Veri gereksinimleri yapay zeka altyapısını nasıl yeniden şekillendiriyor?

Yapay zekâ sistemleri iş operasyonlarına daha derinlemesine entegre oldukça, altyapı ekipleri verilerin nerede bulunması gerektiğine, nasıl yönetilmesi gerektiğine ve nasıl erişilebilir kalması gerektiğine karar veriyor.

Google Cloud'un en son Yapay Zeka Altyapısı Durumu raporu¹ bu görüşü vurgulayarak, kuruluşların %52'sinin artık yapay zekaya hibrit bir yaklaşım kullandığını, %48'inin ise veri yerleşimi, uyumluluk kontrolleri ve yerel güvenlik gereksinimlerini destekleyen altyapıya öncelik verdiğini ortaya koyuyor.

Bulut platformları yapay zeka deneylerini ve uygulamalarını hızlandırmaya devam ettikçe, kuruluşlar daha büyük ve daha çeşitli veri kümeleri biriktiriyor. Bu bulgular ayrıca, veri gereksinimlerinin altyapı kararlarını nasıl şekillendirdiğini ve birden fazla ortamda verilerin yönetimi, saklanması ve erişimi ihtiyacına nasıl daha fazla önem verildiğini de göstermektedir.

Veri Mimariyi Belirlediğinde

Veri yerleşimi, yönetişim, uyumluluk ve yerel güvenlik, temelde veri yönetimi ve kontrolüyle ilgili konulardır. Birçok kuruluş için bu gereksinimler, yapay zeka altyapısının nasıl konuşlandırılacağını şekillendiren temel karar kriterleri haline gelir.

Farklı veri türleri, farklı yasal, düzenleyici, güvenlik ve operasyonel gerekliliklere tabidir. Sonuç olarak, kuruluşlar genellikle verilerinin tamamını tek bir ortamda tutamazlar. Verinin kendisinin farklı şekillerde yönetilmesi, depolanması ve erişilmesi gerektiğinden, altyapı dağıtık bir yapıya bürünür.

Bu dinamik, hükümetlerin ve işletmelerin kritik verileri yerel kontrol altında tutarken aynı zamanda yapay zeka iş yüklerini desteklemek üzere tasarlanmış altyapılara yatırım yaptığı egemen yapay zeka girişimlerine yönelik artan ilgide görülebilir.

Yapay Zeka Verinin Değerini Değiştiriyor

Yönetişim, uyumluluk ve veri yönetimi yeni gereksinimler olmasa da, yapay zeka kuruluşların elinde tuttuğu verilerin miktarını ve değerini değiştiriyor. Saklanan veriler yapay zeka sistemleri için bağlam, bilgi ve operasyonel içgörü kaynağı haline geldikçe, veri saklama ve yönetimi, bilgilerin nasıl saklanacağı ve gelecekte değer yaratmak için nasıl yeniden kullanılacağı konusunda önemli hususlar haline gelir.

Birçok kuruluş, kendi temel modellerini oluşturmak yerine, piyasada bulunan ticari modelleri kendi özel verileriyle birleştirmenin daha etkili olduğunu keşfediyor. Sonuç olarak, bu verilerin kontrolü, yapay zeka sistemlerinin ne kadar değer yaratabileceğini belirlemede kilit bir faktör haline geliyor.

Yapay zekâ sistemleri, saklanması ve erişilmesi gereken birikmiş bağlam, operasyonel geçmiş, yönetim kontrolleri, müşteri etkileşimleri ve kurumsal bilgiye bağlıdır. Veri, yapay zekâ sistemlerine yalnızca bir girdi olmaktan öte, bu sistemlerin yaratabileceği değeri belirlemeye yardımcı olan bir varlık haline geldi ve bu da kuruluşların mimari hakkında düşünme biçimini değiştiriyor.

Geleneksel olarak, altyapı ekipleri uygulamaların nerede çalıştığına odaklanma eğilimindeydi. Bugün, verilerin nerede saklanması gerektiğine, ne kadar süreyle saklanması gerektiğine, hangi politikaların onu yönettiğine ve gelecekteki yapay zeka sistemleri için nasıl erişilebilir kalacağına karar veriyorlar.

İş Yüklerinden Veri Stratejisine

Google'ın bulguları sadece bir bulut bilişim öyküsü değil, aynı zamanda bir veri mimarisi öyküsü de. Hibrit altyapı, değerli verilerin birden fazla ortamda bulunması gerçeğine verilen mimari bir yanıttır.

Sektördeki tartışmalar, yapay zeka iş yüklerinin nerede çalıştırılması gerektiği sorusunun ötesine geçerek, mimarinin verilerin oluşturulma, yönetilme, saklanma ve yeniden kullanılma biçimini destekleyip destekleyemeyeceğini değerlendirmeye odaklanıyor.

Yapay zekâda başarılı olan kuruluşlar, altyapılarını verilerinin gerçekliğine ve yaratabileceği değere göre kuracaklardır. Saklanan verilerin bağlam, bilgi ve rekabet avantajı açısından önemi arttıkça, bu verileri koruma, yönetme ve yeniden kullanma yeteneği de giderek önem kazanmaktadır. Bu bakış açısına göre, altyapı, iş yüklerini çalıştırmak için kullanılan bir platformdan, verileri koruyan, yöneten ve bunlardan değer yaratan kalıcı bir kayıt sistemine dönüşür.

Devamını okuyun: Nesne depolamanın modern bulut ve yapay zeka altyapısı için nasıl temel bir katman haline geldiğini öğrenmek için son blog yazıma bakın.

Dipnotlar:

¹Hibrit bulut ve GDC üzerine yapay zeka altyapısının durumu raporu | Google Cloud Blog