云端 IaaS：数据和人工智能扩展所需的基础设施。

人工智能（AI）和数据分析项目需要的不仅仅是好的想法或复杂的工具。它们需要一个能够跟上项目节奏和复杂性的基础设施。

这就是基础设施即服务 ) 的用武之地。企业无需投入时间和金钱来构建和维护自己数据中心，现在可以直接从云端获取所需的 IT 资源。服务器、存储、网络：一切按需提供，真正实现可扩展性，成本也更加可预测。

数据快速增长、创新刻不容缓的当下，这种模式变得至关重要。尤其是在人工智能领域，它依赖于密集型处理和灵活的环境来训练、测试和迭代模型。正是在这种背景下，理解基础设施即服务 (IaaS) 的架构及其如何适应不同需求，才显得尤为重要。

IaaS概念和模型

IaaS的优势之一在于其多功能性。它可以根据每个组织的具体需求，以不同的方式实施，从成长型初创企业

采用 IaaS 主要有，每种方式都有其自身的优势和理想应用场景：

• 公有云：这是最常见的模式。基础设施由多家公司共享，但彼此之间保持隔离。其主要优势在于敏捷性：可以快速启动、轻松扩展并降低准入门槛。

• 私有云：资源专用于单个组织。它非常适合处理敏感数据、需要高度定制化或在严格合规。
  
• 混合云：这种模式结合了前两种模式的优点。它允许将工作负载，而将更具战略意义的数据保存在私有环境中。对于那些既想灵活又不想牺牲控制权的用户来说，混合云是一个明智的选择。

无论采用何种形式，IaaS都能让企业消除传统基础设施的固定成本，并以更大的灵活性运营，与业务的实际节奏保持同步。

IaaS、PaaS、SaaS 和 iPaaS：它们各自属于哪个领域？

如果你曾经被云解决方案中的各种缩写词搞得晕头转向，你并不孤单。像 IaaS、PaaS、SaaS 和 iPaaS 这样的概念看起来很相似，但它们各自扮演着非常具体的角色：

• IaaS（基础设施即服务） ：这是最基础、最根本的一层。它提供IT基础设施即服务。您可以租用服务器、存储和网络，并在其基础上构建您需要的一切。

• PaaS（平台即服务） ：为那些想要创建、测试和扩展应用程序而无需担心底层基础架构的用户提供即用型开发环境；

• SaaS（软件即服务） ：这是最终用户最直观的模式。它包含软件解决方案，例如 CRM 工具、电子邮件或在线。
  
• iPaaS（集成平台即服务） ：用于集成不同的系统，以自动化和安全的方式连接应用程序和数据。

简而言之，IaaS 是一切的基础。它保障平台运行、软件和系统集成。因此，在谈论数据和人工智能时，它就显得不可或缺。

接下来，我们将了解这种基础设施在实践中是如何组织的，以及为什么了解其组成部分可以帮助您的公司更智能地扩展规模。.

技术基础：IaaS 在实践中的运作方式。

当我们谈到创新时，很容易只关注表面——也就是仪表盘、人工智能模型和各种洞察。但这一切背后，有一个需要精准运行、毫无阻碍和干扰的基础。这个基础就是基础设施。

在 IaaS 模式下，基础设施不再是物理的、静态的、受限的。它变得动态、弹性且可适应，并根据业务节奏由云端交付。但这种架构究竟包含哪些内容？当我们谈论数据和人工智能时，这又为何如此重要？请继续阅读下文。

IaaS 服务的关键组成部分

IaaS 环境的核心由三个要素构成。它们共同构建了一个可以持续增长的生态系统，并且可以根据需要进行拆卸、扩展或重新配置：

• 虚拟机（VM ） ：它们就像按需服务器，您可以根据工作负载创建、配置和使用。虚拟机允许您运行多个应用程序，并实现资源的隔离、高效和完全控制。

• 可扩展存储：它不仅仅是存储数据，更重要的是确保数据即使在快速增长的情况下也能保持可访问性、组织性和安全性。IaaS 提供不同类型的存储，根据使用情况，针对性能、成本或弹性进行优化。
  
