Почему некоторые рабочие нагрузки возвращаются домой: аргументы в пользу репатриации облачных технологий в здравоохранении
По данным недавнего исследования нагрузки на серверы и хранилища, проведенного IDC , хотя только 8–9 % организаций намерены реализовать полную репатриацию рабочей нагрузки, проблемы со стоимостью и регулированием, обуславливающие эту тенденцию, реальны.
«Мы часто слышим, что непредсказуемость затрат на некоторые рабочие нагрузки в облаке стала неприемлемой», — говорит Гордон. Кроме того, командам необходимо выделить бюджеты на инфраструктуру ИИ.
По словам Роба Тиффани, директора по исследованиям облачной и периферийной инфраструктуры в IDC, организации здравоохранения, использующие «частные приложения ИИ», вероятно, перейдут на локальную инфраструктуру .
«Они будут использовать большие или малые языковые модели, работающие на их собственном оборудовании, и обучать или настраивать эти ИИ-модели, используя собственные корпоративные данные», — говорит Тиффани. Эти компании не спешат делиться своими дипломами магистра права (LLM) с поставщиками ИИ.
ИССЛЕДУЙТЕ: Как службы жизненного цикла облака оптимизируют облачные операции?
Как здравоохранение перемещает рабочие нагрузки данныхНаборы данных регулируются строгими правилами соблюдения или размещения данных, что может привести к тому, что организации здравоохранения будут вынуждены репатриировать и перемещать ИТ-сети обратно на локальные ресурсы.
Требования соответствия также играют важную роль, особенно в здравоохранении. По словам Гордона, стоимость хранения данных в электронных медицинских картах может повлиять на решения поставщиков медицинских услуг о разработке архитектуры. Например, геномное секвенирование — это ресурсоёмкая задача, требующая использования локальных данных. Медицинские организации часто работают в гибридном режиме , используя модель «программное обеспечение как услуга» .
«Хотя некоторые эксперименты в облаке могут иметь место, регулируемые отрасли думают о том, как сделать производство более централизованным в своих центрах обработки данных для обеспечения безопасности и доступности», — говорит Гордон.
Другими словами, по его словам, самые ценные или самые конфиденциальные данные могут снова оказаться в центре обработки данных.
Тиффани рекомендует хранить конфиденциальные данные в инфраструктуре частного облака, а затем запускать большие рабочие нагрузки в Microsoft Azure или Amazon Web Services . Интерфейсы прикладного программирования делают такую интеграцию между публичным и частным облаком возможной.
Как осуществить репатриацию в облакоТехнологический партнер, такой как CDW, может помочь командам модернизировать локальную инфраструктуру, используя гиперконвергентную инфраструктуру и программно-определяемые центры обработки данных. Эксперты также могут провести оценку облачной инфраструктуры, чтобы определить, какие конкретные рабочие нагрузки идеально подходят для репатриации. NetApp иPureStorage — две компании, предлагающие высокопроизводительные решения для хранения данных для рабочих нагрузок ИИ.
«Масштабируйте свои вычислительные мощности и ресурсы хранения отдельно и не привязывайтесь к одному поставщику», — советует Гордон.
«В гибридной стратегии убедитесь, что эти рабочие нагрузки используют либо традиционные виртуальные машины, либо контейнеры, такие как Kubernetes, чтобы они были более портативными с самого начала», — говорит Тиффани. «Затем убедитесь, что у вас действительно есть полноценная гибридная облачная инфраструктура между публичным и частным облаками, чтобы эти рабочие нагрузки могли свободно перемещаться туда и обратно по мере необходимости».
Например, по словам Тиффани, рабочая нагрузка базы данных Microsoft на SQL Server, работающем локально, может синхронизировать данные с SQL Server в Azure . По словам Гордона, такая «дезагрегированная модель» обеспечивает большую гибкость при реструктуризации рабочих нагрузок.
healthtechmagazine
