A inteligência artificial transformou a estratégia em nuvem: Por que a computação híbrida é o futuro indispensável.

Repensando Estratégias de Cloud e On-Premises na Era da IA

A aproximação cloud-first precisa ser reavaliada. Além disso, a inteligência artificial está contribuindo para a elevação dos custos da nuvem. Um modelo híbrido promete unir o melhor dos dois mundos. Há cerca de uma década, a discussão entre computação em nuvem e local dominava o cenário tecnológico. O cloud saiu vencedor, de forma contundente. Contudo, atualmente, muitos estão reconsiderando se a nuvem continua sendo a melhor opção em várias circunstâncias.

Um Novo Cenário Surge

A era da inteligência artificial trouxe à tona uma nova consideração para a computação local, que parece novamente atrativa. Embora as infraestruturas existentes configuradas com serviços de nuvem estejam longe de estar prontas para as exigências emergentes da IA, segundo uma análise recente da Deloitte. O relatório, que é liderado por Nicholas Merizzi, afirma que "a infraestrutura concebida para estratégias cloud-first não suporta a economia da IA".

Desafios em Foco

Os analistas da Deloitte ressaltam quatro questões críticas que surgem com a implementação de IA baseada na nuvem:

1. Crescimento inesperado nos custos da nuvem: Embora os custos dos tokens de IA tenham diminuído drasticamente, algumas empresas enfrentam contas mensais que beiram milhões. A utilização excessiva de serviços de IA na nuvem pode gerar altos custos devido a chamadas frequentes de API.

2. Problemas de latência: A IA frequentemente exige latências próximas de zero para ações imediatas. Aplicativos que necessitam de tempos de resposta abaixo de 10 milissegundos não suportam atrasos inerentes ao processamento na nuvem.

3. Resiliência local: A resiliência é vital para processos de IA funcionais. Tarefas críticas que não podem ser interrompidas requerem infraestrutura local para evitar falhas na conexão com a nuvem.

4. Soberania de dados: Algumas empresas estão repatriando seus serviços de computação para não depender totalmente de fornecedores fora de sua jurisdição local.

Abordagem em Três Níveis

A melhor solução para o dilema entre nuvem e sistemas locais é optar por ambos, segundo a equipe da Deloitte. Eles sugerem uma abordagem em três níveis:

• Nuvem para Elasticidade: Para lidar com cargas de treino variáveis e necessidades de capacidade em picos.

• Local para Consistência: Executar inferências de produção a custos previsíveis para cargas de trabalho contínuas de alto volume.

• Edge para Imediata: Implementação de IA em dispositivos de borda que apoiam decisões críticas em tempo real, especialmente em setores como manufatura e sistemas autônomos, onde a agilidade é crucial.

Essa abordagem híbrida parece ser o caminho mais eficaz para muitas organizações. Milankumar Rana, ex-arquiteto de software na FedEx Services, defende que a nuvem é essencial para IA, mas reconhece a importância de apoiar ambos os estilos onde necessário. "Eu implementei grandes estruturas de análise e machine learning e percebi que a maioria das funcionalidades agora pode ser executada na nuvem, devido à maturidade dos serviços como AWS, Azure e GCP. As empresas podem escalar rapidamente sem investimentos iniciais elevados."

Rana também enfatiza a necessidade de manter algumas operações locais, especificamente onde questões de soberania de dados ou exigências de baixa latência tornam a nuvem menos útil. "A melhor estratégia atualmente é adotar um modelo híbrido, mantendo aplicações sensíveis localmente enquanto utiliza a nuvem para flexibilidade e inovação." Por fim, ele adverte que, independentemente de optar pela nuvem ou por sistemas locais, as empresas devem sempre assumir a responsabilidade pela segurança e monitoramento. "A segurança e a conformidade são responsabilidades compartilhadas. As plataformas em nuvem possuem robustez, mas a adesão às regulamentações de criptografia, acesso e monitoramento deve ser garantida."

Referência: ZDNET

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