Ievads
Mākslīgā intelekta ieviešana uzņēmumā prasa nopietnu infrastruktūras izvēli. Galvenais jautājums — vai izmantot mākoņa pakalpojumus (AWS, Google Cloud, Azure) vai būvēt savu on-premise GPU infrastruktūru? Šis lēmums ietekmē ne tikai izmaksas, bet arī datu drošību, veiktspēju un jūsu spēju mērogot AI risinājumus nākotnē.
Devs.lv komanda ir strādājusi ar abiem variantiem — no NVIDIA A100 serveru uzstādīšanas klientu datu centros līdz liela mēroga AWS SageMaker pipeline izstrādei. Šajā rakstā dalāmies ar reālu pieredzi, nevis teoriju.
On-Premise priekšrocības
Lokālā GPU infrastruktūra ir labākā izvēle uzņēmumiem, kam ir pastāvīga, paredzama AI darba slodze un stingras datu drošības prasības.
- Pilnīga datu kontrole — sensitīvi dati nekad nepamet jūsu telpas. Finanšu, medicīnas un aizsardzības nozarēs tā bieži ir obligāta prasība.
- Paredzamas izmaksas ilgtermiņā — pēc sākotnējā ieguldījuma ikmēneša izmaksas ir tikai elektrība un uzturēšana. Pēc 18-24 mēnešiem on-premise parasti izmaksā lētāk nekā mākonis.
- Zemāks latentums — lokāla inference dod <5ms latentumu salīdzinājumā ar 50-200ms mākonī. Kritisks reāllaika lietojumiem.
- GDPR atbilstība — vienkāršāk nodrošināt datu rezidenci ES, jo dati fiziski atrodas jūsu kontrolē.
- Nav atkarības no trešajām pusēm — mākoņa pakalpojumu sniedzēja cenu izmaiņas vai darbības pārtraukumi jūs neskar.
On-Premise trūkumi
- Augsts sākotnējais ieguldījums — viens NVIDIA H100 serveris maksā €30,000-50,000. Pilna infrastruktūra ar dzesēšanu, UPS un tīklu var sasniegt €100,000+.
- Aparatūras novecošana — GPU paaudzes mainās ik pēc 2-3 gadiem. Jūsu investīcija zaudē vērtību.
- Uzturēšanas slogs — nepieciešams DevOps speciālists vai ārpakalpojums serveru uzturēšanai.
- Mērogošanas ierobežojumi — ja slodze pēkšņi pieaug, nevarat pievienot GPU dažu minūšu laikā.
Mākoņa priekšrocības
Mākoņa AI ir ideāls prototipēšanai, mainīgām slodzēm un uzņēmumiem, kas vēl tikai eksperimentē ar AI.
- Elastīgums — resursu palielināšana/samazināšana pēc pieprasījuma. Maksā tikai par izmantoto.
- Nav sākotnējo investīciju — sāciet ar €100/mēnesī un palieliniet budžetu pakāpeniski.
- Ātrāks starts — infrastruktūra gatava minūtēs, ne mēnešos. Ideāli hackathoniem un POC projektiem.
- Jaunākā aparatūra — mākoņa sniedzēji regulāri atjaunina GPU parkus. Jūs vienmēr varat izmantot jaunāko paaudzi.
- Iebūvētie rīki — AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML Studio piedāvā gatavus pipeline rīkus.
Mākoņa trūkumi
- Izmaksas var pieaugt eksponenciāli — 24/7 GPU instance var izmaksāt €2,000-8,000/mēnesī. Gada laikā tas pārsniedz on-premise ieguldījumu.
- Datu pārsūtīšanas riski — katra datu kopa, ko augšupielādējat mākonī, ir potenciāls drošības risks.
- Vendor lock-in — pārcelšanās starp mākoņa sniedzējiem ir sarežģīta un dārga.
- Pieejamības problēmas — populāru GPU tipu (H100, A100) pieejamība mākonī nav garantēta.
Hibrīdā pieeja — mūsu rekomendācija
Devs.lv piedāvā hibrīdo pieeju, kas apvieno abu variantu labākās īpašības:
- Sāciet mākonī — prototipējiet un validējiet AI modeli ar mākoņa resursiem. Zemāks risks, ātrāks rezultāts.
- Mēriet slodzi — kad modelis ir production-ready, analizējiet reālo GPU izmantojumu un izmaksas.
- Migrējiet uz on-premise — ja slodze ir pastāvīga un paredzama, ieguldiet lokālā infrastruktūrā. ROI parasti 18-24 mēneši.
- Saglabājiet mākoņa burst kapacitāti — izmantojiet mākoni slodzes pīķiem, kamēr on-premise apkalpo bāzes slodzi.
Reāls piemērs
Viens no mūsu klientiem — Latvijas ražošanas uzņēmums — sāka ar AWS SageMaker kvalitātes kontroles AI modelim. Pēc 6 mēnešu validācijas perioda slodze bija stabila: ~200 inference pieprasījumi sekundē, 24/7. Mēneša AWS rēķins sasniedza €4,200.
Mēs palīdzējām uzstādīt 2x NVIDIA A100 serverus viņu datu centrā par €65,000. Rezultāts: €4,200 → €800/mēnesī (elektrība + uzturēšana). Investīcija atmaksājās 19 mēnešos, un latentums samazinājās no 85ms uz 3ms.
Secinājums
Nav universāli pareizas atbildes. Izvēle atkarīga no jūsu slodzes rakstura, budžeta, datu sensitīvuma un mērogošanas plāniem. Bet gandrīz vienmēr hibrīdā pieeja ir gudrākā izvēle — sāciet no maza, mēriet un tad investējiet pārliecībā.
Vajag palīdzību ar AI infrastruktūras plānošanu? Mēs piedāvājam bezmaksas 30 minūšu konsultāciju, lai novērtētu jūsu vajadzības.