Rangkuman berita: Membangun Sistem AI yang Tahan Banting di Cloud: Pelajaran dari Penerapan di Dunia Nyata

Vaibhav Gujral adalah seorang Direktur di bidang Cloud Engineering di Charles Schwab dan memiliki pengalaman lebih dari 18 tahun dalam merancang sistem AI yang tahan banting. Dalam artikel ini, ia membagikan pengalaman dan pelajaran penting bagi pemimpin teknologi untuk membangun sistem AI yang dapat diandalkan di lingkungan cloud. Beberapa pelajaran kunci termasuk pentingnya merancang aplikasi AI dengan kemampuan multi-cloud, menggunakan otomatisasi untuk memantau dan memperbarui model AI, serta mengadopsi praktik pengelolaan biaya yang efektif untuk menjaga kinerja tanpa mengorbankan kualitas.

Selain itu, Gujral menekankan perlunya sistem pemulihan bencana yang modern dan strategi pengawasan yang lebih spesifik untuk AI, serta pentingnya kepatuhan terhadap regulasi data. Dengan menerapkan praktik terbaik seperti MLOps dan alat pemerintahan AI, organisasi dapat menciptakan sistem AI yang tidak hanya efektif tetapi juga dapat dipercaya dan transparan. Dengan pendekatan yang tepat, perusahaan dapat mencapai sistem AI yang tangguh dan inovatif, siap menghadapi tantangan di masa depan.

Pertanyaan Terkait

Siapa Vaibhav Gujral dan apa perannya di Charles Schwab?

Vaibhav Gujral adalah Direktur Cloud Engineering Principal di Charles Schwab dan seorang Microsoft MVP lima kali.

Mengapa sistem AI yang tangguh penting bagi pemimpin teknologi?

Sistem AI yang tangguh penting bagi pemimpin teknologi karena memastikan kinerja yang terus-menerus, integritas data, dan manajemen biaya sambil menjaga keamanan dan kepatuhan.

Apa itu MLOps dan bagaimana itu berkontribusi pada ketahanan sistem AI?

MLOps adalah kombinasi dari machine learning dan operasi yang membantu dalam penerapan, pemantauan, dan pembaruan model machine learning dengan ketahanan.

Apa saja tantangan yang dihadapi dalam menerapkan strategi multi-cloud untuk AI?

Tantangan dalam menerapkan strategi multi-cloud untuk AI termasuk mengelola ketergantungan pada penyedia tunggal dan memastikan kompatibilitas antar penyedia.

Bagaimana cara memastikan kepatuhan data dalam sistem AI yang tangguh?

Untuk memastikan kepatuhan data, sistem AI yang tangguh harus mengintegrasikan kerangka kerja kepatuhan dan menggunakan teknik enkripsi serta kontrol akses.

Rangkuman Berita: Membangun Sistem AI yang Tahan Banting di Cloud: Pelajaran dari Penerapan di Dunia Nyata

Pertanyaan Terkait

Rangkuman Berita Serupa