Aufbau von KI und LLM-Inferenz in Ihrer Umgebung? Achten Sie auf diese fünf Herausforderungen
Der Aufbau von KI und LLM-Inferenz und deren Integration in Ihre Umgebung sind wichtige Initiativen und für viele Unternehmen das bedeutendste Unterfangen seit der Cloud-Migration. Daher ist es entscheidend, die Reise mit einem umfassenden Verständnis der zu treffenden Entscheidungen, der zu bewältigenden Herausforderungen und der zu vermeidenden Fallstricke zu beginnen.
In unserem letzten Blog haben wir über die möglichen Bereitstellungsmodelle für KI im Unternehmen gesprochen - On-Premise, Cloud und Hybrid - und wie Sie die richtige Wahl für Ihr Unternehmen treffen. In der Fortsetzung unserer Serie konzentrieren wir uns nun auf die wichtigsten Herausforderungen, mit denen Sie während der Bereitstellung konfrontiert werden, und darauf, wie sie sich je nach Bereitstellungsmodell unterscheiden. Am Ende dieses Blogs werden Sie eine bessere Vorstellung davon haben, welches Bereitstellungsmodell für Sie am besten geeignet ist.
- Infrastruktur und Skalierbarkeit
- Latenzzeit und Leistung
- Datensicherheit und Datenschutz
- Einhaltung von Vorschriften
- Modellverwaltung und Integration in bestehende Systeme
Infrastrukturkosten und Skalierbarkeit
Herausforderung: KI und LLM-Inferenz erfordern beträchtliche Rechenressourcen wie GPUs/TPUs, Arbeitsspeicher und Speicherkapazität sowie eine enorme Energiemenge. Die Leistungsanforderungen für sehr umfangreiche Implementierungen sind beispiellos, und Unternehmen müssen spezialisierte KI-Fachkräfte einstellen, um diese Umgebungen zu verwalten.
Vor-Ort: Unternehmen müssen in großem Umfang in Rechenressourcen investieren und ihre bestehende Energie- und Kühlungsinfrastruktur aufrüsten, um sicherzustellen, dass sie skalierbar ist, um diese neuen Anforderungen zu erfüllen. Dies ist mit enormen Vorlaufkosten verbunden und birgt das Risiko, zu viel Geld auszugeben.
Cloud: Cloud-Plattformen bieten eine fertige Umgebung für KI, was bedeutet, dass die Unternehmen keine hohen Vorlaufkosten zu tragen haben. Allerdings kann die Verwaltung der Kosten bei der Skalierung nach oben oder unten eine Herausforderung darstellen und zuweilen unvorhersehbar sein, insbesondere wenn die Arbeitslasten nicht optimiert sind. Darüber hinaus fallen Kosten für den Dateneingang und -ausgang an. Eine Cloud-native Lösung kann auch bedeuten, dass Unternehmen an einen bestimmten Anbieter gebunden sind.
Hybrid: Ein hybrider Ansatz mag für die meisten Unternehmen sinnvoll sein, da sie so die Kosten optimieren und die Bindung an einen bestimmten Anbieter vermeiden können. In einer hybriden Umgebung müssen die Kunden jedoch auf die Orchestrierung achten, um sicherzustellen, dass sie nahtlos erfolgt und nicht zu Engpässen führt.
Latenzzeit und Leistung
Die Herausforderung: KI-Inferenz in Echtzeit erfordert eine Hochleistungsumgebung, die insbesondere für Echtzeitanwendungen wie Chatbots und Empfehlungssysteme eine Randverarbeitung und ein effizientes Datenrouting erforderlich machen kann. Während die Datenprüfung für die Sicherheit entscheidend ist, darf sie keine Latenz- oder Leistungseinbußen mit sich bringen.
Vor-Ort: Eine Vor-Ort-Bereitstellung kann niedrige Latenzzeiten bieten, wenn sich die Infrastruktur in der Nähe der Endnutzer befindet, erfordert aber auch eine Optimierung von Hardware und Software, um eine hohe Leistung zu erzielen.
Wolke: Bei Cloud-Implementierungen treten häufig Latenzprobleme auf, wenn Daten zu und von entfernten Servern übertragen werden. Darüber hinaus opfern Cloud-Anbieter, die mit den schnell steigenden KI-Anforderungen zu kämpfen haben, oft die Latenz für den Durchsatz. Unternehmen müssen sich möglicherweise für Bereitstellungen in mehreren Regionen entscheiden, um sicherzustellen, dass die Bereitstellungen näher an den Endnutzern sind.
