現(xiàn)如今,沒有人懷疑AI的威力,但企業(yè)必須意識到,它也會導致部署過多的應用程序、擴展問題和成本超支。
我了解生成式AI的好處;我的背景是人工智能開發(fā)以及與企業(yè)和云架構(gòu)的集成。然而,我也知道,有很多好處的地方,也有必須同時考慮的缺點。生成式AI也不例外,它的發(fā)展速度使得決定如何有效管理它并減少任何負面影響變得至關(guān)重要。
我提出了云計算專業(yè)人士需要理解和管理的生成式AI的三大缺點。
1、過多的云應用程序部署
這是我看到的最大問題,F(xiàn)在,我們可以讓生成的人工智能驅(qū)動的開發(fā)工具使用無代碼或低代碼機制快速構(gòu)建應用程序。部署的應用程序數(shù)量(都需要管理)很容易失控。
當然,加快應用程序部署以滿足業(yè)務需求的速度是好的。90年代和21世紀初的應用程序積壓限制了業(yè)務,任何改進的方法都有利于業(yè)務,對吧?
但是,我看到了一種幾乎不計后果的應用程序開發(fā)方法。構(gòu)建和部署這些系統(tǒng)所需的工作只需要幾天,有時甚至幾個小時。公司沒有對應用程序的整體角色進行太多的預先考慮,許多應用程序是為戰(zhàn)術(shù)需求而專門構(gòu)建的,而且往往是多余的。CloudOps團隊正試圖管理三到五倍于他們應該管理的應用程序和連接數(shù)據(jù)庫的數(shù)量。整個混亂局面不會擴大規(guī)模,成本也太高。
2、擴展問題
生成式AI系統(tǒng)需要大量的計算和存儲資源,比目前提供的資源還要多。如何利用這些資源來推動更大的規(guī)模并不像打開更多的存儲和計算服務那么容易。
因此,必須進行一些思考和規(guī)劃,以尋找和部署更多資源,支持生成式人工智能系統(tǒng)的快速擴展使用。這通常取決于運營團隊以正確的方式部署正確數(shù)量的資源,而不會扼殺這些系統(tǒng)的價值或限制其能力。這里的權(quán)衡幾乎無休無止。
3、花錢如流水的超支
當我們忙于建立金融操作系統(tǒng)來監(jiān)控和管理云成本時,我們可能會看到生成AI系統(tǒng)的資金開銷激增。你該怎么辦?
其實,這是一個商業(yè)問題,而非技術(shù)問題。公司需要了解云支出是如何發(fā)生的以及為什么發(fā)生的,以及回報了哪些商業(yè)利益。然后可以將成本包括在預定義的預算中。
對于那些對云支出有限制的企業(yè)來說,這是一個熱點。業(yè)務線上的開發(fā)人員,通常出于正當?shù)纳虡I(yè)原因,希望利用生成式AI系統(tǒng)。然而,正如前面所解釋的,它們的成本很高,公司需要找到資金和商業(yè)理由,或者兩者兼而有之。
在許多情況下,生成式AI是當下“酷孩子們”使用的東西,但它的成本往往不合理。生成式AI有時被用于簡單的戰(zhàn)術(shù)任務,而這些任務與更傳統(tǒng)的開發(fā)方法相比是可以的。自人工智能誕生以來,人工智能的過度應用一直是一個持續(xù)的問題;現(xiàn)實情況是,這項技術(shù)只適用于某些業(yè)務問題。但它很受歡迎,被炒作,因此被過度使用。
這些問題表明,隨著這項技術(shù)的成熟,需要更多的經(jīng)驗。然而,這可能會對云運維產(chǎn)生負面影響,就像云剛開始興起時那樣。
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