помощью передовых моделей ИИ, преобразуя все этапы разработки и развертывания приложений.

Несомненно, эти достижения очень важны, но для предприятий достижение долгосрочного успеха также зависит от решения следующих пяти основополагающих задач:

  1. Формирование культуры DevOps.
  2. Использование нативной облачной архитектуры и паттернов.
  3. Создание платформы для разработчиков.
  4. Консолидация данных и создание стратегии работы с данными.
  5. Внедрение культуры инноваций и инженерии.

Облако с искусственным интеллектом: от автоматизации к автономности

В современных условиях управление и эксплуатация облака становятся все более сложными, несмотря на обилие инструментов автоматизации. Спросите любого инженера DevOps или SRE, и он расскажет вам о проблемах, связанных с «разрастанием инструментов» или «разрастанием облачных сервисов». Хотя многие организации стремятся стандартизировать и оптимизировать свои процессы, им часто приходится добавлять новые инструменты или сервисы, которые скорее усложняют ситуацию, чем разрешают ее. Интеграция традиционного ИИ с возможностями GenAI в этих сценариях представляет собой многообещающий путь вперед, упрощающий операции и значительно улучшающий общее управление облаком.

Если заглянуть в будущее, то разработка ИИ-агентов произведет революцию в автономном управлении облаком, поскольку эти специализированные программы (агенты) будут постоянно обучаться, адаптироваться и принимать решения в режиме реального времени. Представьте себе сценарий, в котором эти агенты могут автономно обнаруживать скачки трафика с помощью мониторинга в реальном времени во время срочной распродажи на облачной платформе электронной коммерции и динамически масштабировать серверные экземпляры для поддержания производительности и предотвращения задержек. Одновременно они могут последовательно развертывать стратегии защиты от угроз безопасности, таких как DDoS-атаки, перенаправлять трафик и применять меры безопасности. В конечном итоге эти достижения позволят таким командам, как облачные, DevOps и SRE, сосредоточиться на важных когнитивных задачах, что значительно повысит продуктивность.

Размывание границ: конвергенция физических и цифровых технологий

По мере развития облачных технологий и технологий GenAI границы между физическим и цифровым будут стираться. Периферийные вычисления и Интернет вещей (IoT), интегрированные с облачными сервисами на базе GenAI, создадут бесшовную связь между локализованной обработкой данных на периферии и централизованными облачными возможностями. Такая эволюция способствует непрерывному соединению микрооблаков (локальная периферия) и макрооблаков (публичные/частные облачные среды).

Примечание: поставщики публичных облаков уже продвигают этот гибридный подход с помощью таких решений, как AWS Outposts, Google Anthos и Azure Stack Edge, которые поддерживают развертывание на периферии.

Один из простых, но целостных сценариев использования — производственная фабрика, оснащенная датчиками IoT для сбора данных о производительности. Развернутые на местах модели, такие как малые языковые модели (SLM), могут обрабатывать эти данные локально для обнаружения аномалий и синхронизироваться с продвинутыми LLM в облаке для анализа данных, выявления потенциальных неисправностей оборудования и диагностики первопричин. Такой двойной подход позволит проводить прогнозный анализ и проактивно принимать решения, обеспечивая новый уровень эффективности и инноваций.

Позвольте мне заметить, что на первый взгляд это может показаться простым и модным, но это вовсе не так: облачным провайдерам и потребителям, скорее всего, придется проделать большую работу, чтобы достичь этой точки.

Ориентация в интеллектуальной облачной революции

Несмотря на оптимистичный прогноз развития интеллектуального облака, нам не менее важно решать возникающие при этом сложности и проблемы. Очень важно обеспечить конфиденциальность данных, способствовать этическому развитию ИИ и соблюдению нормативных требований. Но самое главное, что для преодоления этих трудностей необходимо сформировать образ мышления, ориентированный на ИИ.

GenAI больше не является просто технологической темой — она превратилась в бизнес-диалог, влияющий на различные аспекты бизнес-стратегии.

Первые шаги на пути к интеллектуальному облаку должны быть направлены на определение ценности для бизнеса, обеспечение рентабельности инвестиций, обеспечение ощутимого эффекта на ранних этапах пути и уделение большего внимания следующему:

  • акцент на бизнес-результатах;
  • принятие обоснованных решений;
  • тщательное тестирование и измерение прогресса;
  • создание прочной архитектурной основы, где управление имеет решающее значение;
  • взаимодействие с сообществом.

Я призываю вас всегда помнить, что для начала трансформационного пути необходима надежная стратегия. Принятие подхода «crawl, walk, run» («ползти, идти, бежать») имеет решающее значение для достижения долгосрочного успеха и возврата инвестиций.