AI вражав на сцену. Організації швидко почали інтегрувати послуги AI у свої навантаження, в деяких випадках навіть замінюючи застарілі послуги на пропозиції AI. Але чи може AI виконати функціональність цілої моделі хмарних обчислень?
Одним з вертикальних свідків, що свідчать про наслідки ШІ, є ринок PAAS. Незалежно від того, чи організації включають у свої програми велику мовну модель (LLM) або вибирають PAAS, що пропонує спеціально для своїх можливостей AI, неможливо ігнорувати опору AI в рамках PAAS. Незважаючи на зростаючу популярність, експерти погоджуються, що AI не розвинувся до того моменту, коли він може замінити PAAS. Швидше за все, AI може і повинен співпрацювати з хмарною службою, щоб надати інженерам оптимізацію, необхідні для створення своїх програм.
Давайте вивчимо можливості для AI в рамках ресурсів PAAS та спробуємо передбачити майбутнє цього квітучого партнерства.
AI і PaaS
У вебінарі Brighttalk Cloud Covin, “Зростання платформи як послуги (PAAS)”, колегія експертів на ринку PaaS розповідала про їх прогнози для хмарної моделі. Не дивно, що великою темою розмови був AI та її зв’язок з Паасом.
Анжела Ендрюс, старший архітектор рішення Red Hat, поділилася, що AI стоїть на передньому плані у свідомості споживачів по всій дошці.
“Усі говорять про це. Це все-таки думки для бізнесу та людей з набором, і ми це бачимо”,-сказала вона. “Ми вже бачимо, що постачальники хмарних виробів, які пропонують рішення AI PaaS у своїх портфелях, і все більше і більше компаній потрапляють у простір”.
Які саме функції ці професіонали переслідують?
AI PAAS Особливості
Ось кілька прикладів функцій AI в рамках послуг PAAS:
Покоління з пошуком. RAG допомагає в підключенні та перехресному відношенні інформації, щоб надати LLM з актуальною інформацією. Розгляньте чат або пошукові системи. Ці інструменти використовують можливості RAG для надання кінцевим користувачам відповідну інформацію в одну мить. Це може оптимізувати всілякі підприємства, і це спирається на поєднання технологій AI та PAAS.
Автоматизоване машинне навчання. Automl допомагає користувачам створювати моделі ML, автоматизуючи завдання для спрощення процесу. Забираючи більшу частину складності побудови, таких як обробка даних та вибір алгоритму, процес побудови моделей стає більш зручним для користувачів.
Хмарні інструменти. Хмарні програми побудовані з знаннями, які інженери будуть запускати та розміщувати їх у хмарі. Кілька інструментів AI для хмарних додатків можуть допомогти в моніторингу трафіку, управління контейнерами, оркестрації та зберігання.
Це лише деякі інструменти, які AI може надати інженерам та користувачам за допомогою пропозицій PAAS. Але які переваги переїзду до служб AI PaaS?
Переваги ШІ в Паасі
Дейв Лінтікум, засновник та провідний дослідник з Linthicum Research, узагальнив переваги AI в PaaS: це легка кнопка.
Люди не хочуть приймати ці складні інженерні рішення. Вони хочуть приймати рішення щодо того, як рухається бізнес. Їм потрібна легка кнопка.
Дейв ЛінтікумЗасновник та провідний дослідник, Linthicum Research
“Люди не хочуть приймати ці складні інженерні рішення. Вони хочуть приймати рішення щодо того, як буде рухатися бізнес. Їм потрібна легка кнопка”, – сказав він. “PaaS може це зробити, оскільки ви можете мати справу з відомими ресурсами та з AI, використовуючи відомі моделі інтеграції.”
Учасники дискусії погодилися, що технологія PAAS існує “абстрагувати складність” інженерії додатків. Додавання AI до послуг PaaS оптимізує те, що може зробити PaaS. Нижче наведено деякі переваги та оптимізації, які надає AI в Паасі.
