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在云中部署人工智能的十个注意事项

在云中部署人工智能的十个注意事项

云计算是一种变革性的转变,使各种规模的企业能够通过互联网访问多样化的按需虚拟 IT 资源。

主要产品包括数据库、基础设施、平台、软件和存储,它们可以无缝扩展以满足操作需求。这种活力通过支持快速供应和敏捷交付模型,将组织从长期的内部开发中解放出来。功能范围从计算能力和数据仓库等基本实用程序到交钥匙人工智能、数据分析和业务流程自动化工具。通过简化对集中了巨大计算能力和尖端功能的资源的访问,云为推动创新、提高效率和颠覆传统行业提供了前所未有的选择。

随着各行业高管率先发起数字化转型计划,将业务迁移到云端,通过按需服务将资源与工作负载保持一致,从而提供了急需的灵活性。因此,过渡到云优先的方法使企业能够多功能性地重塑客户参与模型,通过数据驱动的洞察力推动产品,加强竞争定位和面向未来的业务连续性,即使在中断中也是如此。通过作为与传统系统分离的跳板,云计算加速了创新周期,以满足快速发展的消费者和运营需求——巩固了组织的竞争优势,无论其规模和行业如何。

人工智能 (AI) 是跨行业的变革力量,促使企业以最佳方式在其系统中部署人工智能。 哪种部署方式是最佳的:云的适应性还是本地基础设施的控制? 由于技术提供了多种选择,每种选择都具有独特的优势和挑战,因此决策将深刻影响可扩展性、成本、安全性和运营效率。

探索人工智能部署的复杂领域揭示了一系列考虑因素,评估其优点和缺点,同时强调安全性在定义人工智能驱动组织的最佳方法方面的关键作用。 总而言之,以下是使云在大多数情况下成为正确选择的十大原因。

基于云的人工智能优势:

经济高效的扩展:云服务有助于机器学习模型经济高效的扩展,无需大量初始投资,从而提高灵活性。

减少初始投资:基于云的人工智能消除了对大量硬件的需求,这对于资源有限的企业特别有利。

易于部署:在云中快速部署简化了设置流程,促进创新和快速项目启动。

安全改进:云提供商投资于严格的安全协议,提供尖端的加密和身份验证机制。

可访问性和协作:基于云的人工智能鼓励多个用户之间的轻松访问和无缝协作,从而提高项目效率。

合规性遵守:云服务通常符合行业标准,确保严格遵守数据保护法规。

持续更新:云提供商的例行更新和补丁可以减少漏洞,从而最大限度地降低数据泄露的风险。

分布式备份:跨多个位置的云存储数据可最大限度地降低因物理灾难或硬件故障而导致数据丢失的风险。

专业知识和监控:云提供商聘请专门的安全专家进行持续的威胁监控和响应。

可扩展性和互操作性:基于云的人工智能与现有系统无缝集成,实现平稳操作和可扩展性。

用于对比的内部人工智能的缺点:

除了采用云的优势之外,内部部署也存在一些劣势,包括:

更高的初始投资:设置内部人工智能需要大量的硬件、软件和熟练人员投资。

有限的可扩展性:扩展内部基础架构可能会带来挑战,尤其是在突然出现计算需求时。

维护和保养:硬件维护和升级的责任增加了运营开销。

技术过时:快速的人工智能硬件进步可能会比基于云的替代方案更快地过时。

资源依赖性:确保强大的安全性需要熟练的人员和资源,使公司资源紧张。

物理安全问题:内部部署容易受到物理威胁,如盗窃或自然灾害。

正如您所看到的,在云中部署 AI 包括多种考虑因素的相互作用。 基于云的方法和本地方法之间的选择取决于组织的独特需求、愿望和风险承受能力。 然而,基于云的解决方案提供了可扩展性、易于部署和高级安全措施。

随着企业深入探索人工智能驱动的未来,将部署策略与安全准备情况相结合将确定他们在降低风险的同时利用人工智能潜力的能力。 追求理想的人工智能部署途径最终取决于对权衡、需求和不断发展的技术环境的理解。 云成为利用人工智能变革力量的有前景的门户,提供创新、可扩展性和增强安全性的途径。

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