Sempre desconfiei da "nuvem privada". Entendo por que o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) incluiu o termo na descrição da computação em nuvem há quase 17 anos, no entanto, ele foi rapidamente adotado como uma forma de agrupar ofertas de servidores locais de agentes para serem vendidos como uma "nuvem".
As primeiras nuvens privadas não eram nada parecidas com uma nuvem. Elas não podiam escalar sob demanda ou automaticamente, e o autoprovisionamento era impossível. Claramente, isso era "marketecture" e a maioria das empresas evitava. Claro, havia outras nuvens privadas disponíveis, como o OpenStack de código aberto, que ainda existe hoje. O OpenStack é muito melhor do que quando o experimentei pela primeira vez , quando era mais como um projeto de engenharia do que uma instalação.
Nova oportunidade para nuvens privadas
Nuvens privadas estão se transformando significativamente de soluções de propósito geral para implementações especializadas, particularmente para IA. Essa evolução é impulsionada por investimentos crescentes em inteligência artificial, levando as organizações a buscar infraestruturas dedicadas que forneçam um ecossistema de IA pré-empacotado e sejam executadas em seu data center.
Nuvens privadas especializadas evoluíram muito além das implementações focadas em IA, atendendo a diversas necessidades empresariais em vários setores:
- Nuvens de computação de alto desempenho (HPC) oferecem suporte a tarefas computacionais intensivas.
- As nuvens para desenvolvedores simplificam o desenvolvimento de software com ferramentas integradas de CI/CD.
- Nuvens de banco de dados otimizam cargas de trabalho de gerenciamento de dados.
- Nuvens de recuperação de desastres garantem a continuidade dos negócios.
- Nuvens de ponta atendem às necessidades de IoT e processamento em tempo real.
- Nuvens de conformidade e segurança atendem a requisitos regulatórios específicos.
Nuvens privadas também focam em setores específicos. O setor de serviços financeiros se beneficia de nuvens projetadas para transações de alta velocidade e conformidade regulatória, enquanto nuvens multimídia otimizam a entrega de conteúdo e serviços de streaming. Esses ambientes especializados oferecem vantagens exclusivas para seus aplicativos de destino, fornecendo infraestrutura construída para esse propósito, desempenho otimizado e recursos específicos do setor.
No entanto, como nuvens privadas de IA, elas frequentemente enfrentam desafios semelhantes em relação à flexibilidade, custo e risco de estagnação tecnológica, tornando crucial para as organizações avaliar cuidadosamente suas necessidades específicas antes de se comprometerem com qualquer solução de nuvem privada especializada.
De volta às nuvens privadas de IA
A maioria das empresas não sabe como unir seu próprio pacote de tecnologia para criar uma solução de IA ou aprendizado de máquina. Uma nuvem privada de IA oferece tudo pré-embalado e pré-configurado com as ferramentas de desenvolvimento necessárias, projetadas para otimizar clusters de GPU e equipadas com pipelines MLOps que simplificam os processos.
No entanto, em vez de consumir isso como um conjunto de serviços de nuvem pública, um monte de caixas aparece na sua doca de carregamento que você instala nos racks do seu data center. À primeira vista, elas oferecem uma solução perfeita para empresas ansiosas para mergulhar fundo em iniciativas de IA. No entanto, essa estrutura promissora vem com seu próprio conjunto de desafios.
Um olhar cuidadoso sobre as compensações
Por um lado, essas nuvens especializadas se destacam no fornecimento de recursos específicos para IA e aprendizado de máquina, aprimorando a soberania e a segurança dos dados. A latência reduzida também pode ser uma vantagem significativa para aplicativos específicos, permitindo que as organizações capitalizem o processamento de dados em tempo real.
No entanto, a natureza estática dessas configurações apresenta uma desvantagem considerável. Muitas nuvens privadas de IA limitam a flexibilidade tecnológica e podem exigir investimentos substanciais com pouco espaço para adaptação conforme as necessidades empresariais evoluem. As organizações podem se ver presas a soluções de fornecedores que podem não suportar novas estruturas ou ferramentas de IA, sufocando a inovação e o crescimento.
As implicações de custo da mudança para uma nuvem de IA privada representam outra consideração crítica. Os provedores de nuvem pública normalmente operam em um modelo de pagamento conforme o uso, mas nuvens de IA privadas exigem investimentos iniciais pesados que podem chegar a milhões. A infraestrutura de hardware pode variar de dois a dez milhões de dólares, e as licenças de software geralmente exigem uma despesa anual de US$ 500.000 a dois milhões. Além disso, há despesas operacionais — pessoal, serviços públicos e manutenção.
Em contraste, os provedores de nuvem pública eliminam os investimentos substanciais iniciais em infraestrutura e fornecem flexibilidade no dimensionamento de recursos de acordo com a demanda. A rápida adaptabilidade de ambientes de nuvem pública a novas tecnologias e estruturas de preços representa uma vantagem significativa para muitas organizações.
Isso se torna uma decisão ainda mais complexa quando você considera que, em um horizonte de cinco anos, nuvens privadas geralmente oferecem uma vantagem de custo operacional sobre nuvens públicas. No entanto, você precisa considerar os custos totais, incluindo as pessoas que mantêm esses sistemas, o custo de energia, etc. Eles são frequentemente negligenciados ao fazer uma comparação de TCO entre opções de nuvem pública e privada.
Qual é seu plano de cinco anos?
Vamos levantar uma questão essencial sobre planejamento estratégico. À medida que as organizações são atraídas pela promessa de nuvens privadas especializadas, é vital avaliar cuidadosamente as necessidades de desempenho, os requisitos de governança de dados e a trajetória de longo prazo de seus projetos de IA. O fascínio do controle aprimorado atrai muitas organizações, mas elas correm o risco de investir em tecnologias estáticas que podem se tornar obsoletas diante dos rápidos avanços da IA.
Uma abordagem híbrida é frequentemente a solução mais prática. As empresas podem se beneficiar de nuvens privadas especializadas para cargas de trabalho consistentes que exigem forte governança de dados, ao mesmo tempo em que usam nuvens públicas para experimentação e capacidade de estouro. A propósito, isso é mais desafiador do que parece.
Em última análise, nuvens privadas especializadas, especialmente aquelas focadas em IA, são cada vez mais indispensáveis em certos contextos. Elas são melhores do que as nuvens privadas do passado, que eram mais como golpes do que soluções legítimas. No entanto, as organizações devem pesar as vantagens contra as desvantagens, particularmente as potenciais limitações e custos associados a infraestruturas de tecnologia estáticas.
Aqui estão alguns conselhos gerais. Se você planeja mudar muito nos próximos cinco anos e seus requisitos existentes não estão nem um pouco definidos, os provedores de nuvem pública são provavelmente a melhor solução para coisas como desenvolvimento, implantação e operações de IA. Se é improvável que você tenha muitas mudanças nos próximos cinco anos, as opções de nuvem privada, como para IA, são genuinamente econômicas, assumindo que seus requisitos o levem até lá. Esta é outra daquelas situações de "depende".
O ponto principal é claro: embora nuvens de IA especializadas tenham um papel significativo, as organizações devem ser flexíveis. Começar pequeno em ambientes de nuvem pública e aumentar gradualmente somente quando houver uma compreensão estável dos padrões de carga de trabalho pode mitigar os riscos. É crucial manter a adaptabilidade, pois a natureza acelerada da IA significa que a solução de nuvem perfeita de hoje pode se tornar inadequada amanhã. Escolha sabiamente e lembre-se de que a mudança contínua é a única constante no cenário digital.
