Como Blindar Sua Estratégia de Dados com IA para o Futuro?

O sucesso com IA depende de dados, e sua estratégia de dados depende de uma infraestrutura digital sólida.

Imagine sua estratégia de IA empresarial como um foguete. Você pode ter o melhor design e as mentes mais brilhantes por trás disso, mas sem o combustível certo, ele nunca sairá da plataforma de lançamento.

O “combustível” que a IA precisa são os dados, e a boa notícia é que as empresas não precisam mais se preocupar em encontrar dados suficientes para IA. Agora, o foco está em obter os dados certos e usá-los da maneira certa.

Os conjuntos de dados estão crescendo, tanto em volume quanto em complexidade. Estamos capturando dados de formas que antes seriam inimagináveis. Tome a indústria de manufatura como exemplo: há 15 anos, as fábricas monitoravam apenas os níveis de produção. Hoje, sensores estão em toda parte, transmitindo um fluxo constante de informações. É um novo mundo de possibilidades.

Essa tendência de gerar mais dados a partir de mais fontes ocorre em todos os setores e continuará a crescer. A pergunta é: como transformar esses dados em resultados de negócios?

A IA é o fator de mudança. Acredito firmemente que ela impactará todas as empresas e será tão disruptiva quanto a internet foi. A IA tem o poder de transformar tudo em nossa forma de viver. Animador, certo? Mas, antes disso, as empresas precisam de uma estratégia de dados à prova de futuro, começando com a implantação de infraestrutura em uma plataforma flexível capaz de suportar o crescimento dos dados.

Implantando em Data Centers Prontos para IA

Sabemos que a IA requer data centers, mas nem todos são iguais, especialmente no contexto da IA.

Primeiro, a IA não é um único processo em um único lugar; é uma série de processos interconectados acontecendo em várias partes do mundo, com dados se movimentando continuamente entre eles. Portanto, você não precisa apenas de um data center pronto para IA, mas de uma plataforma interconectada de data centers preparados para IA. Especificamente, diferentes tipos de data centers podem ser necessários para cargas de trabalho específicas:

1. Data centers hyperscale: usados por provedores de serviços para treinar modelos de linguagem extensivos (LLMs) que exigem alta capacidade de computação.
2. Data centers de colocation: utilizados por empresas para modelos privados com conjuntos menores de dados.
3. Data centers de borda: ideais para cargas de inferência, próximas às fontes de dados para reduzir a latência e garantir dados atualizados.

O parceiro certo de infraestrutura digital conecta tudo isso—data centers hiperescaláveis, de colocation e na borda—em uma única plataforma global. Além disso, fornece a infraestrutura de rede necessária para conectar esses data centers e manter o fluxo de dados entre eles.

Data centers prontos para IA: poderosos e interconectados

É evidente que hardware robusto é necessário para cargas de trabalho de IA. No entanto, empresas enfrentam dificuldades para atender a essas demandas em data centers legados, que não foram projetados com as necessidades da IA em mente.

Por outro lado, provedores líderes de colocation vêm investindo consistentemente em inovações para IA. Empresas podem aproveitar esses investimentos ao implantar suas operações em data centers de alto desempenho, economizando os custos e a complexidade de modernizar seus próprios data centers.

Ser “pronto para IA” também significa garantir conectividade e acesso aos dados, algo impossível se seu data center estiver isolado. É aqui que entra a infraestrutura de rede confiável e de baixa latência, outro diferencial dos data centers de alto desempenho em relação aos convencionais.

IA exige mais do que hardware

As cargas de trabalho de IA demandam densidade extrema de energia, o que significa que um data center preparado para IA também deve ter capacidades avançadas de refrigeração, como o resfriamento líquido necessário para hardware moderno, como GPUs. Essa tecnologia é encontrada com mais frequência em data centers de colocation de alto desempenho.

Além disso, os requisitos energéticos da IA complicam os esforços de sustentabilidade para muitas empresas. É mais importante do que nunca trabalhar com operadores que busquem inovações em energia renovável e eficiência nos data centers.

Garantindo conectividade escalável e segura

Uma infraestrutura de rede confiável e de alto desempenho é essencial para mover conjuntos de dados de IA em crescimento de forma rápida e segura, seja entre data centers ou para parceiros do ecossistema.

A maioria das empresas inclui vários provedores de nuvem pública em seus ecossistemas de IA, além de parceiros especializados, como provedores de GPU como Serviço (GPUaaS) e hospedagem de dados. Conexões diretas, em vez de usar a internet pública, permitem maior desempenho e segurança, garantindo que seus dados sejam movimentados com eficiência e sem riscos.

