Da die Ausgaben für KI bis 2028 voraussichtlich 632 Milliarden US-Dollar erreichen werden, stellt sich eine wichtige Frage: Wie gut sind die aktuellen Cloud-Plattformen auf die Verwaltung und Bereitstellung von KI-Anwendungen mit rechenintensiven Workloads vorbereitet?
In einer Studie von Forrester Consulting, Distributed Cloud: Taking AI to the Edge", die von Akamai in Auftrag gegeben wurde, wurden Entscheidungsträger für Cloud-Strategien nach ihrer Meinung zum aktuellen Stand des Cloud Computing gefragt.
Die Schlüsselthemen sind bekannt:
- Entwickler, die sich auf ältere Cloud-Plattformen verlassen, haben mit Kosten-, Leistungs- und Latenzproblemen zu kämpfen, die die Skalierung und Verwaltung von Anwendungen erschweren.
- Edge Computing erfreut sich dank der Leistungsverbesserungen, die sich aus der räumlichen Nähe der Ressourcen zu den Nutzern ergeben, zunehmender Beliebtheit - doch auch dies hat seine Tücken.
- Die Nutzung verteilter Cloud-Lösungen nimmt zu, da Entwickler eine verbesserte Leistung, niedrige Latenzzeiten und die Flexibilität der Skalierung schätzen.
Die Studie zeigt, dass sich die Art und Weise, wie Entwickler von KI-Anwendungen Cloud-Lösungen nutzen, verändert - mit einem verstärkten Fokus auf verteilte und Edge-Technologien, die das Nutzererlebnis und die Echtzeit-Performance verbessern und die Personalisierung von KI-Anwendungen besser ermöglichen. Tatsächlich gaben 76 % der Befragten an, dass verteilte Cloud-Lösungen für die Erreichung der Unternehmensziele entscheidend sind.
Für eine Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse lesen Sie bitte weiter oder laden Sie den vollständigen Bericht noch heute herunter.
Die Probleme mit veralteten Cloud-Plattformen
Heute sind zentralisierte Legacy-Cloud-Plattformen immer noch weit verbreitet, aber die Entwickler stoßen auf ein gemeinsames Problem: Diese Plattformen erschweren es den Entwicklern, datengesteuerte Echtzeit-Entscheidungen in ihre Anwendungen einzubauen.
Angesichts der Tatsache, dass die heutige Anwendungsentwicklung auf die datenintensive Bereitstellung in Echtzeit angewiesen ist, entspricht die zentralisierte Cloud-Architektur nicht mehr den heutigen Anforderungen der Entwickler.
Zu den größten Problemen, mit denen die Befragten in unserer Umfrage konfrontiert waren, gehörten:
- Kosten für zusätzliche Speicher- und Verarbeitungsleistung (60 %)
- Verarbeitungsverzögerungen durch hohe Latenzzeiten (56 %)
- Leistungs- und Latenzeinschränkungen (48 %)
- Sicherheitsbedenken (48%)
- Schwierigkeiten bei der Skalierung der Datenverarbeitung zur Deckung des Bedarfs (45 %)
Die Lösung, für die sich die Entwickler zunehmend entscheiden, ist die Nutzung von Edge-Computing und verteilten Cloud-Lösungen.
Ist Edge AI die Zukunft?
Da sich die KI-Rechenleistung in den nächsten Jahren vom Training über das Kern-Cloud-Computing hin zur Inferenz verlagern wird, wird das Edge-Computing voraussichtlich in den Mittelpunkt rücken. Das Ergebnis ist, dass es dazu beitragen wird, die nächste Generation von personalisierten Echtzeitanwendungen auf Basis von KI voranzutreiben und rechenintensive Workloads mit niedriger Latenz zur Norm zu machen.
"Verlagerung der Datenverarbeitung näher an die Endnutzer ist entscheidend für die nächste Welle der digitalen Transformation und Echtzeitdatenintensive, globale Anwendungsentwicklung und -bereitstellung."
