クラウドの運用と保守に対する生成 AI の 3 つの主要な課題

著者| David Linthicum

企画| Yan Zheng

現在、AI の力を疑う人は誰もいませんが、企業は AI が AI の導入にもつながることを認識しておく必要があります。アプリケーションが多すぎる、スケーリングの問題、コスト超過。

私は AI 開発とエンタープライズおよびクラウド アーキテクチャとの統合の経験があるため、生成 AI の利点を知っています。ただし、多くの利点がある一方で、同時に考慮する必要がある欠点もあることも知っています。生成 AI は急速に発展しているため、それを効果的に管理し、悪影響を軽減する方法を決定することが重要です。

私は、クラウド コンピューティングの専門家が理解し、管理する必要がある生成 AI の 3 つの主要な欠点を提案します。

1. 過剰なクラウド アプリケーションのデプロイメント

これが私が認識している最大の問題です。ノーコードまたはローコードのメカニズムにより、生成された AI 主導の開発ツールを使用してアプリケーションをより迅速に構築できるようになりました。導入されるアプリケーション (すべて管理する必要がある) の数は、簡単に制御不能になる可能性があります。

もちろん、ビジネス ニーズを満たすためにアプリケーションの展開を高速化することは良いことです。 90 年代から 2000 年代初頭にかけて、アプリケーションのバックログがビジネスの成長を制限していました。そのため、バックログを改善するあらゆる方法がビジネスにとって有益ですよね。

しかし、アプリケーション開発に対するアプローチはほとんど無謀だと思います。これらのシステムの構築と展開に必要な作業は、数日、場合によっては数時間しかかかりません。企業はアプリケーションの全体的な役割をあまり事前に考慮しておらず、多くのアプリケーションは戦術的なニーズに合わせて構築されており、冗長であることがよくあります。 CloudOps チームは、本来必要な数の 3 ～ 5 倍のアプリケーションと接続されたデータベースを管理しようとしています。混乱全体が拡大することはなく、コストが高すぎます。

2. 拡張の問題

生成人工知能システムには、現在提供されているよりも多くのコンピューティング リソースとストレージ リソースが必要です。より大きな規模を推進するには、これらのリソースを活用する必要がありますが、ストレージとコンピューティング サービスを追加するほど簡単ではありません。

生成 AI システムの使用を急速に拡大するには、追加のリソース サポートを取得して展開するための検討と計画を立てる必要があります。これは通常、運用チームがシステムの価値を損なったり、その機能を制限したりすることなく、適切な量のリソースを正しく展開できるかどうかにかかっています。ここでのトレードオフはほぼ無限です。

3. お金を湯水のように使いすぎて使いすぎる

クラウドのコストを監視および管理する財務オペレーティング システムの構築に忙しい一方で、AI システムの生成コストが大幅に増加していることに気づくかもしれません。あなたは何をするべきか？

実は、これは技術的な問題ではなく、ビジネスの問題です。企業は、クラウドへの支出がなぜ発生しているのか、どのように発生しているのか、そしてビジネス上の利益の利益を理解する必要があります。コストは事前に定義された予算に含めることができます。

これは、クラウド支出に制限がある企業にとってホット スポットです。多くの場合、基幹業務開発者は正当なビジネス上の理由から生成 AI システムを活用したいと考えます。ただし、前述したようにコストがかかるため、企業は資金調達か商業的動機、あるいはその両方を見つける必要があります。

多くの場合、生成人工知能は今日のいわゆる「クールな子供たち」によって使用されているテクノロジーですが、通常は費用対効果が高くありません。生成 AI は、従来の開発方法に匹敵する単純な戦術的なタスクに使用されることがあります。 AI の過剰使用は、その誕生以来継続的な問題となっていますが、現実には、このテクノロジーは特定のビジネス上の問題にのみ適用されます。しかし、それは人気があり、誇大宣伝されているため、過剰に使用されています。

これらの問題は、テクノロジーが成熟するにつれて、より多くの経験が必要であることを示しています。ただし、クラウドが最初に普及したときと同様に、これはクラウドの運用に悪影響を与える可能性があります。

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