Cortar custos em resposta à crise econômica só levará as organizações até certo ponto, e perder muito pode criar problemas mais tarde. Portanto, as organizações devem tomar medidas mais abrangentes além das ações de otimização de custos normalmente consideradas. Organizações bem-sucedidas tentam otimizar custos e valor e se tornam cada vez mais inteligentes com recursos. Eles equilibram investimentos direcionados ao crescimento, focando em negócios digitais e eficiência.
Líderes de infraestrutura e operações (I&O) farão o melhor para partir para a ofensiva gerenciando proativamente a resposta da organização. Isso requer tomar decisões críticas agora para evitar enfrentar problemas mais tarde.
Aprendizado de máquina para aproveitar o crescimento dos negócios
O aprendizado de máquina se tornou uma tecnologia popular nos últimos anos e tem visto ampla adoção em vários setores. O uso impactante de dados relevantes é um componente essencial e crítico para permitir uma estratégia de crescimento empresarial. Muitas vezes, permite que eles se diferenciem dentro de seus setores sem investimento massivo de recursos. Tecnologias antes consideradas muito complicadas e caras, como inteligência artificial e aprendizado de máquina, agora são viáveis. Hoje em dia, estamos colocando as ferramentas necessárias para derivar insights essenciais nas mãos de líderes de tecnologia em empresas de todos os tipos e tamanhos.
A ascensão do Machine Learning e MLOps
Com o crescimento do aprendizado de máquina, a demanda por recursos computacionais também aumentou, levando a custos de infraestrutura mais altos. O gerenciamento eficiente de processos de aprendizado de máquina pode ajudar a reduzir esses custos significativamente. É aqui que entram em jogo os MLOps, ou operações automatizadas de aprendizado de máquina.
O MLOps gerencia e governa os processos de machine learning, do desenvolvimento do modelo à implantação, para garantir o melhor desempenho e eficiência possíveis. Um dos principais objetivos do MLOps é otimizar a infraestrutura de Machine Learning, que inclui o gerenciamento de infraestrutura de recursos como computação, armazenamento e rede, maximizando efetivamente as cargas de trabalho de Machine Learning (ML).
De acordo com um artigo recente da Gartner intitulado “Use a estrutura MLOPs da Gartner para operacionalizar projetos de ML”, para alcançar o sucesso de longo prazo em projetos de aprendizado de máquina, os líderes de dados e análises responsáveis pela estratégia de Inteligência Artificial (IA) devem:
- Estabelecer um processo sistemático de operacionalização de aprendizado de máquina (MLOps).
- Revise e revalide o desempenho operacional do modelo de aprendizado de máquina garantindo que ele atenda às metas de integridade, transparência e sustentabilidade.
- Minimize a dívida técnica e os procedimentos de manutenção implementando práticas de DevOps em nível de pessoa e processo.
O gerenciamento eficiente de aprendizado de máquina pode reduzir facilmente os custos de infraestrutura
De várias maneiras, o gerenciamento eficiente de processos de machine learning pode reduzir custos de infraestrutura. Abaixo listamos algumas das maneiras mais críticas:
- Otimização de ML: A otimização do Machine Learning envolve o ajuste e a melhoria do desempenho dos modelos de ML. Um dos custos mais significativos associados ao machine learning é o custo do treinamento do modelo. Ao otimizar os modelos de ML, é possível reduzir o número de recursos necessários para a atividade, resultando em custos de infraestrutura reduzidos.
- Criação de perfil de ML: O perfil de ML envolve analisar o desempenho de modelos de ML para identificar gargalos e áreas de melhoria. O perfil de ML pode ajudar a identificar ineficiências na infraestrutura de Machine Learning, como recursos subutilizados, e ajudar a otimizar o uso destes.
- Criação de perfil de modelo de ML: A criação de perfil de modelo de Machine Learning envolve analisar o desempenho de modelos de ML individuais para identificar áreas que podem ser otimizadas. Ao identificar os contribuidores mais significativos para o custo, a criação de perfil de modelo de ML pode ajudar a determinar quais modelos exigem mais recursos e quais podem ser usados de forma mais eficiente.
- ML Flow: Machine Learning Flow é uma ferramenta para gerenciar e rastrear todo o fluxo de trabalho de machine learning. Ao usar o ML Flow, as equipes podem melhorar a colaboração e reduzir o risco de erros – o que pode levar a custos de infraestrutura mais altos.
- Gerenciamento de Infraestrutura: Isso se relaciona ao gerenciamento de recursos necessários para executar cargas de trabalho de machine learning. Ao gerenciar a infraestrutura de forma mais eficiente, as equipes podem reduzir o custo de execução de cargas de trabalho de Machine Learning.
- Auto-scaling: Auto-scaling é a prática de ajustar automaticamente os recursos para corresponder às necessidades das cargas de trabalho de machine learning. Ao automatizar o processo de dimensionamento, as equipes garantem que os recursos sejam usados de forma mais eficiente.
Otimização gratuita de custos de nuvem e gerenciamento aprimorado de recursos de ML/IA para toda a vida
MLOps para gerenciamento de infraestrutura
Ferramentas MLOps como OptScale podem ajudar equipes gerenciar a infraestrutura de forma mais eficiente. OptScale fornece otimização de infraestrutura para cargas de trabalho de aprendizado de máquina, auxiliando as equipes a reduzir o custo dos recursos de nuvem e garantindo que os recursos sejam usados de forma eficiente e econômica.
O OptScale fornece vários recursos que ajudam a reduzir os custos de infraestrutura durante o processo de aprendizado de máquina, incluindo:
- Otimização de recursos: Ajudando a reduzir o custo dos recursos de nuvem.
- Dimensionamento automático: Permitir que o sistema aumente ou diminua os recursos conforme necessário.
- Conteinerização: Recursos que permitem que o sistema empacote cargas de trabalho de aprendizado de máquina em contêineres, reduzindo os recursos necessários.
- Otimização do provedor de nuvem: Recursos que otimizam as seleções de provedores de nuvem e tipos de instância.
Para concluir
O gerenciamento eficiente de processos de ML é crucial para reduzir custos de infraestrutura. Ao otimizar a alocação de recursos, agendar trabalhos fora do horário de pico, conteinerizar processos e monitorar e otimizar o desempenho, as empresas podem reduzir os custos gerais de infraestrutura associados ao ML sem sacrificar o desempenho ou a funcionalidade. Para reduzir ainda mais os custos de infraestrutura, as empresas podem aproveitar a solução OptScale, que oferece uma oportunidade de executar ML/IA ou qualquer tipo de carga de trabalho com desempenho e custo de infraestrutura ideais, criando perfis de trabalhos de ML, executando experimentos automatizados e analisando o uso da nuvem.
Para saber mais sobre como o OptScale pode ajudar sua organização, assista a uma demonstração ao vivo hoje.
💡 Você também pode se interessar pelo nosso artigo 'Quais são os principais desafios do processo de MLOps?'
Descubra os desafios do processo MLOps, como dados, modelos, infraestrutura e pessoas/processos, e explore possíveis soluções para superá-los → https://hystax.com/what-are-the-main-challenges-of-the-mlops-process.
✔️ OptScale, uma plataforma de código aberto FinOps & MLOps, que ajuda empresas a otimizar custos de nuvem e trazer mais transparência ao uso da nuvem, está totalmente disponível no Apache 2.0 no GitHub → https://github.com/hystax/optscale.
