Veel organisaties willen AI integreren in hun product of in hun interne processen, maar zonder de privacy van hun gegevens op te offeren. Voor zulke organisaties is de oplossing om AI-modellen te downloaden en in te zetten op hun eigen servers in plaats van hun gegevens naar de cloud te sturen. We gaan het in dit artikel hebben over deze on-premise strategie (ook bekend als "edge AI").
On-premise of edge computing verwijst naar de praktijk om gegevens dichter bij de bron te verwerken en op te slaan, in plaats van ze naar een gecentraliseerde cloudinfrastructuur te sturen. Bij deze aanpak bevinden de computerbronnen zich in de buurt van de systemen die de gegevens verzenden.
Met andere woorden, on-premise en edge computing zijn trendy uitdrukkingen die beschrijven dat een applicatie wordt ingezet op je eigen servers in plaats van op een externe cloudservice zoals een SaaS API.
Er zijn 2 scenario's die als on-premise kunnen worden beschouwd: ofwel heb je je eigen machines die in je eigen faciliteiten worden gehost, ofwel maak je gebruik van een cloudleverancier zoals AWS, GCP, Azure... Strikt genomen is het laatste minder "on-premise" omdat je geen controle hebt over de onderliggende server, maar in het algemeen kunnen beide worden beschouwd als geldige on-premise / edge oplossingen.
On-premise of edge computing biedt verschillende voordelen. Ten eerste verbetert on-premise of edge computing de privacy en beveiliging van gegevens drastisch door gevoelige informatie dichter bij de bron te houden, het risico van ongeautoriseerde toegang of datalekken tijdens het transport naar de cloud te verkleinen en te voorkomen dat cloud-actoren uw gegevens voor ongewenste doeleinden gebruiken. Het helpt organisaties ook om te voldoen aan datavoorschriften en wetten die lokale opslag en verwerking vereisen.
Bovendien vermindert het de latentie omdat gegevens geen lange afstanden hoeven af te leggen om de cloud te bereiken, waardoor ze sneller verwerkt en in realtime geanalyseerd kunnen worden. Bovendien wordt de afhankelijkheid van netwerkconnectiviteit geminimaliseerd, zodat de activiteiten ook door kunnen gaan als het internet onbetrouwbaar of verstoord is.
AI is een zeer goede on-premise kandidaat.
De eerste reden is dat organisaties de neiging hebben om extreem gevoelige gegevens naar AI-modellen te sturen. Dit is vooral het geval in kritieke domeinen zoals medische toepassingen, financiële toepassingen,... Maar niet alleen.
De tweede reden is dat AI-spelers op de markt tegenwoordig de neiging hebben om gegevens van klanten te hergebruiken voor hun eigen activiteiten. OpenAI is hier een goed voorbeeld van: wanneer organisaties bijvoorbeeld gegevens naar ChatGPT sturen, worden deze gegevens onder de loep genomen en kan OpenAI je gegevens hergebruiken om hun eigen AI-modellen te trainen. De zorgen over de privacy van ChatGPT en GPT-4 zijn centrale vragen die ertoe leiden dat veel organisaties zich richten op on-premise strategieën.
AI-modellen on-premise implementeren houdt in dat de infrastructuur voor het hosten, beheren en serveren van het AI-model wordt opgezet binnen het eigen datacenter of de beheerde infrastructuur van een organisatie, in plaats van in de cloud.
Hier volgen enkele veelvoorkomende stappen voor de implementatie van een AI-model op locatie:
Deze stappen kunnen worden vereenvoudigd door te vertrouwen op een gespecialiseerde leverancier zoals NLP Cloud voor je on-premise AI-model. Wat NLP Cloud betreft, krijg je bijvoorbeeld toegang tot een Docker image dat een kant-en-klaar AI-model bevat, geoptimaliseerd voor inferentie.
On-premise of edge computing heeft beperkingen. De computerbronnen die aan de rand beschikbaar zijn, zijn meestal beperkt in vergelijking met cloudinfrastructuur, wat de complexiteit van de applicaties die kunnen worden ingezet, kan beperken. Bovendien kan het onderhouden en beheren van gedistribueerde computerbronnen op meerdere locaties een uitdaging zijn, waarvoor extra investeringen in IT-infrastructuur en expertise nodig zijn.
Over het algemeen is zo'n strategie duurder dan vertrouwen op een beheerd SaaS-aanbod zoals OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
Tot slot is de privacy van gegevens alleen gegarandeerd als de onderliggende on-premise infrastructuur goed beveiligd is.
On-premise AI / edge AI neemt een hoge vlucht nu AI geleidelijk aan terrein wint onder organisaties.
Een dergelijke trend is begrijpelijk: AI wordt gebruikt in allerlei kritieke toepassingen die sterke privacy-eisen hebben en - by design - kunnen standaard cloud-actoren niet aan deze eisen voldoen.
Als je geïnteresseerd bent in een dergelijke strategie voor jouw AI-project, neem dan contact met ons op zodat we je kunnen adviseren: [email protected]
Maxime
Verantwoordelijk voor strategische partnerschappen bij NLP Cloud