Penguin Solutions tarafından sunulmuştur
Şirketler, rekabet avantajı olarak AI’ı kullanma baskısı altındalar ancak henüz erken aşamalardayız. Büyük ölçekli şirketlerin sadece yaklaşık %40’ı işlerinde aktif olarak AI kullanırken, diğer %40’ı keşif ve deneme aşamalarında kalıyor. Büyük ilgiye rağmen, IT profesyonellerinin %38’i teknoloji altyapısının eksikliğinin AI başarısının önemli bir engel olduğunu itiraf ediyor.
Zorluk #1: IT organizasyonları AI için hazır değil
IT, yıllar boyunca genel amaçlı ve yüksek performanslı bilgi işlem yüklerini CPU seviyesinde izlemek ve yönetmek için araçlar, süreçler ve deneyime sahiptir. Ancak bugünkü AI altyapısı, izleme ve yönetim yeteneklerinde önemli iyileştirmeler gerektirir. Yüksek güçlü GPU’lar, yüksek performanslı bağlantılar, düşük gecikmeli ağ kumaşları gibi yeni teknolojilerin eklenmesiyle, IT organizasyonları bu AI kümelerini özellikle ölçekte izlemekte ve yönetmekte zorlanmaktadır.
Çözüm: AI altyapısı uzmanlığına yatırım yapın
Birçok organizasyon, kapsamlı IT altyapı uzmanlıklarının kendilerine başarı için gerekli bilgi ve beceriyi sağladığı yanılgısıyla bu zorlukla başa çıkmaya çalışıyor. Maalesef bu genellikle altyapılarını çalıştırmakta veya bekledikleri sonuçları elde etmekte zorlandıkları anlamına gelir. Bir AI stratejisinin başarısı, kullanım durumları, proje tasarımı, donanım ihtiyaçları, maliyetler ve daha fazlasını belirleyen ilk kararlara bağlıdır. Bu, bugünün AI altyapısını tasarlama, dağıtma ve yönetme hakkında pratik, güncel deneyime sahip olmayı gerektirir.
Zorluk #2: Bugünün ve yarının ihtiyaçları için inşa etmek
Bir sistem tasarımına bile başlamadan önce, organizasyonların AI kullanım durumlarını, modellerini ve veri setlerini haritalamaları ve gerekli AI altyapısının kapsamını belirlemeleri gerekir. Aynı zamanda, organizasyonların hızla büyüyen veri taleplerini ve sürekli değişen teknoloji manzarasını da düşünmeleri önemlidir.
Çözüm: Temelden planlayın
Bir organizasyonun AI yolculuğunun her aşamasında gereken kaynakları ve bunların dağıtım süresini belirleyen kapsamlı bir AI yol haritası oluşturmalıdır. Örneğin, tasarımı bir veri merkezi ile başlatmak hayati öneme sahiptir çünkü gücü ve soğutma yetenekleri, AI kümelerinin fizibilitesini ve gelecekte ölçeklenebilirliğini belirleyecektir.
Zorluk #3: Veri yönetimi ve yönetişimi daha da önemli hale geldi
AI, tüm boru hattı boyunca büyük veri kümelerinin verimli yönetimine dayanmaktadır. Veri güvenliği bir sorun haline gelebilir ve verinin temiz, doğru ve önyargısız olması, içsel ve harici uyumluluk düzenlemeleri ile uyumlu olması riskli bir süreç ve sürekli bir sorumluluktur.
