تسریع پذیرش هوش مصنوعی (AI) پیامدهای مهمی برای اقتصاد ابری سازمانی داشته است. از آنجایی که کسب‌وکارها روی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری زیادی می‌کنند، باید بر مدیریت استراتژیک هزینه‌های ابری فزاینده تمرکز کنند تا در این دوره تحول‌آفرین هوش مصنوعی رقابتی باقی بمانند. در این مقاله، به مراحلی می‌پردازیم که کسب‌وکار می‌تواند برای پیمایش در زمین اقتصادی محاسبات ابری انجام دهد.

حاکمیت و بهینه سازی فرآیند

در اقتصاد ابری، افزایش هزینه‌ها به دلیل فقدان حکمرانی مؤثر، چالش مهمی را ایجاد می‌کند. برای رفع این مشکل، کسب‌وکارها باید گام‌های پیشگیرانه‌ای در ایجاد یک چارچوب حاکمیتی قوی برای خدمات هوش مصنوعی خود بردارند. این شامل تعریف مجموعه ای از خدمات از پیش تعیین شده متناسب با نیازهای خاص سازمان، همراه با ایجاد توافق نامه های سطح خدمات شفاف (SLA) است. این SLA معیارهای عملکرد، در دسترس بودن و پشتیبانی از هر سرویس را ترسیم می کند و شفافیت و مسئولیت پذیری را در استفاده از منابع هوش مصنوعی تضمین می کند.

برای بهبود کارایی استقرار بار کاری هوش مصنوعی، سازمان ها می توانند الگوهای منطقه فرود را اتخاذ کنند. این الگوها که برای کارهای مختلف مانند مدل‌های هوش مصنوعی سفارشی، NLP، گفتار و تشخیص بینایی پیکربندی شده‌اند، پایه‌ای ثابت برای استقرار منابع فراهم می‌کنند.

علاوه بر این، ادغام فرآیندهای سوار و خارج کردن خودکار می‌تواند برای به حداقل رساندن مداخلات دستی و خطاها اجرا شود. سازمان‌ها همچنین باید یک مکانیسم بازپرداخت و قیمت‌گذاری استاندارد ایجاد کنند که ردیابی شفاف هزینه‌های خدمات هوش مصنوعی و تسهیل تصمیم‌گیری‌های آگاهانه بر اساس الگوهای مصرف منابع را ارائه دهد. علاوه بر این، اتخاذ یک فرآیند تطبیق فاکتور ساختاریافته شفافیت مالی را با نظارت سریع و رسیدگی به اختلافات صورت‌حساب تضمین می‌کند.

ردیابی و بهینه سازی منابع ابری

استقرار منابع هوش مصنوعی می تواند ساده باشد، اما مدیریت عاقلانه آنها هزینه کل مالکیت را کاهش می دهد. اجرای بهترین شیوه‌های برچسب‌گذاری به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا منابع را برای ردیابی مؤثر گروه‌بندی کنند و هدف و مالکیت هر منبع را مشاهده کنند که به تخصیص و مدیریت کارآمد هزینه کمک می‌کند.

هنگام توسعه مدل‌های AI سفارشی، بسیار مهم است که منابع با اندازه مناسب برای بهینه‌سازی. تنظیم هسته‌های CPU یا GPU، بهینه‌سازی SKUها، و تنظیم دقیق پایگاه داده ، ذخیره‌سازی و پیکربندی‌های شبکه، منابع را با نیازهای واقعی هماهنگ می‌کند و از هزینه‌های غیرضروری جلوگیری می‌کند.

آموزش مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند منابع فشرده باشد. پذیرش کانتینری‌سازی (مثلاً Kubernetes) و محاسبات بدون سرور، انعطاف‌پذیری را در مدیریت کارآمد بارهای کاری هوش مصنوعی ارائه می‌کند.

برای توسعه هوش مصنوعی مشتری، عواملی مانند نمونه‌های نقطه/رزرو، بهینه‌سازی هزینه مجوز از طریق Bring Your Own License (BYOL) و پارکینگ ابری یا زمان‌بندی انرژی در محیط‌های توسعه و آزمایش می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه شود. علاوه بر این، بهینه سازی خدمات هوش مصنوعی مانند بینایی و NLP بر اساس نیازهای خاص، مانند تشخیص چهره، OCR ، شناسایی نقطه عطف، تشخیص اشیا، گفتار به نوشتار، و متن به گفتار، باید متناسب با حجم استفاده برای استفاده کارآمد از منابع تنظیم شود. .