• 网络基础设施：它负责安全稳定地连接所有设备。防火墙、专用网络、流量控制和加密技术确保数据即使在分布式环境中也能安全传输。

这些组件以集成的方式运行，可以像拼图一样组合在一起，以适应每个项目、工作量或业务时刻。

数据和人工智能的战略优势

在日常数据工作中，无论是数据工作者还是人工智能项目实施者，经常会遇到一些障碍：缺乏灵活性、成本难以预测以及环境无法以所需的速度扩展。而这正是基础设施即服务 (IaaS) 开始展现其价值的地方：

• 更敏捷的测试、运行和演进：借助 IaaS，从构思到执行的时间大大缩短。您可以在几分钟内创建测试环境、提升处理能力或启动新应用程序，并在不再需要时将其关闭。这减少了等待时间，加快了创新步伐。

• 成本更可预测，投资更明智：公司无需购买可能闲置的昂贵设备，只需为实际使用的设备付费。这种模式使IT预算更轻便、更易于控制，从而有助于将资源集中投入到真正能产生影响的地方。
  
• 安全保障与数据增长同步：人工智能项目涉及敏感数据，且数据量通常很大。借助 IaaS，保护措施（例如加密、备份和访问控制）已集成到服务中。这确保了在不影响安全性和合规性的前提下，实现稳健增长。

通过将这些优势与模块化和定制化的结构相结合，IaaS 不仅支持现在，而且还为未来奠定了基础：由人工智能驱动的数据驱动运营。

在下一节中，我们将了解这种在幕后运行的基础设施如何直接与高效、可控地扩展数据和人工智能的实践联系起来。

IaaS 作为数据引擎和人工智能我

并非每个数据项目都需要人工智能。但每个人工智能项目都（高度）依赖数据。而当我们谈到如何扩展这种组合时，问题就变得更加复杂：维持运行的系统必须像它旨在交付的产品智能

IaaS 正好满足了这一需求。它提供了一个技术基础，能够适应人工智能的逻辑。人工智能从训练到推理的每个步骤都需要不同的环境，这些环境需要具备强大的处理、敏捷的数据传输能力安全规则。IaaS
不仅仅是提供资源，它还能理顺混乱的局面。而这对于将人工智能从试点阶段推进到业务战略层面至关重要。

实时可扩展架构

在人工智能领域，仅仅“扩展”是不够的：你需要在合适的时机进行扩展。正在训练的模型可能需要处理高峰；而已经投入生产环境的模型则需要保证能够稳定应对数百万次的请求。连接这两种极端情况的关键在于基础设施的响应能力。

IaaS 支持弹性架构，能够实时适应需求变化。测试环境、临时数据库、多个并行实验：所有这些都可以协同共存并不断发展。

在实践中，这意味着项目启动速度更快，不会因资源不足而停滞不前，也不会在需求下降时造成不必要的支出。

数据已准备好用于人工智能。

拥有数据还不够。数据需要经过准备、存储和整理，才能用于人工智能，而这在传统环境中很少能实现。

借助 IaaS，可以构建可扩展且自动化的数据摄取、处理和交付管道数据湖、API 和专用数据库集成到一个基础架构中，该架构会根据项目的复杂性而扩展，而不是反过来。

其结果不仅仅是效率，更是质量。使用最新、可访问且具有上下文关联性的数据训练的模型更有可能生成可靠的结果，并能长期保持有效性。

人工智能项目中的治理与安全

人工智能的规模化应用也关乎信任。由于模型会处理个人数据、战略数据或敏感数据，因此可追溯性、访问控制和清晰的使用政策至关重要。

IaaS 提供强大的集成治理层，可以为每个环境定义记录所有活动，并默认对数据存储和流量应用

除了遵守《通用数据保护法》(LGPD) 等法规之外，这种治理方式还有助于维护项目的可持续性。它能防止数据泄露，便于审计，并保护公司声誉——即使在高度动态和分布式的环境中也是如此。

