클라우드 컴퓨팅은 먼 길을 왔으며 20 년 전 처음 뿌리를 내릴 때와 차세대와는 매우 다르게 사용될 것입니다.
처럼 소프트웨어 개발을 자동화하기위한 경쟁 Openai, Anthropic 및 기타 AI 선두 주자 사이에서 가열되면 조용한 압력 지점이 양조됩니다 : 클라우드 인프라. 최근 GPT-4.1 및 Codex CLI와 같은 도구는 개발자가 코드를 구축하고 선적 할 수있는 방법을 과급하고 있으며, 반사 및 AnySphere와 같은 스타트 업은 이미 이러한 시스템을 활용하여 배포 시간을 줄이고 엔지니어링 비용을 줄이고 있습니다.
그러나 AI는 생산성을 빠르게 확장하고 있지만 전통적인 클라우드 설정은 AI 생성 코드의 파열되고 역동적 인 특성을 따라 잡을 수 없습니다. 대기 시간, 사전 예약 된 컴퓨팅 및 지역 용량 제한과 같은 요소는 지지대와 같은 느낌이 들지 않고 속도 충돌과 같은 느낌이 들기 시작합니다.
이는 AI 개발 및 클라우드 인프라가 이제 함께 진화해야 함을 의미합니다. AI는 대규모 데이터와 실시간 요구로 빠르게 이동하며 클라우드 서비스는 이러한 차세대 시스템에 전력을 공급하는 것만 큼 현명해야합니다. 이제 AI의 진보는 클라우드 컴퓨팅 인프라에 정확히 어떻게 진행되고 있습니까?
기존 클라우드가 AI 개발을위한 병목 현상 인 이유
클라우드 인프라의 고정 용량은 예측할 수없는 리소스 집약적 인 AI 모델이 자원이 제한되어있을 때 종종 지연에 직면한다는 것을 의미합니다. 단편화 된 클라우드 지역은 또한 대기 시간 문제를 일으키고 실시간 데이터 처리를 방해 할 수 있습니다. 또한 클라우드 서비스의 비용 상승, 특히 그래픽이 많은 작업의 경우 프로젝트가 더 비싸게 만듭니다.
AI 모델이 소프트웨어 개발을 가속화함에 따라 이러한 균열이 넓어지고 있습니다. 전체 코드베이스를 뱉어 내고 시뮬레이션 실행 및 디버깅은 몇 초 밖에되지 않습니다. 분산 된 클라우드 컴퓨팅으로의 전환은 이제 느리거나 조각난 또는 용량 제한 시스템을 피하려는 비즈니스의 마음에 가장 중요합니다.
AI 및 클라우드 컴퓨팅 시너지 수용
클라우드는 더 이상 디지털 애플리케이션 및 AI 도구를위한 전달 메커니즘이 아니라 개발 프로세스 자체를 활성화 할 수 있습니다. 더 많은 비즈니스가 클라우드 컴퓨팅의 장점팀이 실시간으로 협업하고 물리적 인프라를 기다리지 않고 워크 플로우를 자동화 할 수 있으므로. 이 민첩성은 조직이 시장 수요에 더 빨리 대응하고 경쟁 업체보다 새로운 기회를 포착 할 수 있도록 도와줍니다.
고급 클라우드 시스템에는 가상 컴퓨팅 리소스의 사용이 포함되므로 하드웨어에 대한 대규모 투자가 필요하지 않으며 회사가 사용하는 금액 만 지불 할 수 있습니다. 자동화 된 스케일링 및 자원 최적화는 폐기물을 더욱 줄여서 성능과 지리적 유연성을 유지하면서 예산을 효율적으로 사용합니다.
