Risikoen for uventet høje og uigennemsigtige cloudomkostninger er blandt de primære årsager til, at mange virksomheder tøver med at kaste sig over AI-projekter.
”Mange oplevede, at navnlig driftsomkostningerne steg markant, da de i stor stil migrerede data og kerneservices op i skyen. Derfor er de rimeligvis bekymrede for, om de kommer til at gentage oplevelsen med AI,” konstaterer Henrik Møll, CTO i Conscia
”Dertil kommer naturligvis den øgede geopolitiske usikkerhed og skærpede krav til compliance og fysisk placering af data,” tilføjer han.
Dedikeret AI-kapsel til dit eget datacenter
Her kan en ny komponent til datacentret imidlertid være med til at gøre AI-rejsen billigere og samtidig sikre, at du bevarer kontrollen over virksomhedens data og processer.
Nemlig i form af en AI POD fra Cisco; en prævalideret, modulopbygget infrastrukturpakke med både hardware og software, der kan installeres direkte i virksomhedens eget datacenter.
”Her har du fra dag ét en fuldt fungerende platform, der er klar til at køre LLMs, ML, deep learning, predictive maintenance eller en hvilken som helst anden AI-relateret service. Men uden at du først skal opbygge alt fra bunden,” siger Henrik Møll.
AI PODs er især relevante for organisationer, der allerede ved, at AI kommer til at spille en central rolle i forretningen. Primært fordi det prækonfigurerede modul gør det let at tage springet fra implementering til drift.
Læs mere om Cisco AI PODs arkitektur, anvendelsesmuligheder og fordele her
Fra idé til drift uden at sprænge budgettet
En af de største fordele ved AI PODs er, at omkostningerne forudsigelige og gennemskuelige. Samtidig er de ofte lavere end ved at køre AI i public cloud, hvor den månedlige faktura er et resultat af et komplekst samspil mellem abonnement, faste og variable driftsomkostninger – og hvor det navnlig kan være kostbart at rykke eller behandle store datamængder.
”Mange bliver overrasket over, hvor dyrt det er at flytte data til eller behandle data i skyen. Men med AI POD ligger data lokalt eller i et kendt hostingmiljø, og du undgår de løbende, uforudsigelige fakturaer fra cloudleverandøren,” forklarer Henrik Møll.
Ved at køre AI on-premise kan du typisk også genbruge eksisterende netværks- og datacenterinfrastruktur, konsolidere hardware og reducere driftsomkostningerne over tid.
”For nogle kunder kan det udgøre forskellen mellem at komme i gang nu eller at udskyde AI-projektet på ubestemt tid,” bemærker Henrik Møll.
Løsningen er samtidig fleksibel: Cisco AI PODs kan skaleres i kapacitet afhængig af, om du har behov for at arbejde på mindre, præeksisterende modeller – eller har behov for at træne modeller på egne og meget store datamængder. Ligeledes er det altid muligt at skalere op i takt med, at forretningens behov udvikler sig.
Compliance og kontrol fra dag ét
For rigtig mange virksomheder – og især indenfor regulerede brancher – er det centralt at bevare ejerskab til og kontrol over egne data. Her gør AI POD det lettere at koble AI-services med følsomme datasæt som f.eks. personhenførbare informationer, udviklingsprojekter eller finansielle transaktioner og sikre, at informationerne udelukkende behandles lokalt.
”Det giver fuldt overblik over, hvor data befinder sig og hvem, der har adgang til dem. Samtidig er sikkerhed bygget ind på samtlige relevante stadier. Her er f.eks. mikrosegmentering helt nede på containerniveau, så workloads holdes adskilt og beskyttet,” siger Henrik Møll.
Det betyder, at AI-projekter fra dag ét kan designes med sikkerhed, fortrolighed og fuld compliance med egne policies og gældende lovgivning for øje. I praksis resulterer det ofte i hurtigere godkendelsesforløb, især i brancher hvor nye løsninger skal gennem både interne og eksterne audits.
Hurtig analyse og forretningsunderstøttelse i praksis
Det er endda muligt at anvende AI POD som edge-enhed, så du kan drage fordel af lynhurtig realtidsbehandling af informationer helt tæt på datakilden. Det kan f.eks. være relevant ved billedanalyse i sundhedsvæsenet, realtidsbaseret behandling af geodata i landbruget eller ved intelligent kvalitetskontrol i produktionen.
”Her kan man sige, at teknikken er med til at gøre en positiv forskel på flere niveauer; den fast definerede og supporterede arkitektur minimerer risikoen for fejlinvesteringer, ligesom enkelte eller flere pods kan integreres med hybrid cloud-miljøer, så virksomheder får det bedste fra begge verdener,” siger Henrik Møll.
”Det giver, synes vi i hvert fald, nogle ret interessante muligheder, som jeg allerede sporer en ret betydelig interesse for at udforske,” konstaterer han.
Vil du høre mere om mulighederne med AI-pods, så finder du Henrik Mølls kontaktinformationer her.