Автоматизація
За словами Linthicum, основна користь – автоматизація завдань. За допомогою цих інструментів користувачі можуть отримати доступ та розгортатися попередньо вбудованих моделей AI для допомоги в архітекторах додатків. Користувачі також можуть автоматизувати обробку даних, щоб надати своїм організаціям аналітику в режимі реального часу, які інформують про важливі рішення. Для безпеки AI автоматизує моніторинг і може відповідати конкретним потребам дотримання.
“Можливість абстрагувати користувача, споживача, систем AI, що відбулися від багатьох інженерних помилок, буде цілою основною вигодою”, – сказав Лінтікум. “Мова йдеться про автоматизацію”.
Ефективність витрат
За дизайном, PaaS економить гроші клієнтів, оскільки CSP надають їм обчислювальні можливості без необхідності підтримувати фізичне обладнання. Це вже економічно ефективно для багатьох компаній. Тепер підприємства можуть скористатися архітектурою AI за допомогою аналогічної моделі оплати праці або впровадити інструменти AI у межах існуючих підписки або ліцензій.
Оскільки користувачі можуть отримати доступ до інструментів AI за менший поріг витрат, вони також можуть отримати користь від більш швидкого часу на ринок. Це збільшення виробництва може допомогти організаціям швидше принести дохід, що робить послуги AI PAAS життєздатним вибором для економічної ефективності.
Повсюдність
Нещодавня повсюдність функцій AI вимагає, щоб відповідні зацікавлені сторони ознайомилися з цією новою технологією. Три основні CSP, Amazon, Microsoft та Google, мають власні послуги AI PaaS – AWS AI Services, Azure AI та Google Cloud AI. Оскільки ці три компанії мають колективну частку ринку, яка представляє більшість користувачів хмарних хмарних, багато підприємств мають доступ до того, що може стати стандартними послугами AI.
Ці послуги підтримують існуючі навантаження та ресурси, що означає простіше розгортання та інтеграцію. Користувачі та інженери всіх рівнів навичок можуть використовувати технологію AI та додавати цінні набори навичок до своїх інструментальних наборів – та резюме.
Партнери, а не конкуренти
З огляду на те, що ми знаємо про те, як AI може оптимізувати пропозиції PAAS, виправдано задуматися, чи технологія AI чи може повністю замінити PaaS. Але панель вебінару була набагато скептичнішою.
Джессіка Ороско, старший віце -президент Global Sales для Platform.sh, дала тверду відповідь, чому це так.
“Багато спільного генерації AI зараз сильно субсидується”,-сказала вона. “За всім цим є багато великих фірм ВК. Я думаю, що як тільки у вас це вщух, буде якась реальна економіка масштабів, щоб зайнятись і дістатися до місця, де воно є більш економічним. Це завжди зводиться до вартості, правда?”
Linthicum повторив думки Ороско, сказавши, що між технологічними компаніями та їхніми клієнтами підприємства є “невідповідність імпедансу”.
Що[Private equity money] це щось змінює пріоритети, і, ймовірно, трохи затьмарює їх, тому що я думаю, що ми не зосереджені на тому, що потрібно підприємствам, – сказав Лінтікум. І я думаю, що це дві різні проблеми “.
У той час як 85% підприємств зараз використовують послуги або інструменти AI, це стосується зростання діяльності та інновацій у сфері ШІ. Як тільки це явище почне застоювати, і організації помічають дисонанс у тому, що їм потрібно, порівняно з тим, що пропонують постачальники, використання AI може почати влаштуватися. Також існує постійна потреба в галузі підвищення кваліфікації, оскільки компанії впроваджують свою технологію AI.
Тут Ендрюс вважає, що Паас є відповіддю на складності – як фінансові, так і технічні – принесені AI.
“Ми продовжуємо говорити про те, як складність буде зростати лише з Genai та іншими програмами AI, і я думаю, що це буде приємний маленький шлюб, де AI збирається з Паасом, щоб усунути ці складності”, – сказав Ендрюс. “Я думаю, що Паас просто стане природним вибором, який більшість компаній зможуть зробити рух вперед”.
Everett Bishop – помічник редактора сайтів для SearchCloudComputing в Informa TechTarget. Закінчив університет Нью -Хейвена в 2019 році.
