专业化私有云正在兴起

有些人不时对“私有云”持疑心态度。但也理角美国国度规范与技术钻研所(NIST)在17年前就将这个术语蕴含在云计算的形容中的要素。但是，这个术语很快被解释为将老化的本地主机产品捆绑在一同作为“云”发售的一种形式。

早期的私有云一点也不像云。它们不能按需扩展或智能扩展，自我性能也是无法能的。显然，这是“市场化”，大少数企业都避开了它。当然，还有其余私有云可供选用，比如开源的OpenStack，它至今仍在经常使用。

私有云的新机会

私有云正在清楚地从通用途理方案转变为专门的成功，特意是关于人工智能。这种演化是由人工智能投资激增推进的，促使组织寻求提供预先打包的人工智能生态系统并在其数据核心运转的公用基础设备。

专门的私有云曾经远远超出了以人工智能为核心的成功，处置了多个畛域的不同企业需求：

•高性能计算(HPC)云支持密集型计算义务。

•开发人员云经过集成CI/CD工具简化软件开发。

•数据库云优化数据控制上班负载。

•劫难复原云确保业务延续性。

•边缘云处置物联网和实时处置需求。

•合规性和安保性云处置特定的法规要求。

私有云还专一于特定的行业。金融服务部门受益于为高速买卖和监管合规而设计的云，而多媒体云优化了内容交付和流媒体服务。这些公用环境为其指标运行程序提供了共同的长处，提供了专门构建的基础设备、优化的性能和特定于行业的个性。但是，与人工智能私有云一样，它们经常面临灵敏性、老本和技术停滞危险方面的相似应战，因此组织在承诺任何专门的私有云处置方案之前细心评价其特定需求至关关键。

回到人工智能私有云。大少数企业不知道如何将自己的技术捆绑在一同，以制订人工智能或机器学习处置方案。人工智能私有云提供一切预先打包和预先性能的必要开发工具，旨在优化GPU集群，并装备简化流程的MLOps管道。但是，不是将其作为一组公共云服务来经常使用，而是在您的装载码头上显示一堆盒子，您将它们装置在数据中神思架上。乍一看，它们为盼望深化人工智能方案的企业提供了完美的处置方案。但是，这个有宿愿的框架也带来了自己的一系列应战。

细心看一下掂量

一方面，这些专业云长于为人工智能和机器学习提供专门构建的性能，增强数据主权和安保性。缩小提前关于特定的运行程序也是一个清楚的长处，准许组织应用实时数据处置。

但是，这些设置的静态个性带来了一个相当大的缺陷。许多私有人工智能云限度了技术的灵敏性，或者须要少量投资，而且随着企业需求的开展，简直没有顺应的空间。组织或者会发现自己被锁定在供应商处置方案中，这些处置方案或者不支持较新的人工智能框架或工具，从而扼杀翻新和增长。

迁徙到私有人工智能云的老本影响是另一个关键思考要素。公共云提供商通常驳回现收现付的形式，但私有人工智能云须要巨额的前期投资，或者会参与到数百万美元。配件基础设备可以从200万到1000万美元不等，软件容许证通常须要每年50万到200万美元的支出。此外，还有运营开支——人员性能、公用事业和保养。

相比之下，公共云提供商消弭了少量的前期基础设备投资，并提供了依据需求扩展资源的灵敏性。公共云环境对新技术和定价结构的加快顺应性对许多组织来说是一个清楚的长处。

当您思考到在五年的时期跨度内，私有云通常比公共云提供运营老本长处时，这将成为一个愈加复杂的决策。但是，您须要思考所有老本，包括保养这些系统的人员、电力老本等。在比拟公共云和私有云选项的TCO时，这些通常被疏忽。

未来的五年方案是什么?

以下提出一个关于战略布局的基本疑问。随着组织被专业私有云的承诺所吸引，细心评价性能需求、数据控制需求和人工智能名目的常年轨迹至关关键。增强控制的诱惑吸引了许多组织，但是他们冒着投资静态技术的危险，面对加快的人工智能提高，这些技术或者会过期。

混合方法通常是最适用的处置方案。公司可以从公用私有云中受益，以满足须要弱小数据控制的分歧上班负载，同时还可以经常使用公共云启动试验和溢出容量。顺便说一下，这比听起来更有应战性。

最终，专门的私有云，特意是那些专一于人工智能的私有云，在某些状况下越来越无法或缺。它们比过去的私有云更好，私有云更像是骗局，而不是非法的处置方案。但是，组织必定掂量利害，特意是与静态技术基础设备关系的潜在限度和老本。

以下是一些普通性倡议。假设你方案在未来五年内扭转很多，而你现有的需求基本没有处置，那么公共云提供商或者是人工智能开发、部署和运营等方面的最佳处置方案。假设你在未来五年内不太或者有很多变动，那么私有云选项，比如人工智能，是真正具有老本效益的，假定你的需求将你带到那里。这是另一种“视状况而定”的状况。

底线是明白的：虽然专门的人工智能云具有关键作用，但组织必定灵敏。在公共云环境中从小规模开局，只要在对上班负载形式有了稳固的了解后才逐渐扩展规模，这样可以降落危险。坚持顺应性至关关键，由于人工智能的快节拍象征着当天完美的云处置方案明日或者会变得不适合。理智地选用，并记住，继续的变动是数字环境中惟一不变的。