Hybrid: In jedem KI-Bereitstellungsmodell erfordern ressourcenintensive Workloads Hochgeschwindigkeitsverbindungen, Lastausgleich/GSLB und eine redundante Infrastruktur. Ein hybrid cloud ermöglicht es Unternehmen, Leistung und Verfügbarkeit flexibler auf der Grundlage von Faktoren wie Datenlokalisierung, Skalierbarkeit und Kosten abzustimmen und zu optimieren.
Datensicherheit und Datenschutz
Herausforderung: Mit der datenintensiven Natur, zu der auch der Umgang mit den sensiblen Daten der KI gehört, hat sich die Angriffsfläche eines Unternehmens exponentiell vergrößert und ist zunehmend angreifbar. Da KI- und LLM-Inferenzimplementierungen zu einer kritischen Infrastruktur für ein Unternehmen werden, zielen Cyberangriffe zunehmend auf diese Umgebungen ab, um das System zum Absturz zu bringen und sensible Daten zu stehlen. Zweitens: Da immer mehr Mitarbeiter KI für ihre täglichen Aufgaben nutzen, besteht ein höheres Risiko, dass Benutzer versehentlich sensible Informationen in Modelle hochladen und damit Datenlecks riskieren.
Vor-Ort: Unternehmen haben eine größere Kontrolle über ihre Daten, was das Risiko bis zu einem gewissen Grad reduziert, aber sie müssen ihre bestehenden Sicherheitstools mit einem plattformzentrierten Ansatz aktualisieren und vereinfachen. Ein On-Premise-Einsatz von KI- und LLM-Modellen kann bei einem DDoS-Angriff überfordert sein, da die meisten Appliance-basierten Lösungen nicht skalierbar sind, um vor Multi-Vektor- und volumetrischen DDoS-Angriffen zu schützen. Ein On-Prem-Kunde sollte mit einem Sicherheitsanbieter zusammenarbeiten, der nicht nur über eine hybride Lösung für DDoS verfügt, die so skaliert werden kann, dass sie DDoS-Angriffe jeder Größe abwehrt, sondern auch KI-bezogene Bedrohungen wie Prompt Injections, Datenlecks, Data und Model Poisoning und andere OWASP Top 10 LLM-Bedrohungen abwehrt.
Cloud: Unternehmen, die KI in einer vollständigen Cloud-Umgebung einsetzen möchten, haben weniger Kontrolle über ihre Daten und müssen die Anforderungen an die Datenresidenz verschiedener Vorschriften wie GDPR und HIPAA erfüllen. Diese Unternehmen können Sicherheitsdienste vom gleichen Cloud-Anbieter oder von einem Drittanbieter für verwaltete Sicherheitsdienste (MSSP) erwerben, aber eine sorgfältige Auswahl des Anbieters ist entscheidend. Wichtig ist auch ein klares Verständnis des Modells der geteilten Verantwortung. Dieses Modell kann mit der Zeit kostspielig und komplex werden.
Hybrid: Dieser Ansatz bietet Unternehmen ein Gleichgewicht aus Kontrolle und Flexibilität der Daten. Dieses Modell erfordert eine starke Data Governance und Verschlüsselung, um den Datenfluss zwischen den Umgebungen zu schützen, und muss außerdem einheitliche Sicherheitsrichtlinien für Cloud- und On-Premise-Umgebungen gewährleisten. Dieses Modell kann im Laufe der Zeit einen besseren ROI bieten.
Einhaltung von Vorschriften
Die Herausforderung: Angesichts des datenintensiven Charakters von KI ist es keine Überraschung, dass die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften eine der größten Herausforderungen für Unternehmen bei der Implementierung sein kann. Vorschriften wie GDPR, CCPA und das EU-KI-Gesetz stellen strenge Anforderungen in Bereichen wie Data Governance, Zugriffskontrollen, Cybersicherheitsmaßnahmen, Datenresidenz, Datenschutz, Benutzereinwilligung und Datenlöschung/-korrektur. Über diese grundlegenden Maßnahmen hinaus sind KI- und LLM-Implementierungen mit zusätzlichen Compliance-Anforderungen konfrontiert, darunter:
- Algorithmische Rechenschaftspflicht - Gewährleistung von Ethik und Unvoreingenommenheit bei KI-Entscheidungen
- Transparenz und Erklärbarkeit - Offenlegung und klare Erläuterung, wie die LLM der Organisation Entscheidungen treffen und welche Daten sie verwenden
- Anbietermanagement - Bewertung der Konformität der in das System integrierten KI-Lösungen oder Datenquellen von Drittanbietern
Vor-Ort: Eine KI-Bereitstellung vor Ort kann die Einhaltung von Vorschriften durch eine bessere Kontrolle, lokalisierte Daten und angepasste Sicherheitsprotokolle für branchenspezifische Vorschriften erleichtern. Ein vor Ort installiertes KI- oder LLM-System erfordert jedoch auch erhebliche Investitionen in die Infrastruktur und menschliches Fachwissen.