Modernizando sua arquitetura multicloud

Com as capacidades certas de rede multicloud, você pode mover cargas de trabalho entre nuvens conforme necessário, mantendo flexibilidade e controle sobre seus dados. Isso ajuda a evitar aprisionamento por fornecedores (vendor lock-in), atender a requisitos regulatórios e garantir a portabilidade de suas cargas de trabalho.

Para atender aos requisitos de conformidade será necessário ter controle sobre para onde seus dados são enviados e quem pode acessá-los. Armazenar dados nativamente na nuvem pode significar abrir mão desse controle. Devido aos custos e à complexidade das nuvens públicas, recuperar dados de volta pode ser difícil, limitando a flexibilidade de sua infraestrutura no futuro. Além disso, como as principais nuvens públicas são globais por design, talvez não sejam adequadas para cargas de trabalho que exijam requisitos específicos de residência e soberania de dados.

Em vez disso, implantar seu próprio ambiente de armazenamento próximo a várias nuvens e provedores de serviços permite acessar serviços sob demanda e, ao mesmo tempo, manter o controle sobre seus dados. Isso evita o lock-in de fornecedores, atende aos requisitos regulatórios e garante a portabilidade das cargas de trabalho.

Escalando a infraestrutura de rede conforme os conjuntos de dados de IA crescem

Conforme os conjuntos de dados de IA aumentam, escalar a infraestrutura de rede sem comprometer o desempenho será essencial para uma arquitetura de dados de IA preparada para o futuro.

Uma solução de interconexão definida por software, como o Equinix Fabric®, pode ajudar. Ela não apenas garante alto desempenho, mas também torna fácil escalar conforme necessário. Em vez de adicionar novas conexões físicas, você pode aumentar a capacidade das conexões virtuais existentes com apenas um clique.

Atendendo aos requisitos de governança de dados

Já estabelecemos que a IA precisa de dados, mas não de qualquer tipo de dados. Há muito debate sobre como implementar IA de forma sustentável, mas não é apenas a sustentabilidade ambiental que importa. Para tornar a IA viável a longo prazo, o gerenciamento responsável e o consumo de dados são essenciais.

Tanto empresas quanto reguladores reconhecem isso. A governança de dados é indispensável para garantir a transparência da IA e o cumprimento de regulamentos emergentes, como o Artificial Intelligence Act da União Europeia.

A IA federada é uma abordagem inteligente para construir conjuntos de dados de IA atendendo aos requisitos de governança. Essencialmente, isso significa conectar-se a parceiros do ecossistema para trocar dados em uma plataforma neutra. Todos os participantes mantêm o controle sobre seus próprios dados enquanto rastreiam completamente a origem de qualquer dado de IA compartilhado por parceiros.

Pods de inferência na borda ajudam a atender aos requisitos de residência e soberania

Você precisa de pods de inferência de IA na borda para garantir que os dados sejam processados perto de sua origem. Além de reduzir a latência, isso ajuda a atender aos requisitos de residência e soberania de dados. Assim, é possível garantir que a inferência ocorra dentro das fronteiras prescritas, evitando penalidades regulatórias inesperadas.

Mas isso não significa que os pods de inferência devam ser isolados. Eles ainda precisam estar conectados ao restante da infraestrutura global de IA, de maneira segura e controlada. Por isso, é tão importante escolher uma plataforma que ofereça os data centers certos nas localizações corretas, além da infraestrutura de rede para conectá-los.

Maximizando o valor dos dados com IA privada

Você também precisa de maneiras de usar seus dados sensíveis em modelos de IA sem colocá-los em risco. É aqui que a IA privada pode ajudar.

A IA privada envolve construir modelos para uso exclusivo da sua organização em uma infraestrutura privada que você controla. Basicamente, você posiciona os modelos perto da origem dos dados, eliminando a necessidade de transferir os dados para os modelos. Assim, você obtém valor de seus dados proprietários sem movê-los para fora do seu domínio de segurança.

O parceiro certo de colocation pode ajudar você a acessar os principais fornecedores de hardware de IA para implantar rapidamente o que é necessário para realizar IA privada nos lugares certos. Isso é especialmente útil em indústrias altamente regulamentadas, como saúde, finanças e jurídica.

Comece a construir sua estratégia de dados de IA preparada para o futuro hoje

Na Equinix, ajudamos nossos clientes a transformar seus sonhos de dados de IA em realidade. Apenas a Equinix oferece uma plataforma global com diferentes tipos de data centers, um ecossistema denso de nuvens e provedores de serviços, e serviços de interconexão virtual sob demanda. Sua estratégia de dados de IA preparada para o futuro começa aqui.

Leia o Equinix Indicator (em inglês) para obter insights sobre este importante tema com líderes da Equinix e especialistas do setor.