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Hoy, muchas aplicaciones requieren inteligencia artificial (I A). Sin embargo, los desarrolladores a menudo subestiman los muchos decisiones críticas que deben tomar para garantizar que su implementación funcione bien dentro del presupuesto que le han asignado.
Él primera decisión debe ser si la IA procesará los datos que consume en la nube o en el borde de la red. La implementación de IA en el borde tiene ventajas en términos de velocidad y costo, pero la nube ha capturado la imaginación de la mayoría debido a su enorme poder de cómputo y capacidad de almacenamiento. Ya sea que esté utilizando la nube o el borde (o incluso una combinación de ambos), hay cosas que debe considerar.
El volumen de datos muestra latencia
La carga de grandes cantidades de datos en la nube a menudo puede generar una latencia muy alta, que en muchos casos supera los cientos de milisegundos, lo que puede corromper gravemente las operaciones hasta el punto de volverlas, en el mejor de los casos, ineficientes y, en el peor, una pérdida de tiempo y dinero. La habilidad para administrar grandes cantidades de datos casi sin esfuerzo y de manera consistente es clave –aunque con demasiada frecuencia se pasa por alto– en el despliegue efectivo de la IA.
retraso de datos
En términos de ancho de banda para mover los datosgeneralmente no solo paga muchopero también necesitas pague para estar disponible al máximo rendimiento el 100% del tiempo. No queremos pagar por procesar datos incorrectos. Cuesta lo mismo, pero los datos incorrectos pueden ser muy costosos de eliminar y desechar sin arruinar los datos buenos.
control de costos
Él Las cámaras de video generan una gran cantidad de datos., y transferirlos y analizarlos requiere ancho de banda y poder de cómputo con valores monetarios que pueden acumularse muy rápidamente. Además, además del tiempo y dinero que se necesita para «alquilar» equipos en la nube para entrenar un modelo de IA, la nube es un gran negocio para sus proveedores de servicios porque ese equipo debe estar disponible en todo momento para hacer inferencias.
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privacidad
A pesar de sus ventajas, El almacenamiento de datos confidenciales y/o privados en la nube sigue preocupando a muchas personas. La idea de transferir datos valiosos hacia y desde la nube, sometiéndolos potencialmente a la interrupción de la red o incluso al secuestro y la corrupción por parte de fuerzas oscuras en la Internet abierta, puede seguir siendo inquietante. Los accidentes son raros, pero aún ocurren, a menudo debido a errores simples, y estos incidentes aparentemente menores pueden escalar rápidamente.
¿Es «The Edge» la mejor opción?
A pesar de las deficiencias de la IA basada en la nube, la mayoría de las aplicaciones aún dependen de ella para realizar análisis profundos, como los asociados con la toma de decisiones comerciales o monetarias. ¿Dónde entra en juego la IA en el perímetro? En mi opinión, Para los casos de uso que requieren velocidad, escalabilidad y privacidad, colocar el procesamiento de IA en el borde de la red puede evitar muchos de los problemas descritos.. Creo que poner la IA en la periferia es la mejor opción, si no la única.
Para las aplicaciones de IA que no requieren velocidades de milisegundos, la nube debería funcionar bien. Sin embargo, para una decisión o reacción de IA que debe tener lugar en un rango de milisegundos o menos, a veces con información muy sensible o valiosa, la elección es la IA de última generación. Aunque puede requerir costos iniciales de investigación e implementación ligeramente más altos, el retorno de la inversión debe ser demostrablemente más favorable en un período de tiempo razonablemente corto en comparación con la nube.
Ejemplos de aplicaciones que se benefician del tratamiento «Edge»
Las tiendas sin cajero, los dispositivos médicos y los robots de almacén son solo algunos ejemplos en los que puede ver la eficacia de la IA de vanguardia. Las tiendas sin cajero pueden usar este tipo de IA para brindar una mayor flexibilidad en la escalabilidad para acomodar cientos o incluso miles de cámaras inteligentes. Los dispositivos médicos con capacidades de IA incorporadas se pueden usar para monitorear pacientes, por ejemplo, analizando comportamientos anormales o detectando caídas. Los robots de almacén necesitan IA de última generación para poder actuar de forma precisa e instantánea.
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Considéralo desde el principio
Aunque la mayoría de las empresas de tamaño razonable ahora utilizan algún tipo de entorno de nube (privado, público o alguna otra combinación de servicios de nube como parte de su estrategia comercial), no hay una solución universal.
La decisión de pasarse a la nube o al perímetro suele depender de la aplicación. Muchas organizaciones utilizarán un enfoque híbrido, ejecutando las funciones más limitadas en el tiempo en el borde mientras realizan análisis más profundos en la nube. Por ejemplo, los robots de almacén pueden ser un entorno ideal para implementar IA en el borde, pero la nube aún se usa para consolidar y analizar la entrada de todos los robots de almacén.
Sin embargo, un enfoque híbrido de nube/ perímetro puede resultar intimidante para los no iniciados, porque hay un nivel inherente de complejidad. Es recomendable considerar emprender un proyecto de este tipo con un socio o proveedor experimentado que pueda garantizar que se toman las decisiones correctas desde el principio para evitar posibles obstáculos.
Sin embargo, obtener ambos elementos correctamente en las etapas de planificación puedeúltimo recurso, optimizar el rendimiento y aumentar la eficiencia equilibrar la demanda entre varios sistemas en la nube y entornos informáticos de borde para satisfacer con precisión las necesidades especializadas del negocio.
¿Y el almacenamiento? ¿Cuánto necesitará, ahora y en el futuro previsible? si se trata de grandes volúmenesla la computación en la nube y el almacenamiento pueden ser su respuesta. si la la captura de datos es relativamente pequeña, intermitente o solo temporalelectrónica computación avanzada no sólo probablemente costará menos implementar, ejecutar y mantenerpero también puede requerir menos energía para operar.
con ojos en el futuro
Además de los tres ejemplos descritos anteriormente, también hay muchas otras aplicaciones que se basan en la visión artificial y la IA para identificar a alguien o algo. Aunque la nube ha sido la opción predeterminada para ejecutar algoritmos de IA, especialmente para análisis avanzados, Los nuevos dispositivos de IA de última generación pueden permitir que las aplicaciones realicen funciones de IA crítico para el tiempo en el perímetro, mientras que el papel de la nube cambiará a la analítica avanzada.