544
Какие облака нужны разработчикам систем на базе AI?
Сервисы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения все глубже проникают в жизнь и обычного пользователя, и корпоративных клиентов. Какие-то из них имеют хайповый характер. За счет этого они делают технологию еще популярнее в массовом сегменте. Так, например, виртуальный инстаграм-блоггер Илона Нейро с лицом Илона Маска и философскими постами развлекает аудиторию социальной сети и удивляет каждый раз, публикуя все более осмысленные и похожие на сообщения реальных пользователей посты. Другие сервисы, такие как голосовые помощники или чат-боты, уже прочно вошли в обиход и больше не воспринимаются как некое технологическое ноу-хау.
По данным IDC, развитие искусственного интеллекта в России в начале своего пути, но процесс проникновения в жизнь корпораций идет весьма быстро. Расходы на разработку подобных систем в течение 2019-2020 гг в коммерческом сегменте и государственных организациях увеличились более чем на 20% и будут, вероятно, прогрессивно расти в будущем.
Популярность AI и машинного обучения возникла не на пустом месте. Ее залогом стало сочетание нескольких факторов: зрелости технологий, спроса на них среди самых разных компаний и растущей доступности, которая стала возможной благодаря более активному применению облачных ресурсов. И это только начало. По мнению исследователей компании Tractica, к 2025 году системы на базе ИИ будут приносить облачным провайдерам до 50% дохода.
Симбиоз облачных услуг и интеллектуальных компьютерных систем – кажется, самое органичное, что могло произойти в мире ИТ. Непосредственно в облаке компании-разработчики решают множество прикладных задач: хранят и управляют данными для AI-систем, проводят тестирования нового функционала в «песочницах», используют облако как базу для предоставления сервиса в формате SaaS.
Почему искусственный интеллект не может жить без облака?
Потребность в значительном объеме вычислительных ресурсов. Нейросети – это всегда про большие данные. Для крупного голосового робота Infobot речь может идти о хранении и обработки терабайтов данных. Потребность в вычислительных ресурсах у сервисов более узкоспециализированных, например, Verme – облачной системы планирования на основе ИИ – конечно же, ниже, но тоже велика. Где взять нужные мощности? Покупка оборудования часто не входит в планы ИТ-разработчиков, тем более что чаще всего это либо стартапы, которым сложно найти инвестиции на инфраструктуру, либо компании, следующие концепции cloud first. Естественно, обычно они выбирают для работы своих продуктов платформы публичных облачных провайдеров.
Прерывистость анализа данных. Это характерно в основном для машинного обучения, которое по сути является составным элементом систем искусственного интеллекта. В некоторых алгоритмах используется специально подобранный объем данных, на основе которого система обучается принимать решения или описывать процессы. По мере исчерпания данных анализ приостанавливается – до того момента, пока не будут собраны или актуализированы новые вводные. Естественно, на период «простоя» вычислительные мощности облака просто выключаются, помогая разработчикам экономить на инфраструктуре. В целом такой подход в управлении облачными проектами позволяет уменьшать до трети операционные расходы компании, что подтверждается и опытом клиентов КРОК Облачные сервисы и исследованиями Accenture.
Идеальное облако для AI и машинного обучение – какое оно?
Исходя из бизнес-потребностей в ресурсах клиенты, разрабатывающие либо использующие в своей работе системы на базе AI, предъявляют следующие к инфраструктуре публичных облаков:
● Высокая производительность
Подобные сервисы весьма требовательны к мощности вычислительных ресурсов. Выделение большого объема ресурсов должно осуществляться провайдером без каких-либо проблем и фактически мгновенно – желательно клиентом самостоятельно, например, через консоль управления вычислительными ресурсами.
● Отсутствие взаимного влияния на других клиентов
Во многом это следует из предыдущего пункта. При недостаточной производительности облачной платформы и не изолированности клиентов друга от друга может начаться конкуренция за ресурсы. Чаще всего это происходит в пиковые периоды – перед крупными праздниками или в определенные сезоны. Разработчикам сервисов на базе AI это нужно учитывать, так как у них всегда есть потребность в большом объеме ресурсов и высокой скорости анализа, а резкий спрос на мощности у «соседей» рискует затормозить работу всех пользователей облака. Решением проблемы становится выбор провайдера, гарантирующего постоянно высокую доступность своей платформы и требуемый объем ресурсов, фиксация этих договоренностей в договоре и SLA, а также проверка на такое распространенное, но крайне неприятное явление, как переподписка.
● Прозрачность биллинга
Для четкого контроля потребленных ресурсов публичного облака облачными провайдерами используются специально настроенные системы биллинга. Отчеты по затратам клиенты могут видеть как в личном кабинете, так и получать по электронной почте. Крайне желательно, чтобы предлагаемая система биллинга была сертифицирована Минкомсвязи. Это обязательное требование для всех операторов, к которым в некоторой степени можно отнести и провайдеров облачных услуг. Однако последние далеко не всегда стремятся получить документ, подтверждающий, что их тарификация прозрачна, а платежи выставляют копейка в копейку без накруток.