接下来，我们将探讨主要的IaaS提供商，以及他们的解决方案如何帮助我们将这些概念付诸实践，尤其是在人工智能领域。敬请期待！

Skyone 的 IaaS 扩展愿景

每家公司都想扩大规模，但真正能有效实现的却寥寥无几。大多数公司仍然面临着僵化的环境、难以预测的预算以及为了维持系统正常运行而需要进行的繁琐的手动集成工作。

在Skyone ，我们认为，IaaS 的扩展性首先在于灵活性。这意味着构建一个能够适应业务节奏的基础设施，避免技术成为阻碍或干扰。掌控全局，轻装上阵；自由发展，安全无虞。

我们的职责是：将云的复杂性转化为操作的简易性。我们帮助企业构建技术基础设施，使数据流、人工智能模型切实可行，并真正实现可扩展性——而不仅仅是设计上的承诺。

我们采用模块化、互操作性和以治理为中心的方法。因为我们关注的不仅仅是让 IaaS 运行，更重要的是创造合适的条件，使其能够产生实际效果。所有这一切都旨在减少摩擦，并带来更远大的愿景。
如果您想了解 IaaS 如何助力您的数据和 AI 战略，请联系我们的专家！我们将帮助您以智能且持续的方式扩展规模。

结论

基础设施曾经仅仅被视为技术支持，而如今它已成为数字化战略的重要组成部分。随着数据和人工智能 (AI) 的日益普及，IaaS 模式正逐渐成为企业实现灵活可控规模化发展的。

本文阐述了云端基础设施即服务 (IaaS)从一种技术替代方案演变为真正的创新推动力。它不仅提供计算能力，还能实现敏捷响应模块化解决方案构建安全增长

毕竟，规模化不仅仅是扩张，更重要的是以智慧的方式持续增长。而精心设计的基础设施恰恰能提供这种能力：自由试验、高效运营，以及将数据和人工智能转化为切实影响的
架构您是否喜欢这篇文章，并希望继续探索技术与商业战略相结合的话题？ 欢迎访问Skyone博客，了解如何将复杂性转化为无限可能。

常见问题解答：关于云端 IaaS 的常见问题

即使云计算已经普及，许多术语仍然令人困惑，尤其是在涉及基础设施时。

以下我们将解答关于基础设施即服务 (IaaS) 的最常见问题，帮助您理解其基本概念，并做出更清晰的决策。

IaaS是什么意思？

IaaS 代表即服务。这是一种企业直接从云端按需、可扩展地获取技术资源（例如服务器、网络和存储）的模式。这消除了企业维护数据中心的，从而提高了灵活性并更好地控制了成本。

IaaS（基础设施即服务）有哪些例子？

IaaS 的主要示例包括亚马逊网络服务( AWS )、微软 Azure 、谷歌云平台( GCP ) 和IBM 云。这些平台提供按需基础设施（例如服务器、网络和存储），并具有高度自动化、可扩展性和安全性。

它们被需要支持大量数据、开发人工智能 (AI) 项目或灵活可控地扩展应用程序的公司广泛使用。.

云端IaaS的主要优势是什么？

IaaS 可实现敏捷的基础设施扩展、更佳的成本控制和更高的数据安全性。对于从事人工智能 (AI) 或处理海量信息的企业而言，IaaS 能够构建兼具高性能、高治理性和灵活性的定制化环境。所有这一切都无需传统模式的高额投资和复杂性。.

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Sidney Rocha
拥有超过20年的IT经验，致力于帮助企业实现云转型、系统集成、数据和人工智能。他服务于多个行业领域和关键业务客户，专注于提升效率和优化业务战略。
在Skyone的博客中，Sidney探讨了从云架构、性能优化、成本削减策略到数据和人工智能的智能部署等方方面面，助力企业实现全面成功的数字化转型。

作者： Skyone