Diese Diagnose ist eine schnelle Selbstbeurteilung, die für KI-Experten in Unternehmen entwickelt wurde, die KI-Inferenz-Workloads in der Produktion verwalten, darunter Techniker, Architekten und Infrastrukturleitungen. Sie deckt den aktuellen Betriebsstatus Ihres Unternehmens auf und dient als Leitfaden für die Bewältigung kommender Infrastruktureinschränkungen.
Ermitteln Sie die aktuelle Phase Ihrer KI-Infrastruktur und finden Sie heraus, was Sie als Nächstes priorisieren sollten
Bewertung der KI-Einführung
Nutzen Sie diese kurze Akamai-Diagnose, um die aktuelle Phase Ihrer KI-Infrastruktureinführung zu ermitteln, betriebliche Engpässe zu identifizieren und die nächste Skalierungsphase zu erreichen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Die Diagnose stuft Ihr Unternehmen in vier aufeinanderfolgende Betriebsphasen ein: Integration (API-Fokus), Betrieb (selbst gehostet), Optimierung (zweckbasiert) und serverlos (Edge-nativ). Diese Phasen dienen als Anhaltspunkt, um zu verstehen, wie sich Ihre Bereitstellungsstrategie, Ihre technischen Anforderungen und Ihre betrieblichen Hindernisse mit der Skalierung Ihrer KI-Workloads weiterentwickeln.
Wenn Sie zur Bereitstellung individueller, optimierter Modelle übergehen, die jeden Tag Millionen von Anfragen verarbeiten, müssen Sie strenge globale SLA-Anforderungen erfüllen, die Antwortzeiten von unter 250 ms erfordern. Eine zentralisierte Computing-Infrastruktur schafft eine physische Distanz zwischen Rechenzentren und internationalen Nutzern. Und diese Distanz führt letztlich zu Netzwerklatenz, die sich durch interne Modelloptimierung nicht beheben lässt.