Путь к диверсификации поставщиков обещает быть многообещающим — если только не стать жертвой ловушки мультиоблачного искусственного интеллекта, считают опрошенные порталом InformationWeek эксперты.

Диверсификация поставщиков облачных услуг для поддержки стратегии ИИ может принести свои плоды, но если CIO и CTO не сохранят контроль, они рискуют сделать данные неуправляемыми.

По мере того, как рабочие нагрузки ИИ распространяются по все более разнообразной технологической экосистеме, конфиденциальные данные и операционный контекст перемещаются вместе с ними, отмечает Брайан Груттадауриа, CTO по гибридным облакам Hewlett Packard Enterprise. «Реальная цена разрастания поставщиков заключается не только в дополнительной сложности; это фрагментация данных, контекста, управления и контроля именно в тот момент, когда ИИ больше всего от них зависит», — говорит он.

Диверсификация поставщиков в рамках мультиоблачной стратегии требует распределения рабочих нагрузок между несколькими облачными провайдерами. Она в основном используется для минимизации зависимости от поставщика, повышения отказоустойчивости и резервирования, а также оптимизации затрат и производительности. К сожалению, в сочетании с ИИ диверсификация поставщиков может внезапно превратиться в настоящий ад.

Слишком многие организации рассматривают мультиоблачный ИИ как архитектурную проблему, тогда как на самом деле это организационная и финансовая проблема, считает Джесси Дин, CIO компании TDI Security, занимающейся управлением кибербезопасностью. «Из-за страха перед привязкой к поставщику и слабого управления компании разбрасывают данные и модели по нескольким облакам», — отмечает он. Это может привести к размыванию инженерного кадрового потенциала и увеличению долгосрочных затрат. ИТ-руководителям необходимо все тщательно продумать, чтобы устранить фундаментальные недостатки. «Приоритизация единой стратегии стандартизации данных и приверженность основной облачной среде для размещения данных являются ключом к снижению технической сложности и затрат», — полагает Дин.

По словам Ха Хоанг, CIO компании Commvault, риск заключается не в том, что организации полагаются на несколько облаков, поскольку у многих из них есть веские причины для этого. «Риск заключается в том, что каждое облако превращается в собственную экосистему ИИ с различными моделями, конвейерами данных, политиками управления и инструментами для разработчиков», — предупреждает она.

Как и многие ИТ-руководители, Хоанг считает, что ИИ принесет наибольшую пользу, когда сможет безопасно получать доступ к надежным корпоративным данным и работать согласованно в масштабе всего бизнеса. Если данные фрагментированы, а политики безопасности различаются в каждом облаке, организации могут получить разрозненных агентов, дублирование инвестиций и непоследовательные бизнес-результаты. «Мультиоблачная среда должна быть обдуманным архитектурным решением, а не случайным результатом независимого выбора технологий», — говорит она.

Наиболее явным признаком чрезмерной диверсификации поставщиков является то, что данные и рабочие нагрузки больше не являются последовательно видимыми или управляемыми в разных средах, отмечает Груттадауриа. «Если ИТ-служба не может видеть и контролировать актив, независимо от того, где он находится — в облаке, локально или на периферии, — это признак того, что архитектура переросла возможности управления», — предупреждает он.

Ответ на вопрос о том, как избежать ловушки мультиоблачного ИИ, заключается в создании единой ткани данных, охватывающей облако, локальные системы и периферию, формируя единое операционное пространство имен вместо набора разрозненных хранилищ данных, считает Юрий Губин, технический директор компании DataArt, занимающейся разработкой ПО и ИТ-консалтингом. «Когда данные, рабочие нагрузки и ИИ используют общую основу, они остаются видимыми, управляемыми и переносимыми независимо от того, где они работают», — говорит он. Это позволяет организациям внедрять инновации от разных поставщиков, не беря на себя бремя мультивендорной сложности.

Начните с управления, а не с технологий, советует Хоанг: «Определите небольшое количество утвержденных платформ ИИ, установите общие стандарты безопасности и идентификации и рассматривайте корпоративные данные как общий актив, а не как нечто, принадлежащее отдельным облакам или бизнес-подразделениям». ИТ-руководители также должны проектировать решения с учетом переносимости там, где это имеет смысл с точки зрения бизнеса. «Это не означает, что каждая рабочая нагрузка должна свободно перемещаться между облаками, но это означает избегание ненужной привязки по основным возможностям ИИ», — поясняет она. Это обеспечит гибкость, которая может создать конкурентное преимущество.

Лучшая профилактика — это создание корпоративной операционной модели ИИ до того, как внедрение ИИ начнет масштабироваться, полагает Хоанг. «Каждая новая платформа ИИ должна соответствовать общим стандартам безопасности, доступа к данным, наблюдаемости, управления и контроля затрат», — говорит она. Также важно обеспечить, чтобы каждая инвестиция в ИИ была связана с измеримым бизнес-результатом. Цель состоит не в том, чтобы поддерживать каждую модель или каждого облачного провайдера; цель состоит в том, чтобы обеспечить бизнес-результаты с наименьшей операционной сложностью.