Mange organisationer ønsker at integrere AI i deres produkt eller i deres interne processer, men uden at ofre databeskyttelse. For sådanne organisationer er løsningen at downloade og implementere AI-modeller på deres egne servere i stedet for at sende deres data til skyen. Vi vil diskutere denne on-premise-strategi i denne artikel (også kendt som "edge AI").
On-premise eller edge computing henviser til praksis med at behandle og opbevare data tættere på kilden i stedet for at sende dem til en centraliseret cloud-infrastruktur. I denne tilgang er computerressourcerne placeret i nærheden af de systemer, der sender dataene.
Med andre ord er on-premise og edge computing trendy udtryk, der beskriver det faktum, at en applikation er implementeret på dine egne servere i stedet for at bruge en ekstern cloud-tjeneste som en SaaS API.
2 scenarier kan betragtes som on-premise: enten har du dine egne maskiner hostet i dine egne faciliteter, eller også udnytter du en cloud-leverandør som AWS, GCP, Azure ... Strengt taget er sidstnævnte mindre "on-premise", fordi du ikke har kontrol over den underliggende server, men generelt kan begge betragtes som gyldige on-premise / edge-løsninger.
On-premise eller edge computing giver flere fordele. For det første forbedrer on-premise eller edge computing datasikkerheden dramatisk ved at holde følsomme oplysninger tættere på kilden, reducere risikoen for uautoriseret adgang eller brud på datasikkerheden under transporten til skyen og forhindre cloud-aktører i at udnytte dine data til uønskede formål. Det hjælper også organisationer med at overholde dataregler og love, der kræver lokal opbevaring og behandling.
Desuden reducerer det latenstiden, da data ikke behøver at rejse over lange afstande for at nå skyen, hvilket giver mulighed for hurtigere behandling og realtidsanalyse. Derudover minimerer det afhængigheden af netværksforbindelse og sikrer, at driften kan fortsætte, selv når internettet er upålideligt eller afbrudt.
AI er en rigtig god on-premise kandidat.
Den første grund er, at organisationer har en tendens til at sende ekstremt følsomme data til AI-modeller. Dette gælder især inden for kritiske områder som medicinske applikationer, finansielle applikationer, ... Men ikke kun.
Den anden grund er, at AI-aktører på markedet i dag har en tendens til at genbruge kundernes data til deres egen forretning. OpenAI er et godt eksempel: Når organisationer f.eks. sender data til ChatGPT, bliver dataene undersøgt, og OpenAI kan genbruge dine data til at træne deres egne AI-modeller. ChatGPT og GPT-4's bekymringer om privatlivets fred er centrale spørgsmål, der får mange organisationer til at fokusere på lokale strategier.
Implementering af AI-modeller on-premise indebærer opsætning af infrastrukturen til at hoste, administrere og betjene AI-modellen i en organisations eget datacenter eller administrerede infrastruktur i stedet for i skyen.
Her er nogle almindelige trin i implementeringen af en AI-model on-premise:
Disse trin kan forenkles ved at stole på en dedikeret leverandør som NLP Cloud til din on-premise AI-model. Med NLP Cloud får du f.eks. adgang til et Docker-image, der indeholder en AI-model, der er klar til brug og optimeret til inferens.
On-premise eller edge computing har sine begrænsninger. De computerressourcer, der er tilgængelige på kanten, er typisk begrænsede sammenlignet med cloud-infrastruktur, hvilket kan begrænse kompleksiteten af de applikationer, der kan implementeres. Derudover kan det være en udfordring at vedligeholde og administrere distribuerede computerressourcer på tværs af flere lokationer, hvilket kræver yderligere investeringer i IT-infrastruktur og ekspertise.
Generelt er en sådan strategi dyrere end at stole på et administreret SaaS-tilbud som OpenAI, Anthropic, NLP Cloud ...
Sidst, men ikke mindst, er databeskyttelse kun garanteret, hvis den underliggende lokale infrastruktur er korrekt sikret.
On-premise AI / edge AI er på himmelflugt nu, hvor AI gradvist vinder indpas blandt organisationer.
En sådan tendens er forståelig: AI bruges i alle mulige kritiske applikationer, der har stærke krav til privatlivets fred, og - som udgangspunkt - kan standard cloud-aktører ikke opfylde disse krav.
Hvis du er interesseret i en sådan strategi for dit AI-projekt, så kontakt os, så vi kan rådgive dig: [email protected]
Maxime
Ansvarlig for strategiske partnerskaber hos NLP Cloud