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Mostrar a saída para as taxas de saída.

A explosão de interesse pela inteligência artificial (IA) enviou ondas de choque por todo o mundo empresarial. Setores inteiros estão se esforçando para descobrir as ramificações do investimento em IA para o futuro e as implicações de não fazê-lo.

Grande parte da cobertura nos últimos meses girou em torno da IA generativa para produzir conteúdo com rapidez. No entanto, para aqueles que procuram explorar o potencial verdadeiramente transformador da IA, e não apenas aquele que pode enviar e-mails ocasionais, trata-se um jogo totalmente diferente. Para que esta tecnologia tenha o tipo de impacto que as pessoas estão imaginando, a IA precisa de acesso a muitos dados de treinamento com os quais possa aprender e de um poder computacional significativo.

O problema é que, embora esses dois pilares sejam essenciais, eles também representam um desafio em termos de armazenamento e gerenciamento de dados. É por isso que não deve ser surpresa que a nuvem tenha se tornado a solução ideal para armazenar e processar dados para aplicativos de IA.


Armazenamento em nuvem e IA – uma combinação perfeita no paraíso digital

O armazenamento em nuvem oferece uma solução flexível, escalável e econômica para lidar com grandes quantidades de dados. Assim, o armazenamento em nuvem e os aplicativos de IA são uma combinação perfeita. Juntos, eles servem como repositório de dados de treinamento que permitem que modelos de aprendizado de máquina façam previsões ou decisões com base em novas entradas.

Tomemos, por exemplo, um banco que desenvolve um sistema de detecção de fraude baseado em IA. Para funcionar, o modelo de aprendizado de máquina precisa de uma grande quantidade de dados de transações, como os valores gastos em dinheiro, em que o dinheiro foi gasto e onde as transações ocorreram. Isso permitiria ao programa de IA detectar anomalias, sinalizar atividades suspeitas e aprender a detectar atividades fraudulentas.

Por si só, reunir todos esses dados é uma tarefa gigantesca. Mas isso não é nada comparado aos volumes de dados e ao poder de processamento necessários para que o sistema antifraude habilitado por IA funcione.

Uma forma de contornar esta situação é utilizar um fornecedor de armazenamento em nuvem de terceiros que permite que o banco armazene e analise os seus dados de transações sem ter de investir ou manter a sua própria infraestrutura física.

Conforme o projeto cresce, o banco pode optar por empregar várias nuvens para o seu sistema antifraude de IA, a fim de ajudar a controlar os custos e garantir a conformidade com os regulamentos financeiros.À medida que o projeto ganha impulso, o banco pode decidir usar uma plataforma em nuvem para executar a fase de treinamento que permite ao programa de IA “aprender” com os dados… e outra durante a fase de “inferência”, quando o programa faz as suas previsões de combate à fraude.

Esta abordagem multiplataforma é comum no desenvolvimento de sistemas de IA. Mas significa que as empresas precisam continuar a movimentar dados entre diferentes plataformas em nuvem, muitas vezes fornecidas por vários fornecedores de nuvem, para capitalizar o potencial da IA.


Taxas de saída, um imposto sobre dados

Mas há um problema. A movimentação de dados entre diferentes plataformas pode estar sujeita a taxas de saída ou de transferência de dados. Estas são taxas impostas pelos provedores de serviços em nuvem quando os dados são transferidos para fora de suas redes.

A questão é que, embora as taxas de saída sejam relativamente pequenas, elas podem aumentar rapidamente, especialmente para organizações que utilizam vários provedores de nuvem e transferem grandes volumes de dados.

Para minimizar as taxas de saída, que por vezes são vistas como um “imposto” sobre as transferências de dados, alguns fornecedores de nuvem incentivam seus clientes a armazenar dados e a treinar modelos de IA exclusivamente na sua nuvem. Sim, isso elimina a necessidade de taxas de saída. Mas esta abordagem nem sempre é viável. Nem é necessariamente a melhor prática.


As taxas de saída precisam ser eliminadas

A solução óbvia para o problema é a abolição total das taxas de saída, para que os dados possam circular livremente sem restrições financeiras. Um futuro livre destas taxas permitiria às empresas armazenar e analisar dados em várias nuvens, permitindo-lhes utilizar as melhores ferramentas disponíveis sem incorrer em custos extras.

Tal medida permitiria às organizações aproveitar plenamente o potencial da IA sem preocupações com o aumento das despesas.

Uma vez implementado, um modelo de armazenamento em nuvem sem taxas de saída resultaria em economias significativas de custos para as organizações, liberando recursos para outras áreas de negócios essenciais.Isso também elimina o risco associado à dependência de um único fornecedor de nuvem, garantindo maior confiabilidade e melhor proteção contra interrupções.

Talvez o mais importante seja que a eliminação das taxas de saída alimentaria a inovação.A flexibilidade oferecida por uma arquitetura multinuvem permite que as empresas selecionem sem esforço o fornecedor mais adequado para tarefas específicas. Isto permitiria que as organizações se concentrassem na experimentação e na inovação, aproveitando a IA e outras tecnologias de ponta sem serem prejudicadas por custos ou limitações.


Eliminar as taxas de saída liberaria todo o potencial da IA

Não há dúvidas de que a IA está preparada para revolucionar os setores e a sociedade como um todo. Mas isso não pode ser feito sem a computação em nuvem, o armazenamento e a movimentação de grandes quantidades de dados entre plataformas.

Conforme já destacado, as taxas de saída não são apenas caras, elas são uma barreira à inovação. Se quisermos criar um futuro melhor para a IA em nuvem, é essencial eliminar as taxas de saída. É parte da razão pela qual, em 2018, a Cloudflare se uniu a empresas como Azure, Google Cloud, Oracle, Alibaba Cloud e outras para fundar a Bandwidth Alliance para ajudar os clientes a economizar em taxas de saída.

Ao adotar tal abordagem, as organizações ficam livres para aproveitar todo o potencial da IA sem preocupações com os custos associados à transferência de dados entre nuvens. Também representa um avanço significativo no armazenamento multinuvem, estabelecendo as bases para um futuro mais eficiente, inovador e promissor em IA e gerenciamento de dados.

Este artigo é parte de uma série sobre as tendências e os assuntos mais recentes que influenciam os tomadores de decisões de tecnologia hoje em dia.

Este artigo foi originalmente produzido para a Business Reporter


Principais conclusões

Após ler este artigo, você entenderá:

  • Por que as taxas de saída são vistas como um imposto sobre dados

  • Um modelo para armazenamento de objetos com saída zero

  • O impacto que a saída zero pode ter na realização de todo o potencial da IA


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