Sette considerazioni sull'infrastruttura AI enterprise da valutare nella scelta di un neocloud

I requisiti aziendali spesso superano la maturità operativa dei provider di calcolo specializzati. Sebbene i neocloud accelerino i test iniziali, i carichi di lavoro di intelligenza artificiale (AI) creano pressioni tecniche in cui le lacune architetturali emergono tardi nella fase di produzione. La valutazione del rischio in sei dimensioni principali può aiutare a mantenere le prestazioni dei carichi di lavoro, l'efficienza dei costi e la conformità.

1. Rischio di infrastruttura: l'accesso alle GPU non costituisce l'intera architettura

Garantire l'allocazione delle GPU è necessario ma non sufficiente per i carichi di lavoro AI in produzione. Le prestazioni dello storage, la maturità dell'orchestrazione, le cadenze di aggiornamento dell'hardware e l'isolamento multi-tenant dettano la stabilità operativa. I team aziendali che equiparano la disponibilità delle GPU alla prontezza per la produzione rischiano downtime imprevisti e una ridotta produttività del modello.

Le architetture di storage devono offrire elevate operazioni di input/output al secondo (IOPS) per evitare il sottodimensionamento della GPU durante i checkpoint di addestramento. I layer di orchestrazione devono integrarsi senza problemi con i tool MLOps (machine learning operations) esistenti, mentre i controlli di isolamento dei tenant contribuiscono a ridurre al minimo l'impatto sulle prestazioni tra hardware condivisi.

Domande sulla riduzione del rischio da porre:

• Con quale rapidità vengono rese disponibili le nuove generazioni di GPU dopo il rilascio ufficiale?

• Quali tier di storage sono supportati e quali garanzie di IOPS si applicano ai checkpoint?

• Quale layer di orchestrazione viene offerto e come si integra con gli stack MLOps?

• Come viene imposto l'isolamento dei tenant su un'infrastruttura fisica condivisa?

• Quali procedure si applicano se in un secondo momento è necessario migrare i carichi di lavoro in un altro ambiente?

2. Rischio di rete: le prestazioni dell'AI dipendono da molto più che dal solo calcolo

Il training distribuito dell'AI e l'inferenza in tempo reale dipendono fortemente dal throughput di rete. La qualità del fabric di interconnessione, le garanzie di banda di rete est-ovest e la trasparenza delle strutture di uscita influenzano direttamente le prestazioni del sistema e il costo totale di proprietà. I colli di bottiglia della rete possono lasciare inutilizzate le GPU ad alto costo.

I team aziendali devono valutare se i provider offrono InfiniBand, Remote Direct Memory Access over Converged Ethernet (RoCE) o fabric Ethernet standard. Garanzie documentate di banda est-ovest possono contribuire a ridurre i colli di bottiglia nei trasferimenti. Quando si valuta un neocloud, occorre verificare che offra una fatturazione oraria trasparente basata sulle istanze per la potenza di calcolo grezza senza costi di uscita nascosti, anziché dare per scontato che si applichino i prezzi di uscita a livelli dei tradizionali hyperscaler. Gli strumenti di monitoraggio granulare devono segnalare l'utilizzo in termini di utilizzo delle GPU, trasferimenti di rete e consumo di archiviazione.

Domande sulla riduzione del rischio da porre:

• Quale fabric di interconnessione collega i nodi GPU all'interno dei cluster di calcolo?

• Le garanzie di banda est-ovest sono supportate da SLA o fornite su base best-effort?

• Il provider offre prezzi trasparenti e a tariffa fissa senza costi di trasferimento dei dati in uscita complessi?

• Quali opzioni di connettività privata esistono verso gli ambienti aziendali?

• Come vengono monitorati e gestiti i percorsi di rete per l’inferenza sensibili alla latenza?

3. Rischio legato ai dati: la data gravity può limitare la flessibilità

La gravità dei dati crea attriti quando si spostano grandi dataset attraverso i confini del cloud. I modelli linguistici di grandi dimensioni consumano terabyte di dati di addestramento, rendendo il trasferimento dei dati lento e costoso. Collocare i set di dati in un ambiente di calcolo specializzato senza una pianificazione della portabilità a lungo termine aumenta il rischio di vendor lock-in.

Le organizzazioni devono valutare le policy di residenza dei dati, i meccanismi di ingresso e le integrazioni con i data lake aziendali esistenti. Le strategie di backup devono proteggere i checkpoint dei modelli, i dati di addestramento e gli artefatti ottimizzati. Sfruttare uno storage software defined scale-out, come la soluzione Nutanix Unified Storage , aiuta a mantenere una governance dei dati coerente tra ambienti ibridi, riducendo al contempo le difficoltà legate alla mobilità dei dati. Tieni presente che gli obiettivi di sovranità digitale richiedono spesso il controllo operativo e tecnico, come le chiavi gestite dai clienti, e non solo la residenza regionale dei dati.

