Stel je voor dat je op een kruispunt in je AI reis staat en voor een cruciale beslissing staat: moet je je AI applicaties on-premise of in de cloud inzetten? Beide opties hebben hun voor- en nadelen, en het maken van de juiste keuze kan een grote positieve impact hebben op jouw project.
Implementatie op locatie biedt controle en maatwerk, perfect voor sectoren met strikte beveiligingsbehoeften. Ondertussen biedt cloud implementatie schaalbaarheid en flexibiliteit, ideaal voor snelgroeiende projecten en fluctuerende werklasten. Door Docker en API’s in beide benaderingen te integreren, kun je je activiteiten stroomlijnen en prestaties verbeteren.
In deze blog onderzoeken we de voor- en nadelen van AI implementaties op locatie versus in de cloud, en hoe de containerisatie van Docker en de naadloze integratiemogelijkheden van API’s een belangrijke rol spelen bij deze beslissing.
Wat is Docker?
Docker is een open-source platform dat de ontwikkeling, implementatie en beheer van applicaties vereenvoudigt door gebruik te maken van containerisatie. Containers zijn lichtgewicht, draagbare eenheden die een applicatie samen met de afhankelijkheden ervan verpakken, waardoor consistente prestaties in verschillende omgevingen worden gegarandeerd.
Belangrijkste kenmerken van Docker
- Containerisatie: Bevat applicaties en hun afhankelijkheden, waardoor ze consistent in verschillende omgevingen kunnen worden uitgevoerd.
- Draagbaarheid: Containers kunnen op elk systeem draaien dat Docker ondersteunt, inclusief lokale machines, lokale servers en cloudplatforms.
- Efficiëntie: Containers delen de host OS kernel, waardoor ze efficiënter met hulpbronnen omgaan en sneller kunnen starten dan traditionele virtuele machines.
- Isolatie: Maakt gebruik van Linux kernelfuncties om ervoor te zorgen dat elke container onafhankelijk werkt, waardoor de veiligheid en stabiliteit worden verbeterd.
- Schaalbaarheid: Ondersteunt orkestratie tools zoals Docker Compose en Kubernetes voor het beheren van applicaties met meerdere containers.
De architectuur van Docker omvat een client-servermodel met de Docker client, Docker daemon en Docker Hub, een opslagplaats voor containerimages. Deze architectuur en de functies ervan maken Docker tot een krachtig hulpmiddel voor de ontwikkeling en implementatie van moderne applicaties.
Voordelen van Docker voor AI applicaties
Docker biedt verschillende belangrijke voordelen voor AI toepassingen, waardoor het een essentieel hulpmiddel is voor datawetenschappers en machine learning ingenieurs:
- Reproduceerbaarheid: Docker zorgt ervoor dat AI experimenten en modellen reproduceerbaar zijn door een consistente omgeving op verschillende machines te bieden. Deze consistentie garandeert dat dezelfde code overal hetzelfde resultaten retourneert.
- Draagbaarheid: Docker containers bevatten de volledige softwarestack, inclusief afhankelijkheden, waardoor het gemakkelijk wordt om AI applicaties over verschillende omgevingen te verplaatsen, van lokale machines tot cloudplatforms, zonder compatibiliteitsproblemen.
- Schaalbaarheid: Docker maakt het eenvoudig schalen van AI applicaties mogelijk. Containers kunnen snel omhoog of omlaag worden geschaald om aan de computerbehoeften te voldoen, het gebruik van bronnen te optimaliseren en variërende werklasten efficiënt af te handelen.
- Beveiliging: Docker verbetert de beveiliging door containers van het hostsysteem en van elkaar te isoleren met behulp van naamruimten en controlegroepen (cgroups). Deze isolatie vermindert het risico op ongeautoriseerde toegang en interferentie.
- Efficiëntie: Containers delen de kernel van het hostbesturingssysteem (OS), waardoor ze efficiënter met hulpbronnen omgaan en sneller kunnen starten dan traditionele virtuele machines. Deze efficiëntie resulteert in snellere opstarttijden en een beter hardwaregebruik, cruciaal voor AI workloads.
