掌握 AI 工作流程：如何克服混合云挑战

您是否知道，80% 的 AI 工作流程依赖于混合云环境，但大多数企业都难以无缝连接其数据？如果您是企业 IT 领导者或业务决策者，您可能会面临孤立的数据、高昂的云成本以及管理 AI 工作负载的复杂性等挑战。忘记 AI 转型吧。您只是在努力追赶 AI 的步伐。

但如果有办法弥合差距呢？让我们讨论如何优化您的本地基础架构和云，为您的 AI 项目创建无缝、安全的工作流。

AI 工作负载本质上需要混合云环境。数据重力、延迟要求和成本考虑因素通常要求将本地数据中心和公共云相结合。例如，由于数据孤岛或延迟，企业可能难以在云中训练 AI 模型，从而减缓进度并降低效率。

NetApp 的统一控制平面通过提供有效的数据移动性和可见性来简化这些混合云工作流程。无论您是将数据从本地迁移到云，还是跨多个环境进行管理，我们都能确保您的 AI 工作负载得到优化。

在这个人工智能和云计算的新时代，没有平庸的余地。NetApp 在云存储方面的专业知识是无与伦比的。作为原生嵌入在 AWS、Azure 和 Google Cloud 中的值得信赖的合作伙伴，NetApp 是全球最大的云提供商的首选。这种深度集成确保您的混合云战略建立在可靠性、安全性和性能的基础上。

考虑一下 Nebul 的故事，这是一家利用 NetApp 来简化其混合云 AI 工作流程的公司。通过整合 NetApp 解决方案，Nebul 实现了无缝数据移动并提高了 AI 模型训练效率，为其行业树立了新标准。根据 Nebul 的说法，"NetApp 的解决方案将我们的数据传输时间缩短了 50%，使我们能够显著加快我们的 AI 开发周期。"

对于您的组织而言，这种云和 AI 领导力转化为强大的基础设施，可毫不妥协地支持您的 AI 计划。

根据 IDC 的数据，85% 的 AI 项目都失败了，这是无法掩饰的事实。为什么？孤立的系统、过时的基础设施、成本限制和薄弱的安全性等限制使企业陷入了概念验证模式。让我们把它们分解一下。

挑战 1：数据孤岛和缺乏移动性

AI 项目往往会停滞不前，因为数据被困在孤岛中，无法在本地和云环境之间自由移动。我们通过启用 NetApp Cloud Volumes ONTAP 等解决方案实现无缝数据移动来正面解决这个问题。它旨在自信地管理和迁移您的数据，让您的 AI 模型可以访问所需的数据集——无论它们位于何处。

挑战 2：成本上升和效率低下

我们知道，云成本可能会迅速失控，特别是在 AI 工作负载的密集数据要求下。我们自己也面临着这一问题，这就是为什么我们的成本优化功能，例如分层和高效存储管理，绝对可以帮助您控制成本。通过自动将访问频率较低的数据移动到成本较低的存储层，您可以充分利用云投资。

挑战 3：安全问题

安全问题是任何 IT 领导者每天都会头疼的问题。云环境引入了独特的风险。我们的方法是通过业界领先的安全功能，包括数据加密、访问控制和勒索软件保护，在混合云和多云环境中保护您的数据。我们使用机器学习通过分析数据访问模式和异常来检测勒索软件，从而提供自主保护。我们的云解决方案中集成了许多安全功能，让您确信您的数据是安全的，从而使您能够专注于推动云和 AI 创新。

以 Cree8 为例，该公司在管理其 AI 工作负载时面临严重的安全问题。通过与 NetApp 合作，Cree8 能够为其云原生平台实施强大的安全措施，确保其数据始终受到保护："有了 NetApp，我们可以放心地知道我们的数据是安全的，并且我们可以专注于我们最擅长的——创新。"

优化 AI 工作流程的可操作要点

为了应对 AI 工作流程的挑战并利用混合云的力量，请考虑以下实际步骤：

1. 评估您当前的 AI 工作流程：确定存在数据孤岛或效率低下的地方。
2. 探索混合云解决方案：寻找提供无缝集成和数据移动性的选项。
3. 与值得信赖的提供商合作：确保您的人工智能战略具有可扩展性和面向未来。

AI 工作流程在混合云环境中蓬勃发展，NetApp 是数据领域真正的混合云领导者。

准备好让 AI 项目取得成功并改造您的基础设施了吗？安排咨询或探索我们的混合云解决方案，了解我们为什么是云和 AI 领域值得信赖的领导者。

有关详细信息，请访问NetApp Cloud Services、NetApp Data Services和NetApp Cloud Storage。