Расширение интернета и мобильных устройств открыли новую эру автономных ИИ-агентов, работающих совместно с людьми. Управление затратами и инфраструктурными потребностями этих ИИ-нагрузок имеет решающее значение из-за их ресурсоемкости и неравномерности, что приводит к потенциальной недогрузке. Организациям необходимы динамические стратегии управления мощностями для оптимизации инвестиций в инфраструктуру, обеспечивая предсказуемые затраты и производительность как для корпоративных, так и для ИИ-приложений. Это включает в себя обеспечение ресурсами для предсказуемого спроса и автоматизацию реагирования на непредвиденные изменения.Одной из ключевых стратегий является планирование мощностей для запланированных событий с помощью Dynamic Workload Scheduler. Он предлагает "режим гибкого запуска" для оптимизации затрат на пакетные задания, терпимые к задержкам, и "режим календаря" для гарантированных мощностей во время критически важных, привязанных ко времени событий. Другим важным аспектом является поддержание непрерывности обслуживания с помощью планов отката для каждого приложения. Это включает определение автоматизированных, приоритезированных списков аппаратных средств для отката с использованием управляемых групп экземпляров (MIG) для неконтейнеризированных рабочих нагрузок в Google Compute Engine, что позволяет приложениям автоматически переключаться на альтернативные вычислительные опции.Для контейнеризированных рабочих нагрузок Google Kubernetes Engine (GKE) предоставляет адаптивный управляющий узел для автоматизации всего жизненного цикла управления мощностями. Пользовательские ComputeClasses GKE позволяют создавать многомерные списки отката, динамически объединяя различные семейства виртуальных машин, размеры и масштабирование в разных зонах и моделях потребления. GKE также предлагает динамическое распределение ресурсов, позволяя приложениям определять точные аппаратные параметры, тем самым максимизируя использование и снижая затраты за счет выделения только необходимой "доли" оборудования вместо целого GPU или TPU.Преодоление инфраструктурных ограничений требует двустороннего подхода: обеспечения ресурсами для предсказуемого спроса и создания автоматизации для непредсказуемого спроса. Эта комбинированная стратегия обеспечивает предварительно запланированные мощности для запланированных событий, позволяя инфраструктуре адаптироваться к неожиданным изменениям без ручного вмешательства. Архитектурная гибкость имеет первостепенное значение, поскольку 90% предприятий планируют развернуть агентов, но только 17% уверены в своей текущей ИТ-инфраструктуре. Это требует не только специализированной инфраструктуры, но и интеллектуальных стратегий использования для решения проблем неэффективности выполнения.Чтобы начать внедрение динамической инфраструктуры, организации должны провести аудит своих рабочих нагрузок для немедленной экономии затрат, выявив приложения, тесно связанные с отдельными семействами виртуальных машин или зонами, и наметив жизнеспособные альтернативные аппаратные конфигурации. Обязательство по минимальным расходам также может разблокировать глубоко дисконтированные цены за счет скидок на использование по обязательству. Наконец, рекомендуется обратиться к своей команде аккаунта Google Cloud для разработки индивидуальной стратегии управления мощностями и настройки автоматизированных списков отката.