Yapay zeka kullanmak için nasıl bir altyapıya ihtiyaç var?

İş dünyasında inovasyon, verimlilik ve rekabet avantajı sağlamak için önemli bir rol oynayan bir yapay zeka platformunun bel kemiği olarak hizmet veren gerekli altyapı, makine öğrenimi algoritmalarının büyük miktarda veriyi işlemesi ve içgörü veya tahminler üretmesi için temel sağlıyor. Bu nedenle güçlü bir yapay zeka altyapısı, kuruluşların yapay zekayı verimli bir şekilde uygulaması için çok önemlidir. Çünkü yapay zeka girişimlerinin geliştirilmesi ve dağıtılması için gerekli kaynakları sağlayarak kuruluşların içgörü elde etmek ve veriye dayalı kararlar almak için makine öğrenimi ve büyük verinin gücünden yararlanmasına olanak tanır.

1. Performans ve Hız
   İyi tasarlanmış bir yapay zeka altyapısı, karmaşık hesaplamaları paralel olarak gerçekleştirmek için GPU’lar veya TPU’lar gibi yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) yeteneklerinden yararlanır. Bu da makine öğrenimi algoritmalarının muazzam veri kümelerini hızlı bir şekilde işlemesini sağlayarak daha hızlı model eğitimi ve çıkarımı sağlar. Bu nedenle hız, gecikmelerin önemli sonuçlara yol açabileceği gerçek zamanlı analitik, otonom araçlar veya yüksek frekanslı ticaret gibi yapay zeka uygulamalarında kritik öneme sahiptir.
2. Ölçeklenebilirlik
   AI girişimleri büyüdükçe, sağlam bir yapay zeka altyapısı bu büyümeyi karşılayacak şekilde ölçeklenebilir olmalıdır. Bu, kuruluşların gelecekteki taleplere uyum sağlamasını ve performans ya da güvenilirlikten ödün vermeden büyümeyi sürdürebilmesini sağlar.
3. İş birliği ve Tekrarlanabilirlik
   AI altyapısı, veri bilimcilerinin ve makine öğrenimi mühendislerinin çalışmalarını paylaşabilecekleri, yeniden üretebilecekleri ve geliştirebilecekleri standartlaştırılmış bir ortam sağlar. Bu, yapay zeka projelerinin uçtan uca yaşam döngüsünü kolaylaştırır ve iş birliğini teşvik eder.
4. Güvenlik ve Uyumluluk
   Veri gizliliği ve yasal gerekliliklerin artmasıyla birlikte, sağlam bir yapay zeka altyapısı verilerin güvenli bir şekilde ele alınmasını ve işlenmesini kolaylaştırır. Ayrıca, yasalara ve endüstri standartlarına uyumu destekleyerek potansiyel riskleri azaltır.
5. Maliyet Etkinliği
   AI altyapısı oluşturmak başlangıçta önemli bir yatırım gerektirebilir, ancak zaman içinde maliyet tasarrufları sağlar. Kaynak kullanımını optimize eder, operasyonel verimsizlikleri azaltır ve pazara sunma süresini hızlandırarak yapay zeka projelerinde daha iyi bir yatırım getirisi sağlar.

Yapay zeka altyapısına ihtiyaç duyan şirketler, BT ortamlarını oluşturmalı ya da hazır bulut teknolojilerini kullanmalıdır. Yapay zekanın çalışması için gerekli koşulları yaratan bu çözüm ve teknolojiler sayesinde veri depolama, veriyi işleme ve koruma tam anlamıyla sağlanır:

Veri Depolama: Depolama miktarını seçerken, mevcut durum değil aynı zamanda büyüme beklentileri de göz önünde bulundurulmalıdır. Veri depolama uzmanları, planlanan verilerin en az iki katı büyüklüğünde sürücüler kullanılmasını öneriyor. Bu da genellikle petabayt ve eksabaytlarca veriyi destekleyebilecek ekipman anlamına geliyor.

Hesaplama Yetenekleri: CPU ve GPU gibi hesaplama yetenekleri; veri girişi, depolama ve çıktı için CPU’yu, daha karmaşık işlemler için ise GPU’yu kullanmayı gerektirir.

