Şirketler operasyonel verimliliklerini ve ürün yeniliklerini optimize etmek için yapay zekayı giderek daha fazla kullanıyor. Yakın zamanda yapılan bir anket, ankete katılan şirketlerin yüzde 40'ının, üretken yapay zekadaki hızlı ilerlemeler nedeniyle yapay zeka teknolojilerine yatırımlarını artırmak istediğini gösteriyor.
Bununla birlikte artan kullanımının bir dezavantajı, yapay zekanın (özellikle üretken yapay zekanın) hesaplama açısından yoğun olması ve yapay zeka modellerinin eğitildiği veri miktarıyla birlikte maliyetlerin artmasıdır. Yapay zekanın kontrol edilmediği takdirde hızlı bir şekilde maliyet etkeni haline gelmesinin üç ana nedeni vardır:
- AI tüketildi Ek kaynaklar: Yapay zeka modellerini çalıştırmak ve verileri sorgulamak, bulutta büyük miktarda bilgi işlem kaynağı gerektirir ve bu da daha yüksek bulut maliyetlerine neden olur.
- Yapay zeka gerektirir Daha fazla bilgi işlem gücü ve depolama alanı: Yapay zeka verilerinin eğitimi, artan bilgi işlem gücü ve depolama alanı gereksinimleri nedeniyle yoğun kaynak gerektirir ve maliyetlidir.
- Yapay zeka potansiyel müşteriler Sık veri aktarımı: Yapay zeka uygulamaları, uç cihazlar ve bulut sağlayıcıları arasında sık veri aktarımı gerektirdiğinden, ek veri aktarım maliyetleri doğabilir.
Şirketler yapay zeka uygulamalarında başarılı olmak istiyorsa artan maliyetlerin nedenlerini anlamalı ve optimize etmelidir. Bu, sağlam bir FinOps stratejisi benimseyerek yapılabilir. FinOps, bulut kullanım maliyetlerini kontrol etmeyi amaçlayan, finans ile DevOps'un buluştuğu bir genel bulut yönetimi yaklaşımıdır. Ayrıca şirketlerin yapay zekanın gözlemlenebilirliğini de dikkate alması gerekiyor.
Yapay zeka gözlemlenebilirliğinin temelleri
Yapay zeka gözlemlenebilirliği, bir BT ortamındaki çeşitli sistemler tarafından oluşturulan performans ve maliyet verilerini yakalamak için yapay zekanın kullanılmasıdır. Ayrıca yapay zekanın gözlemlenebilirliği, BT ekiplerine bu maliyetlerin nasıl azaltılabileceğine dair öneriler de sağlar. Yapay zeka gözlemlenebilirliği, yapay zekanın benimsenmesinin depolama ve bilgi işlem kaynaklarının artan kullanımı nedeniyle maliyetleri nasıl artırdığını vurgulayarak buluttaki FinOps girişimlerini nasıl destekliyor? Yapay zeka gözlemlenebilirliği, model eğitiminden çıkarıma ve model performansını izlemeye kadar yapay zeka operasyonlarının tüm aşamalarında kaynak kullanımını izlediğinden, şirketler yapay zeka sonuçlarının doğruluğu ile kaynakların verimli kullanımı arasında optimum dengeyi kurabilir ve işletme maliyetlerini optimize edebilir.
Yapay zeka maliyetlerini optimize etmeye yönelik en iyi uygulamalar
- Yapay zekaya bulut ve uç tabanlı yaklaşım: Bulut tabanlı yapay zeka, şirketlerin sunucuları yönetme, dağıtma veya barındırma konusunda endişelenmelerine gerek kalmadan yapay zekayı bulutta çalıştırmasına olanak tanır. Uç tabanlı yapay zeka, verileri buluta aktarmaya gerek kalmadan yapay zeka işlevlerinin akıllı telefonlar, kameralar ve hatta sensörler gibi uç cihazlarda çalışmasına olanak tanır. Böylece BT ekipleri, bulut ve uç tabanlı yapay zeka yaklaşımını benimseyerek bulutun esnekliğinden, ölçeklenebilirliğinden ve kullanım başına ödeme modelinden faydalanabilir ve aynı zamanda bulut tabanlı süreçleri azaltmak için yapay zeka verilerinin gönderilmesine ilişkin gecikmeyi, bant genişliğini ve maliyetleri azaltabilir. .
- Konteynerizasyon: Konteynerleştirme, AI uygulamalarını ve bağımlılıklarını, gerekli bağımlılıklara sahip herhangi bir sunucuya kolayca dağıtılabilen tek bir mantıksal birimde paketlemeyi mümkün kılar. Şirketler, altyapıyı en yüksek yüklere göre statik olarak ayarlamak yerine, maliyetleri optimize ederken yapay zeka uygulamaları için dinamik olarak ölçeklenebilir bir konteyner altyapısı kullanabilir.