Mit der Verlagerung von KI auf Inferencing müssen die Probleme der Rechenleistung wie Latenz, Bandbreitennutzung und hohe Kosten langfristig gelöst werden. Der Konsens in der Entwicklergemeinschaft scheint zu sein, dass der Wechsel zu Edge-Anwendungen helfen wird, diese Leistungs- und Latenzprobleme zu reduzieren.
Das Problem dabei? Edge Computing hat neben der Leistung auch seine eigenen Grenzen. Die Umfrageteilnehmer betonten, dass die Einhaltung von Vorschriften und gesetzlichen Bestimmungen das größte Problem darstellt, gefolgt von den Einschränkungen, die sich aus der Bindung an einen bestimmten Anbieter ergeben, und dem allgemeinen Problem der Einstellung und Bindung von Talenten.
Warum Entwickler sich verteilten Cloud-Lösungen zuwenden
Die Umstellung auf Edge Computing geht in die richtige Richtung, aber werden sich die Entwickler angesichts der betrieblichen und geschäftlichen Komplexität damit zufrieden geben, sich auf das Edge Computing zu verlassen?
Eine andere Lösung, die verteilte Cloud-Architektur, bietet die Vorteile des Edge-Computing und macht die praktische Verwaltung von KI-Anwendungen einfacher und flexibler.
Die verteilte Cloud kann eine Reihe verschiedener Datenlösungen umfassen, darunter Standorte vor Ort, private Clouds, Rechenzentren von Drittanbietern und gemeinsame Standorte. All diese Lösungen werden von einer zentralen Steuerungsebene aus verwaltet und bieten mehr Kontrolle darüber, wo sich die Daten befinden.
Warum Entwickler verteilte Cloud-Dienste nutzen
- Geringere Latenzzeit und verbesserte Reaktionsfähigkeit der Anwendung
- Verbesserte Sichtbarkeit durch eine einzige Konsole
- Größere Skalierbarkeit ohne die Kosten für den Bau neuer Rechenzentren
- Verbesserte Zuverlässigkeit und Backup-Dienste, wenn ein Standort offline geht
Der Bericht Distributed Cloud: Taking AI to the Edge "-Bericht ( ) zeigt, dass die Nutzung verteilter Cloud-Plattformen zwar nicht uneingeschränkt möglich ist, aber sehr wohl mit den wichtigsten Prioritäten der Unternehmen übereinstimmt.
- 77 % wollen Innovation fördern oder mit KI innovieren
- 69 % wollen digitale Erfahrungen modernisieren
- 65 % nannten die Verbesserung der Datenverwaltung und Entscheidungsfindung
- 62% legen Wert auf personalisierte Erlebnisse
- 58% betonen die Verbesserung der Sicherheit
Viele Unternehmen haben bereits gezeigt, dass sie eine verteilte Architektur unterstützen. 88 % der Befragten führen bereits sechs oder mehr Workloads an verschiedenen Standorten aus.
Mehr Einblicke entdecken
Die Zukunft der KI-gestützten Anwendungen liegt in hochgradig personalisierten Erlebnissen sowie in der Verarbeitung von Ergebnissen und Daten in Echtzeit. Damit dies Realität wird, muss es eine Datenlösung geben, die eine nahtlose Verwaltung und Bereitstellung ermöglicht und gleichzeitig eine großartige Endnutzererfahrung gewährleistet.
Um sicherzustellen, dass Ihre Anwendungen für die Nutzer wettbewerbsfähig, aber auch für Ihr Team effizient sind, scheint die verteilte Cloud eine klare Wahl zu sein.
Lesen Sie den vollständigen Bericht, um mehr darüber zu erfahren, wie Entwickler in verschiedenen Branchen heute an die Anwendungsentwicklung herangehen.
* In dieser von Akamai in Auftrag gegebenen Studie von Forrester Consulting wurden 163 nordamerikanische Cloud-Strategie-Entscheidungsträger aus den Bereichen Einzelhandel, Medien und Telekommunikation nach ihrer Meinung zum aktuellen Stand des Cloud Computing befragt.
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