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AI-first, es lo siguiente en la informática.

AI-First

¿Hay una próxima fase para la computación en la nube?

AI-first, durante los últimos años, la computación en nube se ha convertido en un elemento principal de las soluciones de software modernas tan comunes como sitios web o bases de datos. El mercado de la computación en nube es una raza muy dominada por cuatro compañías: Amazon, Microsoft, Google e IBM con algunas otras plataformas con tracción en mercados regionales específicos como AliCloud en China. En un mercado tan consolidado, es difícil imaginar que una tecnología sea lo suficientemente disruptiva como para alterar la dinámica existente.

Inteligencia Artificial (AI) es el tipo de tecnología con el potencial de no sólo mejorar la plataforma existente en la nube titulares, sino también el poder de una nueva generación de tecnologías de computación en la nube.

La tesis de una nueva generación de plataformas de computación en la nube puede parecer ridículo al principio, pero también presenta un argumento muy intrigante. Como una tendencia tecnológica, AI no sólo ha creado una nueva generación de marcos de programación, sino que también ha influido en una nueva generación de tecnologías de hardware necesarias para ejecutar programas AI a escala.

Mobile y IoT no cambiaron la nube pero AI puede que si.

Afirmar que AI puede influir en una nueva generación de infraestructura de computación en nube es una propuesta interesante considerando que las tendencias tecnológicas transformacionales como el móvil o Internet de las cosas (IoT) no han tenido un impacto perjudicial en el panorama de la computación en nube. Sin embargo, el análisis tiene sentido si tenemos en cuenta una importante diferencia entre movimientos como el móvil o IoT y AI.

Desde la perspectiva de la plataforma en nube, las capacidades móviles y IoT se materializaron como servicios backend que podrían utilizarse desde aplicaciones móviles o dispositivos IoT. En este sentido, las plataformas de nube no estaban obligadas a proporcionar el tiempo de ejecución para ejecutar IoT o plataformas móviles, sino más bien los servicios que permiten las capacidades de backend de esas soluciones.

En contraste con ese modelo, las aplicaciones de AI requieren no sólo sofisticados servicios backend, sino un tiempo de ejecución muy específico optimizado para los requisitos intensivos de GPU de las soluciones de AI.

Por ejemplo, una plataforma de la nube de la siguiente generación de la inteligencia artificial debe poder desplegar un programa authored usando un marco de aprendizaje profundo como TensorFlow o antorcha a través de centenares de nodos que se proveen a petición con capacidades óptimas de la GPU.

AI en la nube hoy

En los últimos años ha habido un tremendo nivel de inversión en capacidades de AI en plataformas cloud. Con empresas como Google, Amazon, Microsoft e IBM liderando la carga, muchas soluciones de plataforma como servicio (PaaS) han comenzado a incorporar capacidades de AI. Si analizamos el panorama actual de las tecnologías de la IA en la nube, podemos identificar dos grupos principales:

Plataformas de Aprendizaje de la Máquina de la Nube (ML):

Tecnologías como Aprendizaje de la Máquina Azure, AWS Machine Learning y el próximo Google Cloud Machine Learning permiten la creación de modelos de aprendizaje automático utilizando una tecnología específica. Sin embargo, a excepción de Google Cloud ML que aprovecha TensorFlow, la mayoría de las tecnologías ML de nube no permiten la ejecución de programas de AI escritos en la corriente principal de la IA o en marcos de aprendizaje profundo como Theano, Torch, TensorFlow, Caffe, etc.

Servicios AI Cloud:

Tecnologías como IBM Watson, Microsoft Cognitive Services, Google Cloud Vision o Natural Language APIs permiten capacidades complejas de IA complejas o de computación cognitiva a través de simples llamadas API. Este modelo permite que las aplicaciones incorporen capacidades de AI sin tener que invertir en sofisticadas infraestructuras de AI.

A medida que las tecnologías de IA evolucionan, las plataformas de nube deben pasar de este nivel de soporte básico a las capacidades de AI a un modelo en el que los programas de AI son tan ampliamente compatibles como la web y las bases de datos son hoy en día.

La nube AI-First

La nube de AI-first es un modelo de cloud computing de próxima generación construido alrededor de las capacidades de AI. A pesar de que no sabemos exactamente cómo se verá la arquitectura de las primeras plataformas de nube de AI, podemos explorar algunas ideas interesantes:
2016 Estudio de referencia de protección de datos.


El propósito de esta investigación es comparar la tasa actual de incidentes de pérdida de datos en múltiples industrias y geografías, aislar los componentes críticos de la madurez de DLP e identificar áreas de enfoque importantes:

Apoyo a los frameworks de AI:

Las plataformas de computación en la nube de próxima generación deben ser capaces de ejecutar aplicaciones de aprendizaje profundo o AI implementadas en marcos convencionales como TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, etc., de la misma manera que soportan la implementación de aplicaciones web O procesos de fondo en la actualidad.

Desde esa perspectiva, la primera nube de AI no debería estar limitada a un único marco de AI, sino que apoya los marcos de aprendizaje profundo heterogéneos que están siendo utilizados activamente por los desarrolladores de todo el mundo.

Infraestructura optimizada para GPU:

Para ejecutar procesos AI complejos de forma arbitraria, las nuevas infraestructuras de nube tendrán que soportar entornos de GPU optimizados para la computación rápida. Ya estamos viendo algunos esfuerzos iniciales en esta área con Microsoft anunciando la disponibilidad de las instancias GPU N-Series como parte de la plataforma Azure.

Herramientas de gestión:

Uno de los mayores desafíos de la actual generación de sistemas de aprendizaje profundo y AI es la falta de herramientas operativas de gestión. La próxima generación de plataformas de computación en la nube están en una posición única para aliviar este desafío al proporcionar herramientas sofisticadas para administrar y operar programas de AI implementados en su infraestructura.

Servicios de infraestructura de AI-first:

La próxima generación de plataformas de cloud computing irá más allá de habilitar la infraestructura para programas de AI y aprovechará a AI como un ciudadano de primera clase en sus servicios de infraestructura y plataforma. En el futuro, podemos ver que la IA es un elemento clave para mejorar la inteligencia de los servicios en la nube como el almacenamiento, el cálculo o la seguridad.

Integración con los principales servicios de PaaS:

Para crear sofisticadas aplicaciones de AI, la próxima generación de plataformas de cloud computing debería proporcionar una integración perfecta entre AI y los frameworks de aprendizaje profundo y el catálogo existente de servicios en la nube incluidos en las plataformas cloud.

¿Puede AI poder la siguiente fase de la computación en la nube?

La computación en nube es una tendencia tecnológica bien establecida dominada ampliamente por compañías como Amazon, Microsoft y Google.

Desde esa perspectiva, parece difícil imaginar una tendencia tecnológica que interrumpa el panorama actual de cloud computing. Sin embargo, AI trae algunas características muy singulares que definitivamente pueden influir en la próxima generación de plataformas de computación en la nube.

AI requiere una nueva infraestructura de cómputo y el soporte para nuevos paradigmas y marcos de programación. En un futuro próximo, debemos esperar que los operadores en la nube incorporen las capacidades de AI como un elemento fundamental de sus infraestructuras y, tal vez, veremos la aparición de una nueva generación de plataformas de nube impulsadas por la AI.

Estamos ciertamente preparados para entrar en la era de la primera nube de AI.

 

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