企业如何优化混合IT环境中的AI工作流

企业如何优化混合IT环境中的AI工作流

随着AI技术的快速发展，企业如何在混合IT环境中优化AI工作流成为了一个重要课题。本文从数据管理、资源分配、云自动化、安全性、性能监控和可扩展性等多个维度，详细阐述了如何在混合IT环境中有效部署和优化AI工作流。

企业混合IT环境通过结合本地基础设施与公有云和私有云资源，为企业优化AI工作流和提升数据管理实践带来了新的挑战与机遇。确保在不同平台之间实现无缝集成，同时高效管理数据并保持性能，是这一挑战的核心。因此，本文将探讨在混合IT环境下建立、优化AI工作流以及如何进行有效集成的关键要素。

混合IT通过将云的可扩展性与本地资源的控制相结合，为企业提供了灵活性，使其能够更精确地分配资源。然而，这种架构也带来了复杂性。如果不采取战略性方法，管理数据流、确保安全性和保持跨多种环境的运营效率，可能会成为一项繁重的任务。

为了在这种环境下有效管理AI工作流，企业必须着眼于基础设施和资源的协调。毕竟，混合IT的优势就是灵活性——可以根据需要决定工作负载的托管位置，以达到最佳效果。这对于通常需要大量计算能力和数据支持的AI工作流尤为重要。最终，工作流的优化方向取决于所使用的AI模型的复杂性，以及其他辅助基础设施的支持。

实现AI成功的统一数据管理

尽管35%的企业已经将AI纳入工作流，但在数据处理方面仍然存在不足。最重要的是，有效的数据管理是优化AI工作流的关键，这使得这一问题更加值得关注。

在混合IT环境中，数据通常分布在多个位置——本地服务器、公有云实例以及私有云环境中。确保这些数据能够访问、同步且安全至关重要。引入特定的云自动化工作流时，复杂性将进一步加剧。

一种务实的做法是采用统一的数据管理策略。这意味着实施能够实现跨所有环境的数据集成工具。数据虚拟化解决方案尤其有效，它允许在不实际移动数据的情况下进行访问。这有助于最小化延迟、保持一致性并支持实时分析，这对于需要实时数据的AI模型至关重要。

AI工作流是数据驱动的，一旦数据不一致，项目可能会受到严重影响。利用数据编排平台有助于自动化数据在不同环境间的移动和转换，确保在正确的时间提供正确的数据，支持AI模型的训练和推理。

利用混合IT优化资源分配

是时候正视一个问题——获得AI资源的高昂成本。配备八块旗舰Nvidia H200 AI GPU的服务器售价超过30万美元，而一块H100 GPU大约也需要3万美元。更不用说即使是消费级显卡，如RTX 4090，其价格也已飙升。毫无疑问，AI硬件已经变得极其昂贵。那么，解决方案是什么呢？

那些已经抢占先机的企业已经积累了大量GPU资源，深知AI工作负载需要强大的计算能力，资源分配对确保最佳性能至关重要。因此，越来越多的企业选择租用GPU服务器，既因为价格较低，也不需要自行搭建和配置。

简而言之，大型AI模型的训练和微调可能更高效地在基于云的GPU实例上完成，在这些实例中，计算资源可以根据需求进行弹性扩展或缩减。然而，这总是会涉及到第三方对数据分析和AI工作流的访问问题。与此同时，推理任务可能需要较低的延迟，因此可以在本地进行。这种混合策略使企业能够优化成本，同时确保在AI工作流的不同阶段具备所需的计算资源。

通过云自动化简化部署

云自动化在优化AI工作流中扮演着重要角色。尤其是自动化工具有助于简化AI模型在混合环境中的部署、管理和扩展。通过减少人工干预，企业可以减少人为错误、节省时间，并确保工作流的一致性。

例如，使用基础设施即代码（IaC）工具如Terraform可以创建可重复、稳定的部署流程，这些流程易于维护和更新。像Kubernetes这样的自动化容器编排工具可以在本地和云环境中管理容器化的AI工作负载，确保资源得到高效利用。

与此同时，云自动化还可以改善模型再训练周期。通过在训练期间自动扩展资源，任务完成后再缩减资源，可以有效管理本地和云基础设施的使用，从而优化运营成本。

安全性与合规性考虑

安全性是混合IT环境中的另一个主要关注点，特别是在处理需要访问敏感数据的AI工作流时。一个强大的安全策略需要涵盖数据加密、安全访问控制和跨所有环境的合规性要求——无论是在本地还是在云中。

这就是为什么必须采用零信任安全模型，它确保每个访问请求都不断得到验证，不论工作负载托管在哪个环境中。如果你正在运行封闭源代码的LLM（大型语言模型），这点尤为重要，因为无法完全了解所有可能被利用的漏洞。

尤其在混合环境中，数据在不同网络和系统之间流动，使其更容易受到泄露风险。此外，混合IT环境也可以受益于统一监控工具，提供实时的潜在漏洞洞察，帮助企业及时发现和应对安全威胁。

性能优化与监控

在混合环境中运行AI工作负载时，性能优化至关重要。这要求实时监控本地和云系统，以识别瓶颈和低效之处。实施性能管理工具可以提供AI工作流的端到端可视化，帮助团队主动解决潜在的性能问题。

与本地基础设施和云服务集成的监控工具在混合环境中尤为重要。它们提供有关工作负载分布、资源使用和系统健康状况的洞察，这些信息可以用来动态调整资源分配，提升效率。对于AI工作负载来说，确保基础设施持续优化，将显著影响模型性能和洞察生成的速度。

确保可扩展性与灵活性

混合IT的主要优势之一是可扩展性——对于AI尤其重要，因为根据执行的特定任务，计算能力的需求可能会有极大波动。通过结合云资源与本地基础设施，可以在模型训练期间快速扩展，在低活动期则缩减资源。

可扩展性还支持灵活性，这对于需要频繁发展和迭代AI模型的企业来说至关重要。特别是基于云的服务，允许团队在没有本地硬件限制的情况下进行实验和测试AI模型。这种灵活性对于保持在AI创新快速发展的领域中具有竞争力至关重要。

在混合IT环境中优化AI工作流需要平衡云可扩展性的优势和本地系统所提供的控制力。通过专注于统一的数据管理和有效的GPU托管资源分配，以及利用云自动化，企业能够实现无缝的AI工作流，最大化效率、降低成本并提升性能。混合IT为现代AI需求提供了理想的基础设施，但它需要周密的规划、正确的工具，并且需要清楚地了解如何跨多个环境进行管理和优化。通过实施这些策略，企业可以充分发挥AI的潜力，推动创新和业务增长。