Décoder le code de l'infrastructure de l'IA : Cloud, sur site ou hybride ?

Par Anand Chakravarthy, Vice-président Solutions avancées APJ

Ce choix est fortement influencé par les exigences opérationnelles, les considérations de sécurité et les réglementations spécifiques à l'industrie. Lorsque les entreprises évaluent leurs options, l'écosystème des canaux de distribution joue un rôle crucial en les aidant à prendre des décisions éclairées en matière d'infrastructure.

L'avantage du cloud public

L'adoption du cloud public a toujours été la meilleure option pour déployer des solutions d'IA. Son évolutivité et sa flexibilité en font la solution idéale pour les entreprises qui ont besoin d'ajuster les charges de travail d'IA en fonction de la fluctuation de la demande. Le cloud offre aux entreprises la possibilité d'évoluer rapidement sans les dépenses d'investissement initiales substantielles associées à l'infrastructure sur site. Parmi les principaux avantages, citons la flexibilité du stockage, de la capacité de calcul et des ressources GPU, ce qui permet aux entreprises d'évoluer au fur et à mesure que leurs besoins en matière d'IA se développent.

L'évolution vers des déploiements sur site

Malgré l'adoption généralisée de solutions d'IA basées sur le cloud, on observe une évolution notable vers des déploiements d'IA sur site, les entreprises cherchant à reprendre un plus grand contrôle sur leur infrastructure. Les solutions sur site sont particulièrement avantageuses pour les organisations qui traitent des données sensibles ou qui nécessitent un traitement à faible latence, comme dans les systèmes autonomes et le commerce à haute fréquence.

Pour les secteurs soumis à des exigences réglementaires strictes, tels que la finance, la santé et l'administration, les solutions sur site garantissent la conformité en conservant les données sensibles dans des environnements contrôlés. En outre, l'infrastructure sur site offre des avantages financiers à long terme. Sur une période de cinq à six ans, les coûts opérationnels associés à l'utilisation du cloud public peuvent augmenter de manière significative, alors que les déploiements sur site offrent des dépenses prévisibles à long terme, ce qui en fait une option viable pour les entreprises qui recherchent la stabilité des coûts.

Les arguments en faveur de l'infrastructure AI hybride

Pour les entreprises qui cherchent à tirer le meilleur parti des deux mondes, l'infrastructure hybride apparaît comme la solution idéale. Combinant l'évolutivité du cloud public et le contrôle offert par les déploiements sur site, les modèles hybrides permettent aux entreprises d'allouer les charges de travail de manière dynamique en fonction de l'évolution de leurs besoins. Les charges de travail d'IA sensibles peuvent rester sécurisées sur site, tandis que les opérations moins critiques peuvent bénéficier de l'évolutivité du cloud.

Cependant, l'intégration de systèmes d'IA sur site avec des environnements de cloud public présente des défis techniques, en particulier en ce qui concerne la synchronisation des données. Chez Tech Data, notre Tech Center of Excellence (Tech COE) offre une approche complète pour aider les partenaires et les clients finaux à naviguer avec succès dans ces complexités. Nous fournissons des ressources essentielles, des idées et des outils pour assurer des voyages de nuage hybride sans faille. Grâce à des collaborations stratégiques avec des acteurs majeurs de l'industrie informatique, nous fournissons des solutions d'infrastructure de bout en bout pour aider à optimiser les infrastructures d'IA hybride.

Favoriser l'évolutivité de l'IA avec la bonne stratégie d'infrastructure

Alors que l'IA continue de transformer les industries, le choix de la bonne infrastructure est essentiel pour une réussite à long terme. Qu'elles optent pour des stratégies axées sur le cloud, un contrôle sur site ou des modèles hybrides, les organisations doivent aligner leurs écosystèmes d'IA sur les objectifs de l'entreprise.

En fin de compte, le succès des initiatives d'IA dépend de l'existence d'une infrastructure agile et adaptable. Qu'elles adoptent le cloud, le modèle sur site ou le modèle hybride, les entreprises doivent s'assurer que leurs écosystèmes d'IA sont non seulement évolutifs et sécurisés, mais aussi optimisés pour générer des résultats commerciaux significatifs et de l'innovation.