A Inteligência Artificial está impulsionando o futuro dos negócios e isso não é novidade. No entanto, ao passo que a tecnologia avança, empresas precisam tomar decisões que envolvem a escolha da melhor tecnologia que se adeque a sua necessidade e desafio de negócio.
De fato, a AI avançou tanto que agora expande a compreensão humana, e as máquinas conseguem imitar o comportamento humano para executar tarefas complexas em tempo real. Com infinitas oportunidades pela frente, as empresas estão correndo para adotar a AI e criar aplicativos novos e incríveis que impulsionem os negócios.
No entanto, à medida que essa área da computação cresce e o acesso aos dados aumenta, os modelos de AI ficam cada vez maiores. Os custos para treinar, implantar e gerenciar esses modelos estão aumentando, e pode ser difícil para as empresas avançarem. Quando as empresas passam da exploração e experimentação com ML para a implantação de aplicativos em larga escala, elas precisam da melhor infraestrutura para manter os modelos em operação sem gastar muito.
Orientação de como escolher a melhor infraestrutura de AI
Todas as organizações e projetos de Machine Learning têm requisitos exclusivos e há muitas maneiras de usar a infraestrutura de Artificial Intelligence. A questão é: qual é a melhor infraestrutura de AI para você?
Com o Google Cloud, é possível escolher a plataforma de ML totalmente gerenciada, Vertex Al, o GKE e o GCE, para a criação personalizada com OSS e recursos autogerenciados, ou uma combinação de ambos.
A maioria das empresas, em especial aquelas que querem criar ou desenvolver ML de maneira rápida e sustentável com um investimento mínimo, preferem usar uma infraestrutura totalmente gerenciada para escalar facilmente as cargas de trabalho de ML sem requisitos de gerenciamento de infraestrutura. Recomendamos a infraestrutura gerenciada, se você não tiver um gerenciamento de infraestrutura dedicado e/ou equipes de pesquisa de Artificial Intelligence.
Algumas empresas preferem criar a própria plataforma de Machine Learning personalizada para atender a requisitos e frameworks de ML altamente especializados e às estratégias específicas de uso de recursos e infraestrutura. Nesse caso, as empresas que modernizam a arquitetura com contêineres usam o GKE para ganhar escala e confiabilidade. O ajuste de escala automático do GKE atende automaticamente às demandas de carga de trabalho e é capaz de lidar com 15 mil clusters de nós, a maior do setor, para casos de uso distribuídos em larga escala.
A empresa pode escolher a plataforma gerenciada da Vertex Al e opções personalizadas do GKE e do GCE. Na verdade, é o que a maioria escolhe. Nossos clientes de grande porte têm muitas equipes com diferentes modos operacionais e necessidades. Por exemplo, uma equipe talvez prefira a experiência simplificada de ponta a ponta fornecida pela Vertex Al, enquanto uma outra talvez queira um controle mais preciso sobre os recursos.
Entre em contato conosco e converse com nosso time de especialistas que podem te orientar em como escolher a melhor infraestrutura de AI para sua empresa.