Wolke: Eine KI-Implementierung in einer public cloud kann Compliance-Hürden mit sich bringen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Cloud-Anbieter die einschlägigen Vorschriften einhalten, und benötigen möglicherweise Datenverarbeitungsverträge (DPA), um die Rollen und Verantwortlichkeiten der Anbieter zu klären. Auch Probleme mit der Datenresidenz können auftreten. Andererseits können sich die Kosten für die Einhaltung von Vorschriften in public cloud im Laufe der Zeit zwar summieren, aber der Prozess kann operativ effizienter werden.
Hybrid: Eine hybrid cloud schafft ein Gleichgewicht zwischen Kontrolle und Flexibilität und ermöglicht es Unternehmen, die Anforderungen an die Datenaufbewahrung zu erfüllen und gleichzeitig die Cloud-Funktionen zu nutzen. Die Einhaltung von Vorschriften kann jedoch zu einer größeren Herausforderung werden, da die Verteilung und Bewegung von Daten zwischen On-Premise- und Cloud-Umgebungen die Fläche vergrößert, die unter gesetzliche Vorschriften fällt.
Verwaltung und Integration in bestehende Systeme
Die Auswirkungen von KI- und LLM-Workloads auf Unternehmensinfrastrukturnetzwerke bringen erhebliche Herausforderungen für die Verwaltung mit sich, darunter:
- Dezentralisierung - Verlagerung von einer zentralisierten Architektur zu einer Edge-zentrierten Umgebung für schnellere Verarbeitung und geringere Latenzzeiten
- Bandbreitenmanagement - Sicherstellung, dass GenAI-Anwendungen das Netzwerk nicht überlasten und die Leistung anderer wichtiger Geschäftsanwendungen beeinträchtigen
- Auslastungsmanagement - Ausgleich der GPU/TPU-Nutzung für KI-Arbeitslasten bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Netzwerkleistung für andere Anwendungen
- Multi-cloud - ermöglicht den Datenzugriff über mehrere Umgebungen hinweg für KI-Training und Inferenz
- Integration - Verknüpfung von KI- und LLM-Systemen mit bestehenden Systemen wie der bestehenden Infrastruktur
Vor-Ort: Unternehmen, die sich für eine Vor-Ort-Bereitstellung entscheiden, haben eine bessere Kontrolle über ihre Daten, müssen jedoch erhebliche Vorabinvestitionen in die Lizenzierung tätigen und benötigen möglicherweise zusätzliches Personal mit speziellen Fähigkeiten. Die Wahl dieses Modells erleichtert jedoch die Integration in die vorhandene Legacy-Infrastruktur.
Wolke: Die Public cloud bietet optimale Skalierbarkeit und Flexibilität, bringt aber Komplikationen in Bezug auf die Verwaltung des Datenverkehrs, den Datenschutz und die Datensicherheit sowie die Leistung und Kosteneffizienz in großem Maßstab mit sich. Es wird jedoch schwieriger sein, sie in die bestehende Legacy-Infrastruktur des Kunden zu integrieren.
Hybrid: Die Hybrid cloud ermöglicht ein ausgewogenes Verhältnis von Kontrolle und Flexibilität, erfordert aber auch eine umfassende Integration, eine sorgfältige Kostenkontrolle und ein Ressourcenmanagement sowohl in der Cloud als auch in On-Premise-Umgebungen.
Die Herausforderungen bei der Implementierung von KI und LLM können zwar beträchtlich sein, sie können jedoch durch die Wahl des am besten geeigneten Bereitstellungsmodells gemildert werden. Im Allgemeinen sollten große Unternehmen oder große Dienstanbieter einen lokalen oder hybriden Ansatz in Erwägung ziehen, während kleinere und mittlere Unternehmen am besten mit einer hybriden oder vollständig cloudbasierten Bereitstellung zurechtkommen. Die endgültige Entscheidung sollte auf einer sorgfältigen Abwägung der spezifischen Anforderungen, Prioritäten und Ressourcen des Unternehmens beruhen.
In der Fortsetzung unserer Blogserie werden wir die wichtigsten Überlegungen und Best Practices für die KI-Implementierung näher beleuchten, damit Sie mit Zuversicht vorgehen können.