Veri Temizleme ve Yönetimi: Veri temizleme araçları yanlış, yinelenen veya gereksiz verileri ortadan kaldırmak için kullanılmalıdır.

Ağ: Yüksek bant genişliği ve düşük gecikme süresi, kuruluş içinde hızlı bilgi transferi için önemlidir.

Güvenlik: Uçtan uca güvenlik çözümleri, verilerin güvenli bir şekilde işlenmesine ve depolanmasına yardımcı olur. Güvenlik duvarları, kimlik ve erişim yönetimi, verileri şifrelemr ve VPN kullanımı güvenliği artırmak için sınırlandırılmalıdır.

Nesnelerin Yapay Zekası: Sensörlerden ve cihazlardan gelen verileri toplayan yapay zekadır.

Yapay zeka ile dönüşen BT altyapısı

Sunucu ve ağ izleme, kapasite planlama, güvenlik ve kaynak tahsisi gibi çeşitli BT altyapı görevlerini otomatikleştirmek ve kolaylaştırmak için kullanılabilen yapay zeka, makine öğrenimi ve otomasyondan yararlanarak el emeğini azaltmaya ve BT altyapısının verimliliğini ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olur. Bulutun benimsenmesiyle birlikte, bir dizi veya eski BT altyapısı bileşeninin hacim olarak azaldığını, ancak bunları yönetmenin genel olarak daha karmaşık hale geldiğini de belirtmek gerek. Bu noktada yapay zeka, BT altyapısında bazı roller de üstlenir: 

Otomasyon: Yapay zeka; sunucuların, depolama sistemlerinin ve ağların izlenmesi ve sorunlarının giderilmesi gibi tekrar eden görevleri otomatikleştirerek BT personelinin daha kritik görevlere odaklanmasını sağlar.

Kestirimci bakım: Yapay zeka sayesinde BT ekipleri olası sorunları tespit etmek ve sistem arızalarını önlemek için proaktif önlemler almak üzere kestirimci bakımı kullanabilir. Temizleme, tasfiye, hizmet dışı bırakma ve hatta tahsis yapay zeka ile çok daha proaktif bir şekilde yönetilecektir. Tek sorun, orkestrasyon kontrollerinin henüz bunu yakalayamamış olmasıdır. 

Geliştirilmiş güvenlik: Güvenlik tehditlerini gerçek zamanlı olarak tespit etmek ve bunlara yanıt vermek için kullanılan yapay zeka, BT ekiplerinin riskleri hızla azaltmasına olanak tanır. 

Verimli kaynak tahsisi: Yapay zeka, kullanım modellerini analiz ederek depolama ve bilgi işlem gücü gibi BT kaynaklarının tahsisini optimize eder ve kuruluşların maliyetlerden tasarruf etmesine yardımcı olur.

Teknoloji konsolidasyonu ve orkestrasyon: Yeni yapay zeka modellerinin gelişmesiyle, ortam üzerinde merkezi ve yönetilen kontrollere sahip olmak daha da önemli hale gelecek. BT yöneticileri AI ile teknoloji yönetimini daha merkezi ve yönetilebilir hale getirerek bu karmaşıklığı azaltabilir.

KPI’ların dinamik olarak ayarlanması: Performans göstergeleri yakında dinamik bir değişken olacak ve KPI yakında yapay zekanın kendisi tarafından yönetilecek. 

Akıllı karar verme: BT altyapı performansı hakkında içgörüler sağlayan ve BT ekiplerinin veri odaklı kararlar almasına yardımcı olarak iyileştirmeler öneren yapay zekaya kararların ne kadarının devredilmesi gerektiği gelecekte liderlerin en önemli gündemi olacak.

Sonuç olarak yapay zeka, BT altyapısının geleceğini şekillendirecek ve kuruluşlara daha verimli, güvenli ve yenilikçi bir altyapı sağlayacak. Ancak, bu dönüşümü başarılı bir şekilde yönetmek için insan merkezli bir yaklaşımın benimsenmesi önemli. Yapay zeka, BT altyapısının otomasyonunu ve iyileştirmelerini destekleyebilir, ancak insanlar tarafından sağlanan yönetim, strateji ve denetim olmadan başarılı olması zordur.