Oitenta e seis por cento enfrentam grandes desafios operacionais para atender usuários distribuídos a partir de ambientes de nuvem centralizados devido a limitações de latência e transporte de dados.
Principais conclusões
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Projetos de nuvem legados criam gargalos significativos de escalabilidade.
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Atender usuários distribuídos a partir de nuvens centralizadas gera problemas de latência e limitações no transporte de dados. A adoção de um modelo multicloud distribuído elimina esses obstáculos ao alinhar os recursos de computação aos locais onde os dados estão armazenados.
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A saída de dados de nuvens centralizadas reduz as margens brutas de software.
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Fluxos contínuos de consultas multiturno geram tráfego de saída que não pode ser armazenado em cache. O uso de plataformas de nuvem alternativas com tarifas fixas de trânsito protege a economia unitária à medida que o volume de consultas aumenta.
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O processamento centralizado causa atrasos inaceitáveis no tráfego de retorno.
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A movimentação de dados por longas distâncias prejudica a experiência do usuário. Direcionar a inferência de modelos leves e o pré-processamento de prompts para nós de edge localizados garante a latência inferior a um segundo necessária.
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Ambientes distribuídos ampliam a superfície de ataque da empresa.
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Transferir os mecanismos de inferência para locais de edge cria riscos de conformidade. Posicionar WAF, proteção de APIs e mascaramento de dados nos nós de edge intercepta as ameaças antes que as solicitações cheguem aos sistemas centrais.
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Taxas de transferência de dados pouco transparentes geram custos operacionais não previstos no orçamento.
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Os modelos de preços legados dos hyperscalers limitam a previsibilidade financeira. A adoção de provedores de nuvem alternativos que oferecem franquias de largura de banda incluídas permite uma escalabilidade econômica e sustentável.
Perguntas frequentes (FAQ)
Perguntas frequentes (FAQ)
Ao contrário dos modelos web tradicionais, que disponibilizam arquivos estáticos armazenados em cache, a IA generativa transmite continuamente mídia e saídas JSON personalizadas que não podem ser armazenadas em cache, ignoram os caches de edge e geram cobranças de saída de dados a cada byte.
A integração de plataformas de nuvem alternativas e específicas para cada carga de trabalho pode reduzir os custos indiretos relacionados à largura de banda em até 80%.
Cinquenta e quatro por cento dos líderes de TI preferem uma combinação equilibrada de inferência na edge e centralizada, com base nos requisitos específicos de cada carga de trabalho.
A Akamai Cloud oferece tarifas de saída de dados excedentes a partir de US$ 0,005 por GB para o Object Storage, além de incluir até 20 TB de transferência de dados de saída por mês por instância.