سازمان ها باید سعی کنند تعدادی از ابزارهای مدیریت هزینه و نظارت بر شبکه را بهینه کنند که می تواند به مدیریت هزینه در چندین پلت فرم ابری کمک کند.

ابزارهای FinOps می‌توانند در زمان واقعی هزینه‌ها را مشاهده کنند. این امر به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا هزینه‌ها را به‌طور کارآمدتر نظارت و کنترل کنند و به تیم‌ها کمک می‌کند تا تأثیر مالی فعالیت‌های ابری خود را درک کنند تا بتوانند تصمیمات آگاهانه‌ای برای بهینه‌سازی استفاده از منابع بگیرند.

نظارت مستمر بر سطوح مخارج برای شناسایی هزینه های اضافی یا هزینه های غیرمنتظره ضروری است. با نظارت فعالانه و تنظیم هشدارها، سازمان‌ها می‌توانند آستانه‌ها را تعیین کنند و زمانی که هزینه‌ها نزدیک می‌شوند یا از محدودیت‌های از پیش تعریف‌شده فراتر می‌روند، اعلان‌ها را دریافت می‌کنند و آنها را قادر می‌سازد تا قبل از افزایش هزینه‌ها، هزینه‌ها را کنترل کنند. داشبورد گزارش هزینه ابری نمای متمرکزی از معیارها و روندهای مربوط به هزینه ارائه می دهد. این داده‌ها را از سرویس‌های ابری مختلف ادغام می‌کند و آن‌ها را در یک رابط کاربر پسند ارائه می‌کند و به ذینفعان اجازه می‌دهد تا الگوهای هزینه را تجزیه و تحلیل کنند، محرک‌های هزینه را شناسایی کنند و در مورد تخصیص و بهینه‌سازی منابع تصمیم‌گیری آگاهانه بگیرند.

گزینه دیگر مدلسازی سناریوهای مختلف برای ارزیابی تأثیر بالقوه بر هزینه ها است. این تجزیه و تحلیل می‌تواند به پیش‌بینی تقاضا کمک کند و آمادگی بهتر برای تغییر نیازمندی‌های تجاری را فراهم کند.

بهینه سازی اشتراک

این شامل مدیریت تعداد تجزیه و تحلیل داده ها و مناطق فرود هوش مصنوعی در محیط های مختلف، از جمله توسعه، آزمایش، مسیر به زندگی (RTL) و تولید زنده برای اطمینان از تامین منابع بر اساس تقاضای واقعی است. سازمان ها باید سطوح اشتراک را با نیازهای خاص هر محیط هماهنگ کنند تا به استفاده از منابع مقرون به صرفه دست یابند.

آموزش نیروی کار فناوری اطلاعات

مدیریت هزینه موثر مستلزم همکاری بین تیم های توسعه و عملیات است. انجام آموزش مدیریت هزینه برای این تیم ها آگاهی از پیامدهای هزینه را ایجاد می کند و بهترین شیوه ها را برای بهینه سازی هزینه القا می کند. ایجاد یک جامعه فناوری اطلاعات آگاهانه از هزینه، فرهنگ مسئولیت مالی را تقویت می کند و تضمین می کند که ملاحظات هزینه در فرآیندهای تصمیم گیری ضروری است.

بهینه سازی قرارداد ارائه دهنده خدمات ابری

همانطور که سازمان ها مصرف خدمات هوش مصنوعی را افزایش می دهند، مذاکره مجدد درباره توافق نامه های سازمانی با ارائه دهندگان خدمات ابری ضروری می شود. تغییرات در الگوهای مصرف ممکن است منجر به تغییر در ساختار هزینه شود و مذاکره مجدد در قراردادها به سازمان ها اجازه می دهد توافقات را با نیازهای در حال تحول خود هماهنگ کنند و به طور بالقوه شرایط مطلوب تری را تضمین کنند.

در زمان پذیرش تصاعدی هوش مصنوعی، یافتن توازن کامل بین نوآوری های تکنولوژیکی و کارآیی هزینه کار ساده ای نیست. با این حال، با وجود استراتژی های مناسب، سازمان ها می توانند با موفقیت در چشم انداز در حال تحول اقتصاد ابری حرکت کنند.

ما بهترین خدمات مدیریت هزینه ابر را فهرست کرده ایم .

این مقاله به عنوان بخشی از کانال Expert Insights TechRadarPro تهیه شده است که در آن بهترین و باهوش ترین ذهن ها در صنعت فناوری امروز را معرفی می کنیم. نظرات بیان شده در اینجا نظرات نویسنده است و لزوماً نظرات TechRadarPro یا Future plc نیست. اگر علاقه مند به مشارکت هستید، اطلاعات بیشتری را در اینجا بیابید: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro