Для вашей команды
Перейти на Skyone
Рекомендуемые товары
Облачные данные для ИИ: как облачные вычисления способствуют развитию искусственного интеллекта
Облачные данные для ИИ имеют решающее значение для эффективного функционирования искусственного интеллекта. Искусственный интеллект (ИИ) — это гениальная технология, но сам по себе он ничего не делает. Реальная движущая сила ИИ — это способность хранить, обрабатывать и получать доступ к информации в больших масштабах , и именно здесь многие компании сталкиваются с критической проблемой. Чем совершеннее модели ИИ, тем выше спрос на инфраструктуру, способную идти в ногу с этой эволюцией, не снижая производительность, не создавая чрезмерных затрат и не ставя под угрозу безопасность.
Таким образом, если ИИ — это мозг инноваций, то облачные данные — это кислород, который поддерживает его жизнь . Без хорошо структурированной стратегии масштабируемость ИИ может стать проблемой, а не решением. В конце концов, машинного обучения необходимо обрабатывать терабайты информации, и попытка управлять всем этим на локальных ( внутрикорпоративных ) серверах может быть сродни попытке удержать океан в ведре.
Рынок уже осознал эту потребность. Согласно данным IDC ( International Data Corporation ) , к 2025 году 90% новых корпоративных приложений будут использовать ИИ, а более 50% корпоративных данных будут храниться в облаке . Другими словами, переход в облако перестал быть конкурентным преимуществом: это стало обязательным условием для всех, кто хочет оставаться конкурентоспособным.
Но просто разместить данные в облаке и ожидать, что ИИ волшебным образом заработает, недостаточно. Как же обеспечить готовность вашей инфраструктуры к обработке этого потока данных? Какие поставщики предлагают лучшие решения для обработки ИИ без ущерба для безопасности и соответствия требованиям ? Как избежать чрезмерной зависимости от одного поставщика?
В этой статье мы рассмотрим, как облачные данные способствуют развитию искусственного интеллекта, основные преимущества этой модели, проблемы и лучшие практики внедрения эффективной и масштабируемой стратегии.
Приятного чтения!
Искусственный интеллект — мощный инструмент, но без постоянного потока структурированных данных он просто не работает. машинного обучения должны обрабатывать миллионы (а иногда и миллиарды) единиц информации, чтобы выдавать точные результаты. И то, где эти данные хранятся, доступны и обрабатываются, может определить успех или неудачу любой облачной стратегии в области .
Если бы ИИ был машиной, данные были бы топливом. Но нет смысла иметь топливо, если оно недоступно в нужное время и в необходимом количестве — вот тут-то и пригодится облако.
Облачные данные — это информация, хранящаяся, управляемая и обрабатываемая на удаленных серверах, что обеспечивает гибкий доступ и практически неограниченную масштабируемость . Таким образом, вместо того, чтобы полагаться на ограниченную локальную инфраструктуру, компании могут расширять свою деятельность, интегрировать системы и ускорять обработку данных ИИ без ущерба для затрат и безопасности.
2.1. Взаимосвязь между облачными вычислениями и искусственным интеллектом
Облачные вычисления — это не просто хранилище данных: они обеспечивают эффективную обработку данных искусственным интеллектом . Для обработки и интерпретации данных в режиме реального времени передовым моделям необходима масштабируемая вычислительная мощность. Локальные инфраструктуры, помимо высокой стоимости, могут стать операционным узким местом, ограничивающим скорость и точность ИИ.
Облачные вычисления решают эти проблемы тремя основными способами :
- Гибкие возможности хранения : облако позволяет компаниям хранить большие объемы данных без ограничений, связанных с локальными физическими серверами;
- Оптимизированная обработка : модели ИИ могут получать доступ к информации и обрабатывать ее непосредственно в облаке, что обеспечивает большую гибкость в анализе данных;
- Высокая доступность : непрерывный и безопасный доступ к данным без перебоев, которые могли бы поставить под угрозу работу ИИ.
Благодаря хорошо структурированной облачной стратегии компании обеспечивают своим решениям в области искусственного интеллекта необходимую инфраструктуру для эффективной, безопасной и масштабируемой работы с использованием облачных данных для ИИ .
Теперь, когда мы понимаем, что такое облачные данные и как они позволяют использовать ИИ, возникает важный вопрос : каковы реальные преимущества такого подхода для компаний, которые уже используют искусственный интеллект? В следующем разделе мы рассмотрим основные преимущества облачных данных для ИИ и то, как эта структура может повлиять на производительность, безопасность и оптимизацию затрат.
Внедрение искусственного интеллекта без надежной инфраструктуры данных представляет собой серьезную проблему. Модели ИИ требуют больших объемов информации для непрерывного обучения, обработки и оптимизации. Поэтому хранение и обработка данных в облаке не только облегчает этот процесс, но и обеспечивает операционную эффективность, масштабируемость и снижение затрат.
Таким образом, для компаний, использующих ИИ в больших масштабах, преимущества облака выходят за рамки простого хранения . Облачные вычисления позволяют постоянно обеспечивать доступ к данным, интегрировать их в различные системы и оптимизировать для быстрого и точного реагирования на запросы моделей ИИ. Подробнее об этих преимуществах читайте ниже.
3.1. Масштабируемость и гибкость
Одна из самых больших проблем при работе с ИИ — необходимость переменной обработки данных . Во время обучения модели потребление вычислительных ресурсов может быть чрезвычайно высоким, в то время как в другое время спрос может быть ниже. Если инфраструктура находится на собственных серверах , то есть на локальных серверах, компании потребуется инвестировать в оборудование для поддержки пиковой нагрузки , что приведет к высоким затратам и простаиванию ресурсов большую часть времени.
Поэтому облачные технологии решают эту проблему, предлагая масштабируемость по требованию . Таким образом, вычислительные ресурсы могут автоматически регулироваться, обеспечивая компании достаточную мощность в критические моменты , без нерационального использования инвестиций при снижении спроса. Это позволяет обучать сложные модели без технических ограничений , а также облегчает расширение проектов в области ИИ без необходимости крупных первоначальных инвестиций.
3.2. Удаленный доступ и совместная работа в режиме реального времени
Современный ИИ требует совместного подхода . Инженерам по данным, специалистам по ИИ и ИТ-командам часто приходится работать вместе, одновременно получая доступ к данным и моделям, независимо от географического местоположения .
Благодаря облачным данным отсутствуют физические барьеры . Все участники проекта могут получать доступ, изменять и анализировать модели ИИ в режиме реального времени, обеспечивая гибкость и повышение эффективности разработки интеллектуальных решений. Кроме того, управление версиями (процесс управления различными версиями кода, системы, модели, файла и/или программного обеспечения ) и управление данными становятся более организованными, уменьшая несоответствия и гарантируя, что команды работают с самой актуальной информацией.
3.3. Снижение операционных издержек
Поддержание выделенных серверов для хранения и обработки данных ИИ требует значительных инвестиций в оборудование , техническое обслуживание и поддержку . Кроме того, инфраструктура нуждается в постоянных обновлениях, чтобы соответствовать растущему объему данных и меняющимся вычислительным требованиям.
Поэтому облачные вычисления предлагают более экономически эффективную модель , в которой компании платят только за используемые ресурсы. Это исключает затраты, связанные с приобретением и модернизацией серверов, и снижает эксплуатационные расходы, связанные с электроэнергией, охлаждением и специализированной технической поддержкой. В результате компании могут оптимизировать использование ресурсов , поддерживая высокую производительность без ущерба для бюджета.
3.4. Ускоренная обработка для обучения модели
Обучение моделей ИИ требует огромных вычислительных мощностей. Настройка сложных алгоритмов может занимать часы или даже дни , в зависимости от объема данных и сложности модели. Если бы эта обработка выполнялась на локальных серверах, оборудования могли бы ухудшить результаты и значительно увеличить время обучения.
Однако с облачными технологиями время обработки резко сокращается высокопроизводительные графические процессоры (GPU процессоры ), что позволяет обучать модели параллельно и быстро оптимизировать их . Это означает, что компании могут сократить время, необходимое для настройки и проверки, ускорить получение результатов и обеспечить большую эффективность в разработке ИИ. Такое ускорение обеспечивается использованием облачных данных для ИИ , которые быстро и стабильно пополняют модели.
Учитывая преимущества облачных данных для ИИ, следующим шагом является понимание основных вариантов, доступных на рынке . В следующем разделе мы рассмотрим основные облачные платформы для ИИ и факторы, отличающие каждую из них, помогая компаниям принимать более обоснованные решения о выборе. Оставайтесь с нами!
Внедрение облачных вычислений для искусственного интеллекта приносит множество преимуществ, но также требует строгого соблюдения требований безопасности и конфиденциальности . Огромный объем данных, обрабатываемых ИИ, увеличивает потребность в защите от несанкционированного доступа, утечек и неправомерного использования информации.
Поэтому безопасность данных в облаке должна быть приоритетом для любой компании, использующей ИИ. Помимо защиты от киберугроз, крайне важно обеспечить соответствие хранимых данных нормативным стандартам и передовым методам соблюдения требований . Подробнее см. ниже.
4.1. Шифрование данных
Шифрование — один из основных уровней защиты данных, хранящихся и обрабатываемых в облаке. Этот механизм гарантирует защиту информации даже в случае несанкционированного доступа, делая данные недоступными для чтения любому, кто не имеет необходимых учетных данных.
используются два основных типа шифрования:
- Шифрование данных в состоянии покоя : защищает данные, хранящиеся на облачных серверах, обеспечивая их безопасность даже тогда, когда они не используются;
- Шифрование при передаче : защищает данные во время их передачи между различными системами или устройствами, предотвращая перехват во время обмена данными.
Ведущие облачные провайдеры предлагают передовые методы шифрования, часто используя такие стандарты, как AES-256 ( Advanced Encryption Standard ) , и такие технологии, как управляемые клиентом ключи шифрования . Это позволяет компаниям полностью контролировать, кто может получить доступ к их данным и при каких условиях.
Поэтому внедрение надежной политики шифрования имеет важное значение для снижения риска атак и обеспечения целостности и конфиденциальности данных, используемых моделями искусственного интеллекта.
4.2. Контроль доступа и аутентификация
Помимо шифрования, контроль доступа является критически важным фактором защиты данных в облаке . Только авторизованные пользователи должны иметь возможность просматривать, изменять или обрабатывать конфиденциальную информацию.
Для обеспечения такой защиты необходимы следующие меры :
- Многофакторная аутентификация (МФА ) : требует использования более чем одного фактора для подтверждения личности пользователя, сочетающего пароли, токены безопасности или биометрические данные. Такой подход значительно снижает риск несанкционированного доступа.
- идентификацией и доступом (IAM ) : определяет конкретные правила для каждого пользователя или группы, гарантируя предоставление только необходимых разрешений;
- Принцип минимальных привилегий : каждый пользователь имеет доступ только к информации, строго необходимой для выполнения своих функций, что уменьшает поверхность атаки и последствия в случае компрометации учетных данных.
Кроме того, непрерывный мониторинг и регулярные проверки очень важны для выявления подозрительных моделей доступа и быстрого реагирования в случае попытки взлома.
4.3. Соблюдение нормативных требований
Поскольку данные становятся стратегическим активом для компаний, правила конфиденциальности и безопасности во всем мире становятся все более строгими .
В Европейском Союзе GDPR устанавливает строгие правила обработки данных, требуя прозрачности, явного согласия и права на забвение . В Германии и Франции дополнительные правила цифрового суверенитета налагают требования к хранению и обработке информации на территории страны.
В Бразилии LGPD устанавливает правила использования персональных данных, требуя от компаний принятия адекватных мер безопасности и гарантирования конфиденциальности пользователей. Хотя LGPD не относится конкретно к облачным вычислениям , его положения напрямую влияют на политику хранения и обмена данными.
Независимо от юрисдикции, обеспечение соблюдения нормативных требований имеет важное значение для предотвращения санкций и поддержания доверия клиентов . Поэтому многие компании применяют такие стратегии, как:
- Полное картирование жизненного цикла данных, обеспечивающее прозрачность в обработке информации;
- Хранение и переработка в географических регионах, отвечающих местным требованиям;
- Внедрение строгих политик управления данными и обеспечения безопасности.
Таким образом, организации могут использовать преимущества облачных технологий, не нарушая при этом требования международных и национальных нормативных актов.
Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных в облаке — это не только нормативное требование, но и конкурентное преимущество . Компании, внедряющие передовые методы защиты данных, снижают риски и повышают надежность своих услуг, позволяя предприятиям использовать облачные данные для ИИ без ущерба для своей юридической ответственности.
В следующем разделе мы рассмотрим основные тенденции использования облачных данных для искусственного интеллекта.
Эволюция искусственного интеллекта в облаке — это не только технологические достижения, но и стратегические изменения, которые напрямую влияют на то, как компании управляют, обрабатывают и защищают свои данные.
ожидается облачный ИИ с различными инфраструктурами, что позволит найти баланс между производительностью, стоимостью и безопасностью. Поэтому компаниям, стремящимся к конкурентоспособности, необходимо идти в ногу с этими тенденциями, чтобы принимать стратегические решения уже сегодня.
Ниже мы рассмотрим три тенденции, которые уже формируют будущее облачного ИИ, и то, как они могут повлиять на бизнес-операции.
5.1 Расширенная автоматизация с использованием ИИ через облако
Искусственный интеллект на основе облачных технологий не ограничивается обучением и запуском прогнозных моделей . В ближайшие годы тенденция будет заключаться в автоматизации самого ИИ, оптимизации процессов без прямого вмешательства человека.
Благодаря развитой автоматизации облачные платформы смогут более эффективно управлять моделями ИИ , корректируя алгоритмы, исправляя ошибки и оптимизируя процессы. Это означает, что компании смогут:
- Сократите время разработки модели, поскольку система автоматически настроит гиперпараметры и повысит точность модели;
- Повышение операционной эффективности за счет обеспечения оптимального и безотходного использования вычислительных ресурсов;
- Сокращение количества человеческих ошибок, поскольку ИИ сможет отслеживать, корректировать и исправлять ошибки в режиме реального времени, повышая надежность систем.
Эта тенденция обусловлена развитием таких платформ, как MLOps ( Machine Learning Operations ), которые автоматизируют весь жизненный цикл ИИ , от разработки до развертывания и обслуживания моделей. Компании, внедряющие передовые облачные решения для автоматизации, будут обладать большей гибкостью и масштабируемостью при реализации ИИ, что обеспечит им большую эффективность и конкурентоспособность .
Будущее искусственного интеллекта в облаке будет определяться интеллектуальной интеграцией, операционной гибкостью и передовой автоматизацией . Компании, которые умеют сбалансировать внедрение этих технологий и адаптировать их к реалиям, получат значительное конкурентное преимущество в ближайшие годы.
5.2 Платформы для разработки агентов ИИ
Популяризация генеративного искусственного интеллекта придала новый импульс так называемым агентам ИИ — системам, которые работают с определенной степенью автономности, выполняя задачи, взаимодействуя с пользователями, интерпретируя команды и принимая решения на основе данных.
Для создания, обучения и эксплуатации этих агентов специализированные платформы , объединяющие передовые технические ресурсы и упрощенные интерфейсы, что ускоряет внедрение этой технологии в корпоративной среде.
Эти платформы выступают в качестве мостов между вычислительными мощностями облака и языками программирования или моделями машинного обучения, необходимыми для воплощения агентов в жизнь . Они предлагают масштабируемую инфраструктуру, безопасное хранение данных, инструменты разработки с минимальным использованием кода, API для интеграции и фундаментальные механизмы управления для компаний, работающих с конфиденциальной информацией или в регулируемых средах.
Использование этих платформ позволяет организациям создавать агентов, адаптированных к конкретным контекстам — таким как обслуживание клиентов, автоматизация внутренних процессов, сортировка данных или генерация контента — без необходимости создавать решения с нуля. Логика та же, что и в последние годы в основе цифровой трансформации: демократизация доступа к инновациям, сокращение времени разработки и повышение операционной эффективности.
Кроме того, эволюция этих инструментов неуклонно развивалась. Если раньше для создания и обучения собственных моделей требовались высококвалифицированные технические специалисты, то сегодня стало возможным настраивать агентов на основе предварительно обученных моделей , ориентируясь на их применимость и бизнес-результаты. Это открывает возможности для сотрудничества междисциплинарных команд — из сферы технологий, операционной деятельности, маркетинга или управления персоналом — в создании и совершенствовании агентов, согласовывая их со стратегическими целями компании. При выборе платформы для создания агентов ИИ крайне важно учитывать такие критерии, как простота интеграции с существующими системами, контроль данных, возможность масштабирования решения по мере роста спроса и соответствие стандартам безопасности и конфиденциальности. Эти платформы — не просто технологический инструмент, а настоящие катализаторы непрерывных инноваций, оказывающие прямое влияние на конкурентоспособность организаций.
В этой статье мы рассмотрели, как облачные данные ИИ обеспечивают масштабируемость, безопасность и производительность для интеллектуальных проектов. Искусственный интеллект в облаке перестал быть просто конкурентным преимуществом и стал необходимостью для компаний, стремящихся к гибкости, безопасности и конкурентоспособности . Однако переход в облако и стратегическая интеграция ИИ требуют большего, чем просто внедрение технологии. Это процесс, включающий в себя осознанный выбор, постоянную адаптацию и четкое видение влияния на бизнес.
В этой статье мы рассмотрели основные преимущества и тенденции, формирующие настоящее и будущее ИИ в облаке. Но главный вопрос остается: как превратить весь этот потенциал в реальное преимущество для вашей компании?
Каждая организация предъявляет специфические требования , будь то масштабируемость, производительность, безопасность или соответствие нормативным требованиям. Поэтому не существует единого решения, подходящего для всех. Разница между успешным проектом и проектом, столкнувшимся с препятствиями, заключается в стратегии и выборе партнеров, способных безопасно и эффективно осуществить эту трансформацию .
В Skyone понимаем эту сложность. Поэтому наша специализация — помощь компаниям в создании оптимизированной для ИИ облачной среды , обеспечивающей гибкость, защиту и высокую производительность. Мы работаем над тем, чтобы каждая организация имела инфраструктуру, которая поддерживает ее сегодняшние потребности и идет в ногу с ее будущим развитием.
Ваша компания оценивает наилучший способ безопасного, эффективного и масштабируемого внедрения ИИ в облаке? Если да, мы готовы помочь.
Давайте вместе обсудим, как превратить вашу стратегию внедрения ИИ в облаке в высокоэффективную реальность! Свяжитесь с одним из наших экспертов сегодня и узнайте, что подходит именно вашему бизнесу сейчас и в будущем.
Искусственный интеллект на основе облачных технологий вызывает множество вопросов. Чтобы помочь вам и вашей компании принимать стратегические решения, мы собрали ответы на некоторые из наиболее распространенных вопросов по этой теме . Ознакомьтесь с ними!
1) Каковы основные преимущества использования облачных технологий для искусственного интеллекта?
Облачные технологии позволяют внедрять искусственный интеллект (ИИ) более масштабируемым, эффективным и доступным способом, устраняя ограничения локальной инфраструктуры. Ключевые преимущества включают:
- Масштабируемость по требованию : увеличение или уменьшение вычислительных мощностей в зависимости от потребностей моделей ИИ;
- Глобальный доступ и бесшовная интеграция : обеспечивают удаленное сотрудничество и бесперебойное подключение к различным источникам данных;
- Оптимизация затрат : исключает необходимость крупных инвестиций в оборудование и собственную инфраструктуру;
- Ускоренная производительность : доступ к высокопроизводительным графическим процессорам (GPU) и тензорным процессорам (TPU), необходимым для обучения и вывода результатов сложных моделей.
С учетом этих факторов компании могут внедрять ИИ гибким и стратегическим способом, обеспечивая операционную эффективность и конкурентное преимущество.
2) Безопасно ли облачное хранилище для хранения конфиденциальных данных, используемых в ИИ?
Безопасность облачных вычислений зависит от внедрения передовых методов и использования надежных поставщиков. В настоящее время ведущие платформы предлагают многоуровневую защиту для обеспечения целостности и конфиденциальности хранимых данных.
Основные меры включают в себя:
- Расширенное шифрование для защиты данных в состоянии покоя и при передаче;
- Многофакторная аутентификация (МФА) и строгий контроль доступа;
- Непрерывный мониторинг и обнаружение угроз с использованием искусственного интеллекта;
- Соответствие международным нормативным требованиям, таким как LGPD, GDPR и ISO 27001.
Таким образом, облачные технологии могут представлять собой чрезвычайно безопасную среду для искусственного интеллекта (ИИ) при условии, что политика управления данными и доступа хорошо структурирована.
3) Как выбрать лучшего поставщика облачных услуг для проектов в области искусственного интеллекта?
Выбор идеального поставщика облачных решений в области искусственного интеллекта (ИИ) зависит от конкретных потребностей каждой компании. Для принятия стратегического решения крайне важно оценить такие критерии, как:
- Вычислительная мощность : какие варианты GPU и TPU предлагает поставщик для обучения моделей ?
- Интеграция с инструментами ИИ : Поддерживаются ли такие фреймворки, как TensorFlow, PyTorch и Scikit-Learn ?
- Безопасность и соответствие нормативным требованиям : Соответствует ли поставщик нормативным требованиям вашей отрасли ?
- Анализ затрат и выгод : соответствует ли структура ценообразования требованиям вашего проекта?
В настоящее время AWS , Google Cloud , Microsoft Azure и IBM Cloud являются наиболее устоявшимися платформами на рынке для ИИ. Однако идеальный выбор будет зависеть от инфраструктуры, требований к безопасности и уровня необходимой поддержки для работы.
Для компаний, стремящихся к более глубокому анализу того, какой поставщик лучше всего соответствует их потребностям, обращение к экспертизе Skyone может стать стратегическим преимуществом. Свяжитесь с одним из наших специалистов прямо сейчас! Мы будем рады помочь вам достичь ваших бизнес-целей.
____________________________________________________________________________________________________
Начните трансформацию своей компании
Протестируйте платформу или запланируйте беседу с нашими экспертами, чтобы узнать, как Skyone может ускорить реализацию вашей цифровой стратегии.