有些人一直對“私有云”持懷疑態度。但也理角美國國家標準與技術研究所(NIST)在17年前就將這個術語包含在云計算的描述中的原因。然而，這個術語很快被解釋為將老化的本地服務器產品捆綁在一起作為“云”出售的一種方式。

早期的私有云一點也不像云。它們不能按需擴展或自動擴展，自我配置也是不可能的。顯然，這是“市場化”，大多數企業都避開了它。當然，還有其他私有云可供選擇，比如開源的OpenStack，它至今仍在使用。

私有云的新機遇

私有云正在顯著地從通用解決方案轉變為專門的實現，特別是對于人工智能。這種演變是由人工智能投資激增推動的，促使組織尋求提供預先打包的人工智能生態系統并在其數據中心運行的專用基礎設施。

專門的私有云已經遠遠超出了以人工智能為中心的實現，解決了多個領域的不同企業需求：

?高性能計算(HPC)云支持密集型計算任務。

?開發人員云通過集成CI/CD工具簡化軟件開發。

?數據庫云優化數據管理工作負載。

?災難恢復云確保業務連續性。

?邊緣云處理物聯網和實時處理需求。

?合規性和安全性云解決特定的法規要求。

私有云還專注于特定的行業。金融服務部門受益于為高速交易和監管合規而設計的云，而多媒體云優化了內容交付和流媒體服務。這些專用環境為其目標應用程序提供了獨特的優勢，提供了專門構建的基礎設施、優化的性能和特定于行業的特性。然而，與人工智能私有云一樣，它們經常面臨靈活性、成本和技術停滯風險方面的類似挑戰，因此組織在承諾任何專門的私有云解決方案之前仔細評估其特定需求至關重要。

回到人工智能私有云。大多數企業不知道如何將自己的技術捆綁在一起，以制定人工智能或機器學習解決方案。人工智能私有云提供所有預先打包和預先配置的必要開發工具，旨在優化GPU集群，并配備簡化流程的MLOps管道。但是，不是將其作為一組公共云服務來使用，而是在您的裝載碼頭上顯示一堆盒子，您將它們安裝在數據中心機架上。乍一看，它們為渴望深入人工智能計劃的企業提供了完美的解決方案。然而，這個有希望的框架也帶來了自己的一系列挑戰。

仔細看一下權衡

一方面，這些專業云擅長為人工智能和機器學習提供專門構建的功能，增強數據主權和安全性。減少延遲對于特定的應用程序也是一個顯著的優勢，允許組織利用實時數據處理。

然而，這些設置的靜態特性帶來了一個相當大的缺點。許多私有人工智能云限制了技術的靈活性，可能需要大量投資，而且隨著企業需求的發展，幾乎沒有適應的空間。組織可能會發現自己被鎖定在供應商解決方案中，這些解決方案可能不支持較新的人工智能框架或工具，從而扼殺創新和增長。

遷移到私有人工智能云的成本影響是另一個關鍵考慮因素。公共云提供商通常采用現收現付的模式，但私有人工智能云需要巨額的前期投資，可能會增加到數百萬美元。硬件基礎設施可以從200萬到1000萬美元不等，軟件許可證通常需要每年50萬到200萬美元的支出。此外，還有運營開銷——人員配置、公用事業和維護。

相比之下，公共云提供商消除了大量的前期基礎設施投資，并提供了根據需求擴展資源的靈活性。公共云環境對新技術和定價結構的快速適應性對許多組織來說是一個顯著的優勢。

當您考慮到在五年的時間跨度內，私有云通常比公共云提供運營成本優勢時，這將成為一個更加復雜的決策。但是，您需要考慮全部成本，包括維護這些系統的人員、電力成本等。在比較公共云和私有云選項的TCO時，這些通常被忽略。

未來的五年計劃是什么?

以下提出一個關于戰略規劃的基本問題。隨著組織被專業私有云的承諾所吸引，仔細評估性能需求、數據治理需求和人工智能項目的長期軌跡至關重要。增強控制的誘惑吸引了許多組織，然而他們冒著投資靜態技術的風險，面對快速的人工智能進步，這些技術可能會過時。

混合方法通常是最實用的解決方案。公司可以從專用私有云中受益，以滿足需要強大數據治理的一致工作負載，同時還可以使用公共云進行實驗和溢出容量。順便說一下，這比聽起來更有挑戰性。

最終，專門的私有云，特別是那些專注于人工智能的私有云，在某些情況下越來越不可或缺。它們比過去的私有云更好，私有云更像是騙局，而不是合法的解決方案。然而，組織必須權衡利弊，特別是與靜態技術基礎設施相關的潛在限制和成本。

以下是一些一般性建議。如果你計劃在未來五年內改變很多，而你現有的需求根本沒有解決，那么公共云提供商可能是人工智能開發、部署和運營等方面的最佳解決方案。如果你在未來五年內不太可能有很多變化，那么私有云選項，比如人工智能，是真正具有成本效益的，假設你的需求將你帶到那里。這是另一種“視情況而定”的情況。

底線是明確的：盡管專門的人工智能云具有重要作用，但組織必須靈活。在公共云環境中從小規模開始，只有在對工作負載模式有了穩定的理解后才逐漸擴大規模，這樣可以降低風險。保持適應性至關重要，因為人工智能的快節奏意味著今天完美的云解決方案明天可能會變得不合適。明智地選擇，并記住，持續的變化是數字環境中唯一不變的。