Konsept olarak yapay zeka çok eskidir. Neredeyse 40 yıl önce üniversiteden mezun olduğum ilk işim, lisp. O zamanki kavramların çoğu bugün hala kullanılıyor. Bununla birlikte, herhangi bir sayıda ticari amaç için yapay zeka sistemleri oluşturmak, dağıtmak ve işletmek artık yaklaşık bin kat daha ucuz.
Bulut bilişim, yapay zeka ve makine öğreniminde devrim yarattı, çünkü hiper ölçekleyiciler icat ettiği için değil, ekonomik hale getirdikleri için. Yine de ben ve diğer bazı kişiler, AI/ML işleme ve AI/ML ile birleştirilmiş verilerin nerede barındırılacağı konusunda bir değişiklik görüyoruz. Genel bulut sağlayıcılarını kullanmak, son birkaç yıldır neredeyse hiç akıllıca değildi. Bu günlerde, AI/ML barındırma değeri ve genel bulut sağlayıcılarında ihtiyaç duyulan veriler sorgulanıyor. Neden? Niye?
Tabii ki maliyet. Birçok işletme, bulutta oyunun kurallarını değiştiren AI/ML sistemleri kurdu ve ayın sonunda bulut faturalarını aldıklarında, terabaytlar veya petabaytlarca veri dahil olmak üzere AI/ML sistemlerini barındırmanın pahalı olduğunu hemen anlıyorlar. Ayrıca, veri giriş ve çıkış maliyetleri (bulut sağlayıcınızdan veri merkezinize veya başka bir bulut sağlayıcısına veri göndermek için ödediğiniz tutar) bu faturayı önemli ölçüde artıracaktır.
Şirketler, yönetilen hizmet sağlayıcılar ve ortak konum sağlayıcılar (colos) dahil olmak üzere diğer, daha uygun maliyetli seçeneklere bakıyor veya hatta bu sistemleri koridorun aşağısındaki eski sunucu odasına taşıyor. Bu son grup, büyük ölçüde iki nedenden dolayı “sahip olunan platformlara” geri dönüyor.
Birincisi, geleneksel bilgi işlem ve depolama ekipmanlarının maliyeti son beş yılda büyük ölçüde düştü. Bulut tabanlı sistemlerden başka bir şey kullanmadıysanız açıklayayım. Bilgi işlem ekipmanımıza fiziksel olarak dokunabileceğimiz veri merkezleri adı verilen odalara giderdik – kullanmadan önce doğrudan satın almamız gereken ekipman. Sadece yarı şaka yapıyorum.
Satın almaya karşı kiralama söz konusu olduğunda, çoğu kişi, kendi donanım ve yazılımınızı koruma yükü de dahil olmak üzere geleneksel yaklaşımların, aslında sürekli artan bulut faturalarından çok daha ucuz olduğunu görüyor.
İkincisi, birçoğu bulutta biraz gecikme yaşıyor. Yavaşlamalar, çoğu işletmenin açık internet üzerinden bulut tabanlı sistemleri kullanması nedeniyle meydana gelir ve çok kullanıcılı model, işlemcileri ve depolama sistemlerini aynı anda birçok kişiyle paylaştığınız anlamına gelir. Ara sıra gecikme, buluttaki belirli bulut tabanlı AI/ML sisteminizle ne yaptığınıza bağlı olarak yılda binlerce dolarlık gelir kaybına dönüşebilir.
Bulut sağlayıcılarından temin edilebilen AI/ML sistemlerinin çoğu, geleneksel sistemlerde de mevcuttur. Yalnızca tek bir bulut sağlayıcısında çalışan bir AI/ML sistemine kilitlenmediyseniz, bir bulut sağlayıcısından yerel bir sunucuya geçiş daha ucuz ve hızlıdır ve daha çok bir kaldırma ve değiştirme işlemine benzer.
Buradaki alt satır nedir? Bulut bilişim büyümeye devam edecek. Donanımına sahip olduğumuz ve bakımını yaptığımız geleneksel bilgi işlem sistemleri, eskisi kadar değil. Bu eğilim yavaşlamayacak. Bununla birlikte, bazı sistemler, özellikle büyük miktarda veri ve işleme kullanan ve gecikmeye duyarlı olan AI/ML sistemleri, bulutta uygun maliyetli olmayacaktır. Bu, veri gölleri ve veri göl evleri gibi bazı daha büyük analitik uygulamalar için de geçerli olabilir.
Bazıları, AI/ML sistemini şirket içine geri göndererek bir genel bulut sağlayıcısında barındırmanın yıllık maliyetinin yarısından tasarruf edebilir. Bu iş vakası görmezden gelinemeyecek kadar zorlayıcı ve çoğu bunu yapmayacak.
Bulut bilişim fiyatları, genel bulut sağlayıcılarında çalıştırmanın maliyeti düşük olan bu iş yüklerini karşılamak için düşebilir. Aslında, ilk etapta orada pek çok iş yükü oluşturulmayabilir, ki şu anda olduğundan şüpheleniyorum. AI/ML için buluttan yararlanmak artık her zaman kolay değildir.
Telif Hakkı © 2022 IDG Communications, Inc.
Kaynak : https://www.infoworld.com/article/3669313/some-cloud-based-ai-systems-are-returning-to-on-premises-data-centers.html#tk.rss_all