자체 주최 환경에서 이동하든 공급자를 전환하든 효과적인 클라우드 인프라를 설계하는 것은 클라우드로 마이그레이션하는 조직의 핵심 과제입니다. 따라서 올바른 공급자를 선택하고 기존 시스템과의 통합을 보장하는 것이 중요합니다. 성공하기 위해 회사는 클라우드 전문가와 긴밀히 협력하면서 작업량, 확장 성 요구 및 목표를 철저히 평가할 수 있습니다.
클라우드 컴퓨팅은 개발자 워크 플로만큼 탄력적이어야합니다.
개발자가 AI를 사용하여 몇 시간 안에 전체 앱을 푸시하려면 즉시 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있어야합니다. 이것은 어디에 있습니다 슈퍼 클라우드 미래 지향적 인 개념이지만 스스로를 강화하기 시작하는 기술입니다. SuperCloud 시스템은 여러 클라우드 환경에서 통합 계층을 제공하여 AI 개발 팀이 제한된 컴퓨팅 가용성 및 데이터 사일로와 같은 일반적인 병목 현상을 우회 할 수 있도록 도와줍니다. SuperCloud는 다양한 공급 업체의 리소스를 원활하게 통합하여 일관된 성능을 보장합니다.
이를 통해 인프라 제약으로 인한 지연없이 AI 모델을보다 효율적으로 교육 및 배포 할 수 있습니다. 결과는 더 빠른 혁신, 최적화 된 리소스 사용 및 플랫폼에서 작업량을 확장하지 않고 플랫폼을 확장하는 능력입니다. 단일 클라우드 공급 업체.
단일 공급 업체와의 출발은 SuperCloud 인프라와 기존 클라우드 시스템의 차이를 만듭니다. 기존 설정은 GPU에 대한 액세스, 복잡한 리소스 요청 또는 지역 가용성 문제로 인해 진행 상황을 지연시킬 수 있습니다. 대조적으로, SuperCloud 인프라는 여러 환경에서 더 큰 유연성과 리소스 풀링을 제공하므로 AI 팀이 단일 공급자의 용량 또는 위치 제약 조건에 의해 제한되지 않고 필요한 경우 필요한 경우 신속하게 액세스 할 수 있습니다.
클라우드 드래그없이 아이디어에서 배포로 이동하십시오
AI 지원 개발이 아이디어와 배포 사이의 시간을 단축함에 따라 클라우드 인프라는 그 속도와 일치합니다마찰을 생성하지 않습니다. SuperCloud의 매력은 전통적인 클라우드 인프라가 어려움을 겪고있는 한계, 특히 엄격한 프로비저닝 모델, 지역별 할당량 및 하드웨어 병목 현상을 해결하는 데 비롯됩니다. 이러한 제약은 종종 AI 중심 개발의 빠르게 진행되는 반복적 인 특성과 일치하지 않으며, 팀은 모델이 빠르게 실험, 훈련 및 스케일링해야합니다.
클라우드 인프라를 AI 생성의 속도와 요구에 맞추면 기업은 혁신을 늦추는 전통적인 지연을 제거 할 수 있습니다. 클라우드가 워크 플로와 보조를 맞추면 지연 또는 용량 제한을 제공하여 실험에서 배포로 이동하는 것이 더 쉽습니다.
AI와 클라우드 사이의 정렬은 더 빠른 반복, 시장 간 시장 및 반응 형 업그레이드 사이클을 더 빠르게 가능하게합니다. 궁극적으로, 조직은 AI 중심 제품과 서비스를보다 효율적으로 제공 할 수 있도록하여 역동적 인 디지털 환경에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
AI 기술은 급격히 발전하고 있으며, 이는 기업이 경쟁력 있고 민첩하며 탄력적 인 상태를 유지하기 위해 사전에 현대적인 인프라를 혜택을 받는다는 것을 의미합니다. 전략적 클라우드 혁신은 핵심 비즈니스 필수 요소로 간주되어야하며 2 차 고려 사항이 아닌이 변화의 위험을 지연시키는 것이 효과적으로 확장 할 수있는 능력이 뒤떨어져 있기 때문입니다.
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