- Yapay zeka modeli performansının sürekli izlenmesi: Bir şirket, yapay zeka modellerini verilerine dayanarak eğittiğinde, algoritmanın kalitesini ve etkinliğini sürekli olarak izlemek önemlidir. Yapay zeka modellerinin izlenmesi, iyileştirme ve "sürüklenme" alanlarının belirlenmesine yardımcı olur. Zamanla yapay zeka modellerinin gerçek koşullardan sapacağı ve dolayısıyla daha az doğru olacağı varsayılabilir. BT ekiplerinin yeni veri noktalarını hesaba katacak şekilde modelleri ayarlaması gerekebilir. Bu nedenle, modellerde dikkate alınmayan gerçek ortamlardaki değişikliklerin bir sonucu olarak tahmin gücündeki azalmanın izlenmesi gerekir.
- Yapay zeka modellerinin optimizasyonu: Bu görev, modellerin sürekli izlenmesiyle el ele gider. Yapay zeka sonuçlarının kesinliğini ve zamanlılığını sağlamak için veri temizleme, model sıkıştırma ve veri gözlemlenebilirliği gibi teknikleri kullanarak bir şirketin yapay zekasının doğruluğunu, verimliliğini ve güvenilirliğini optimize etmekle ilgilidir. Yapay zeka modellerini optimize etmek bilgi işlem kaynaklarından, depolama alanından, bant genişliğinden ve enerji maliyetlerinden tasarruf etmenize yardımcı olabilir.
- Yapay zeka yaşam döngüsünün proaktif yönetimi: BT ekibinin sorumlulukları genellikle yapay zeka uygulamalarının oluşturulmasını, dağıtılmasını, izlenmesini ve güncellenmesini içerir. Yapay zeka yaşam döngüsü yönetimi, günlüğe kaydetme, denetleme, hata ayıklama ve yama uygulama gibi araç ve prosedürleri kullanarak yapay zeka uygulamalarının her zaman işlevsel, güvenli, uyumlu ve alakalı olmasını sağlar. Yapay zeka yaşam döngüsünü yönetmek, teknik sorunların, etik ikilemlerin, yasal sorunların ve iş risklerinin önlenmesine yardımcı olur.
- Üretken yapay zekanın diğer teknolojilerle birlikte kullanımı: Üretken yapay zeka güçlü bir araçtır. Ancak tam potansiyelini yalnızca tahmine dayalı ve nedensel yapay zeka ile birleştirildiğinde geliştirir. Tahmine dayalı yapay zeka, geçmiş olaylardaki kalıpları tanımak ve gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunmak için makine öğrenimini kullanır. Nedensel yapay zeka, olayların veya davranışların kesin nedenlerini ve etkilerini belirlemeyi mümkün kılar. Nedensel yapay zeka, üretken yapay zekanın temelini oluşturan algoritmalara yüksek kaliteli veriler sağlamak açısından kritik öneme sahiptir. Bileşik yapay zeka, üç tekniğin kolektif içgörülerini geliştirmek için nedensel, üretken ve tahmine dayalı yapay zekayı bir araya getirir. Bileşik yapay zeka ile nedensel yapay zekanın hassasiyeti, üretken yapay zeka istemleri için gerekli bağlamı sağlamak amacıyla tahmine dayalı yapay zekanın öngörü yeteneklerini karşılıyor.
Yapay zekanın kullanıma sunulması, şirketlerin daha verimli ve yenilikçi olmalarını sağlar ancak aynı zamanda maliyetlerin artması riskini de taşır. Bu nedenle şirketler, yapay zeka modellerinin hem veri doğruluğunu hem de maliyet etkinliğini sağlamak için yapay zeka modellerini proaktif bir şekilde izlemeli ve yönetmelidir. FinOps ve yapay zeka gözlemlenebilirliğini birleştiren genel bir strateji, şirketlerin sistemlerinin performansını ve maliyetlerini yakından takip etmelerine yardımcı olabilir.
Dynatrace.com'da daha fazlası
Dynatrace Hakkında Dynatrace, yazılımın dünya çapında mükemmel şekilde çalışmasını sağlar. Birleşik yazılım zekası platformumuz, dikkate değer ölçekte yanıtlar ve verilerden akıllı otomasyon sağlamak için geniş ve derin gözlemlenebilirliği ve sürekli çalışma zamanı uygulama güvenliğini en gelişmiş AIOps ile birleştirir. Bu, kuruluşların bulut operasyonlarını modernleştirmesine ve otomatikleştirmesine, yazılımları daha hızlı ve daha güvenli bir şekilde sunmasına ve kusursuz dijital deneyimler sağlamasına olanak tanır.
Konuyla ilgili makaleler