FinOps i AI: równoważenie innowacji i efektywności kosztowej

Październik 16, 2024

Przyspieszone wdrażanie sztucznej inteligencji (AI) napędza szybki wzrost zarówno ilości przechowywanych danych, jak i liczby procesów potrzebnych do trenowania i uruchamiania modeli uczenia maszynowego. To z kolei wywołuje niespotykane dotąd zapotrzebowanie na dodatkową moc obliczeniową. Aby skutecznie zarządzać tą mocą, firmy polegają na infrastrukturach chmurowych, które mogą obsługiwać ogromne procesy na dużą skalę. W wyniku tego koszty operacyjne gwałtownie wzrosły. Dla liderów IT wyważenie niezbędnej innowacji napędzanej AI w chmurze z efektywnością kosztową stanowi ogromne wyzwanie.

Wpływ AI na koszty chmury – zarządzanie wyzwaniem

AI i uczenie maszynowe zwiększają koszty przetwarzania w chmurze na różne sposoby. Potrzeba ogromnych ilości danych i wielu zasobów obliczeniowych, aby wytrenować wysokiej jakości model AI. Po zakończeniu tego procesu dane używane do trenowania modelu muszą być przechowywane. Szybkie tempo rozwoju AI oznacza również, że modele wymagają ciągłego doskonalenia i ponownego trenowania, aby nadążyć za najnowszymi innowacjami technologicznymi.

Dodatkowo, obciążenia AI i ML często wymagają specjalistycznego sprzętu (np. GPU, NPU i TPU), który jest znacznie droższy niż standardowe zasoby obliczeniowe i wymaga specjalnej infrastruktury do wdrożenia i utrzymania. To jeszcze bardziej podnosi koszty.

Jasne jest, że potrzeby obliczeniowe i wykorzystanie zasobów przez obciążenia AI często są sprzeczne z ograniczeniami budżetowymi narzuconymi na firmy. To nie wszystko. Zmienność obciążeń – na przykład przetwarzanie wielu obrazów równolegle – które mogą wymagać znacznej mocy obliczeniowej w jednym momencie, a mniej w innym, może utrudniać dokładne oszacowanie, ile zasobów będzie potrzebnych i kiedy.

Firmy muszą zarządzać tym wszystkim, jednocześnie utrzymując wydajność i skuteczność modeli AI oraz planując zasoby efektywnie, aby minimalizować koszty.

AI i ML oferują rozwiązania dla swoich własnych wyzwań kosztowych

Dobra wiadomość? Pomimo wywierania realnej presji na koszty, AI i ML również dostarczają potężny sposób na radzenie sobie z tymi presjami – zarówno w krótkim, jak i długim okresie.

Niezależnie od tego, czy chodzi o napędzanie automatyzacji, czy optymalizację wykorzystania zasobów chmurowych, AI jest integralna w dostarczaniu efektywnych i opłacalnych rozwiązań. Przykład? Algorytmy optymalizacyjne napędzane AI mogą dynamicznie dostosowywać poziom zasobów, wykorzystując wzorce użytkowania i metryki wydajności, aby dostarczać moc obliczeniową, gdy jest potrzebna, i zmniejszać ją, gdy popyt jest niski.

Mogą nawet dynamicznie skalować pojemność, aby dopasować się do zmieniających się potrzeb, co dramatycznie zmniejsza koszty związane z nadmiernym i niedostatecznym provisioningiem.

Modele predykcyjne napędzane AI są niezbędne do prognozowania szczytowego użycia i skalowania zasobów. Analizując dane historyczne w celu identyfikacji trendów, model może przewidzieć przyszłe zapotrzebowanie, co może pomóc firmom przygotować się na wzrosty w wykorzystaniu zasobów i unikać kosztów za zasoby, które pozostają niewykorzystane w okresach niskiego popytu.

Co więcej, FinOps napędzany AI może zapewnić monitorowanie i zarządzanie kosztami chmury w czasie rzeczywistym, pozwalając organizacjom lepiej zrozumieć i zarządzać ich zużyciem zasobów chmurowych. To pomaga im uzyskać widoczność swojego zużycia i identyfikować możliwości oszczędności kosztów.

Pozycjonowanie biznesu na zrównoważony sukces

Pojawienie się FinOps i AI wprowadza zupełnie nowy wymiar do optymalizacji kosztów i innowacji. Mimo że AI zużywa ogromne ilości mocy obliczeniowej i zasobów, jej możliwości, w połączeniu z możliwościami FinOps, oferują mierzalne możliwości oszczędzania i zarządzania zasobami – proaktywnie i strategicznie zapewniając firmom przestrzeń na innowacje i wzrost, jednocześnie optymalizując ich koszty operacyjne.

Wnioski końcowe

Wykorzystując moc automatyzacji opartej na AI, modelowania predykcyjnego i monitorowania kosztów w czasie rzeczywistym, firmy mogą zrealizować nowe możliwości maksymalizacji przychodów, optymalizacji kosztów i poprawy alokacji zasobów.

Szczególnie teraz, gdy klienci i inwestorzy kładą większy nacisk na innowacyjne rozwiązania przedsiębiorstw, które mogą utrzymać innowacje i wzrost dzięki FinOps, to stanowi punkt odniesienia dla lepszej wydajności technologicznej i finansowej – pozycjonując przedsiębiorstwa oparte na AI na długoterminowy sukces w coraz bardziej konkurencyjnym krajobrazie. Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź nas tutaj.

Artykuł autorstwa Nicola Sfondrini i Sebastian Paas PwC Deutschland
Link do oryginalnej publikacji.