Domande sulla riduzione del rischio da porre:

• In quali regioni vengono archiviati i dati dei clienti e gli impegni relativi alla residenza sono supportati contrattualmente?

• Quali meccanismi esistono per il trasferimento in entrata e in uscita di set di dati di dimensioni pari a diversi terabyte?

• Quali set di API e formati aperti sono supportati per l'integrazione con i data stack esistenti?

• Come vengono protetti i checkpoint dei modelli, gli artefatti e i dataset di addestramento contro la corruzione dei dati?

• Quali processi tecnici regolano l'estrazione dei dati se un'organizzazione abbandona la piattaforma?

4. Rischio di sicurezza: la maturità dei provider varia notevolmente

La maturità dell'architettura di sicurezza varia in modo significativo tra i diversi cloud provider specializzati. I team di sicurezza aziendali devono verificare la gestione delle identità, la crittografia, l'isolamento dei tenant e i processi di risposta agli incidenti prima di esporre dataset sensibili o proprietà intellettuale a piattaforme esterne.

I sistemi di gestione delle identità e degli accessi (IAM) dovrebbero integrarsi in modo nativo con i provider di identità aziendali tramite Single Sign-On (SSO) e controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC). I sistemi di gestione delle chiavi (KMS) dovrebbero mantenere il controllo da parte del cliente sulle chiavi di cifratura per i dati a riposo e in transito. I modelli di responsabilità condivisa devono definire chiaramente gli obblighi espliciti relativi all'hardware fisico, agli hypervisor host, ai container tenant e ai pesi dei modelli di AI.

Domande sulla riduzione del rischio da porre:

• Quali identity provider enterprise sono supportati per SSO e RBAC?

• Chi detiene la proprietà delle chiavi di crittografia e quali opzioni KMS sono disponibili?

• Cos'è il modello documentato di responsabilità condivisa e dove termina la responsabilità del provider?

• Quali log di audit in tempo reale sono accessibili per i sistemi di gestione delle informazioni sulla sicurezza aziendale?

• In che modo i modelli dei clienti, i prompt, gli embedding e gli output sono isolati dagli altri tenant?

5. Rischio di conformità: le certificazioni potrebbero non soddisfare i requisiti aziendali

I framework di conformità presentano importanti ostacoli operativi durante le valutazioni dei cloud specializzati. I settori regolamentati richiedono un'adesione verificata a framework come SOC 2, ISO 27001, HIPAA e PCI DSS. I framework normativi emergenti, come l'EU AI Act, impongono regole rigorose in materia di mitigazione del rischio, trasparenza algoritmica e governance dei dati.

I provider di servizi di calcolo specializzati emergenti potrebbero non disporre delle attestazioni di conformità richieste, limitando la loro idoneità per i carichi di lavoro regolamentati. I team aziendali devono verificare le politiche di conservazione dei log, le funzionalità di audit e le garanzie di localizzazione dei dati. Allineare le funzionalità dei vendor alle strategie di sovranità digitale più ampie offre capacità che aiutano i clienti ad affrontare gli obblighi previsti dai quadri normativi emergenti durante le verifiche.

Domande sulla riduzione del rischio da porre:

• Quali certificazioni di conformità sono attualmente detenute e qual è la roadmap per ulteriori framework?

• Il provider è in grado di gestire requisiti di controllo specifici del settore e necessità di conservazione dei log?

• In che modo la piattaforma si sta preparando agli obblighi imposti dall'EU AI Act e dalle normative regionali?

• Quali prove scritte convalidano gli impegni sulla residenza regionale dei dati?

• Per quanto tempo vengono conservati i log di audit e i clienti possono esportarli per un'analisi di conformità esterna?

6. Rischio operativo: l'AI di produzione richiede un supporto maturo

Il rischio operativo emerge quando i carichi di lavoro in produzione incontrano problemi tecnici che richiedono un'escalation immediata al vendor. Gli accordi sui livelli di servizio (SLA) per l'alta disponibilità, i rapidi tempi di risposta del supporto e gli strumenti di osservabilità determinano se i team possono sostenere operazioni di AI mission-critical.

I decision maker devono valutare la stabilità finanziaria del vendor, i percorsi di escalation del Supporto e i tempi di risposta garantiti. Gli strumenti di monitoraggio dovrebbero garantire visibilità sulla temperatura della GPU, sullo stato della coda dei processi, sul throughput dello storage e sullo stato della rete. Gli SLA devono specificare chiari rimedi finanziari quando il downtime interrompe le attività aziendali.

Domande sulla riduzione del rischio da porre:

• Quali SLA per il tempo di attività sono garantiti e quali rimedi finanziari si applicano in caso di mancato raggiungimento degli obiettivi?

• Quali livelli di supporto esistono e quali tempi di risposta sono garantiti da contratto per gli incidenti critici?

• Quali strumenti di osservabilità vengono forniti predefiniti per l'utilizzo delle GPU e il monitoraggio dei job?

• Quali metriche finanziarie dimostrano la stabilità del provider e la sua sostenibilità a lungo termine?

• Quale percorso di escalation si applica in caso di errore o ritardo di un processo AI in produzione?

7. Rischio ambientale e di dimensionamento: i requisiti di potenza richiedono una modellazione precisa

I cluster GPU ad alta densità per carichi di lavoro AI generano enormi richieste di potenza elettrica e raffreddamento termico. Affidarsi a risorse di calcolo specializzate senza un dimensionamento preciso dell'infrastruttura può portare a GPU inutilizzate, sforamenti del budget ed emissioni di carbonio non necessarie. Una pianificazione accurata della capacità è essenziale per bilanciare i requisiti del carico di lavoro con gli obiettivi di sostenibilità.

L'utilizzo di strumenti di modellazione aiuta le aziende a prevedere con precisione i requisiti prima di impegnarsi con un footprint di tipo neocloud.

Domande sulla riduzione del rischio da porre:

• In che modo la densità di potenza e le capacità di raffreddamento della struttura si allineano ai moderni requisiti delle GPU?

• Esistono strumenti disponibili per modellare il footprint di carbonio e potenza dei carichi di lavoro AI in implementazione?

• L'infrastruttura è in grado di scalare in modo efficiente senza lasciare risorse costose sottoutilizzate?

Come ridurre il rischio del neocloud con una strategia di infrastruttura AI ibrida

I provider di GPU specializzati offrono una preziosa accelerazione per le attività di calcolo, in particolare durante il pre-addestramento iniziale del modello e la fase di sperimentazione. Tuttavia, fare affidamento esclusivamente su un singolo provider di infrastrutture genera rischi di concentrazione, sforamenti dei costi e gap di governance. Un approccio altamente efficace prevede una flessibile strategia di cloud ibrido che abbina ciascun componente del carico di lavoro AI al proprio ambiente operativo ideale.

Le aziende possono sfruttare risorse di calcolo specializzate per la capacità di burst, mantenendo al contempo dataset regolamentati, IP fondamentale e carichi di lavoro di inferenza sensibili alla latenza nel proprio data center o all'interno di ambienti sovrani controllati. Il mantenimento di una gestione coerente, della sicurezza a livello di stack e della mobilità dei dati in diverse sedi contribuisce a ridurre i problemi operativi e il rischio di vendor lock-in.

Questi rischi non rendono i neocloud non idonei, ma fanno sì che il modello operativo e i controlli ad essi correlati siano fondamentali. Nutanix aiuta le aziende ad adottare in sicurezza la capacità dei neocloud tramite un piano di controllo AI unificato che estende governance, sicurezza, osservabilità, gestione dei costi e portabilità dei carichi di lavoro tra la capacità GPU dei neocloud ospitati e l'infrastruttura locale.

Crea una strategia di infrastruttura AI che riduca i rischi dei neocloud

Le organizzazioni che adottano una strategia di infrastruttura AI ibrida hanno bisogno di molto più del semplice accesso a risorse di calcolo specializzate. Hanno inoltre bisogno di un modo coerente per gestire dati, sicurezza, operazioni e governance in più ambienti. Senza un approccio unificato, i team possono trovarsi ad affrontare una maggiore complessità, visibilità frammentata e problemi nel mantenere la conformità man mano che i carichi di lavoro AI crescono. Prima della transizione, i team dovrebbero utilizzare Nutanix Sizer per modellare con precisione i requisiti dei propri carichi di lavoro AI e garantire che le risorse non siano sovradimensionate. Inoltre, l'utilizzo di Nutanix Carbon and Power Estimator consente alle aziende di stimare l'impatto energetico delle proprie pipeline AI, allineando le distribuzioni ibride agli obiettivi di sostenibilità aziendale.

La Nutanix Cloud Platform (NCP) fornisce l'astrazione sottostante di virtualizzazione e storage software-defined per unificare l'infrastruttura tra datacenter, cloud pubblici e ambienti edge. Basandosi su questa soluzione, Nutanix Enterprise AI consente alle organizzazioni di eseguire e governare le applicazioni AI in modo sicuro e coerente. Questo approccio unificato offre ai team aziendali portabilità dei carichi di lavoro e controllo della sicurezza, consentendo loro di sfruttare le risorse neocloud dove apportano valore, mantenendo al contempo la governance e la coerenza operativa richieste per l'AI di produzione.