- Vereenvoudigde implementatie: Docker vereenvoudigt de implementatie van AI modellen door de volledige applicatiestack in een container in te kapselen. Deze inkapseling zorgt voor een consistente implementatie op verschillende platforms, waardoor implementatiefouten worden verminderd en de time-to-market wordt versneld.
Door gebruik te maken van deze voordelen stroomlijnt Docker de ontwikkeling, implementatie en het beheer van AI applicaties, waardoor het een krachtig hulpmiddel wordt in het AI ecosysteem.
Wat is een API?
Een API, of Application Programming Interface, is een set regels en protocollen waarmee verschillende softwareapplicaties met elkaar kunnen communiceren. Het definieert de methoden en dataformaten die applicaties kunnen gebruiken om informatie op te vragen en uit te wisselen, waardoor een naadloze integratie en interactie tussen verschillende softwarecomponenten mogelijk wordt.
Belangrijkste kenmerken van API’s
- Interoperabiliteit: API’s zorgen ervoor dat verschillende systemen en applicaties kunnen samenwerken, ongeacht hun onderliggende technologieën.
- Abstractie: Ze bieden een vereenvoudigde interface voor ontwikkelaars, waarbij de onderliggende complexiteit van het systeem wordt geabstraheerd.
- Herbruikbaarheid: API’s stellen ontwikkelaars in staat bestaande functionaliteiten en diensten te hergebruiken, waardoor de ontwikkeling wordt versneld en redundantie wordt verminderd.
- Schaalbaarheid: API’s vergemakkelijken de integratie van nieuwe functies en diensten zonder bestaande systemen te verstoren.
API’s zijn essentieel in de moderne softwareontwikkeling, waardoor complexe, onderling verbonden systemen kunnen worden gecreëerd en de functionaliteit en het bereik van applicaties kunnen worden vergroot. Ze zijn ook essentieel voor ontwikkelaars om hen in staat te stellen geavanceerde AI functionaliteiten te benutten zonder ze helemaal opnieuw te hoeven bouwen.
De rol van API’s om de kracht van AI te benutten
AI integratie inschakelen
API’s fungeren als tussenpersonen waardoor verschillende softwaresystemen kunnen communiceren en gegevens kunnen uitwisselen. Door AI API’s te gebruiken, kunnen ontwikkelaars eenvoudig AI functies zoals natuurlijke taalverwerking, computervisie en machinaal leren in hun applicaties integreren.
Vereenvoudiging van de adoptie van AI
AI API’s maken geavanceerde AI technologieën toegankelijk voor organisaties zonder uitgebreide AI expertise. Kleine bedrijven en bedrijven zonder speciale AI afdelingen kunnen AI API’s gebruiken om hun producten en diensten te verbeteren, waardoor de behoefte aan aanzienlijke investeringen in AI ontwikkeling wordt verminderd.
Verbetering van de functionaliteit
AI API’s bieden geavanceerde functies zoals sentimentanalyse, beeldherkenning en voorspellende analyses. Dankzij deze mogelijkheden kunnen applicaties complexe taken uitvoeren, processen automatiseren en meer gepersonaliseerde en intelligente gebruikerservaringen bieden.
Verbetering van de efficiëntie
Door gebruik te maken van AI API’s kunnen ontwikkelaars tijd en middelen besparen. In plaats van AI modellen helemaal opnieuw te ontwikkelen, kunnen ze vooraf gebouwde API’s gebruiken om snel AI functionaliteiten aan hun applicaties toe te voegen. Deze aanpak versnelt de ontwikkelingscycli en zorgt voor betrouwbare prestaties.
Schaalbaarheid faciliteren
Met AI API’s kunnen applicaties grote hoeveelheden verzoeken efficiënt verwerken. De AI modellen achter deze API’s kunnen worden geschaald om aan de vraag te voldoen, waardoor consistente prestaties worden gegarandeerd, zelfs als het gebruik groeit.
Zorgen voor consistentie
AI API’s bieden consistente reacties, ongeacht wie de API gebruikt of wanneer deze wordt geopend. Deze betrouwbaarheid is cruciaal voor het behoud van de kwaliteit en nauwkeurigheid van AI gestuurde functies in verschillende gebruiksscenario’s.
Samenvattend zijn API’s essentieel voor het integreren van AI in applicaties, het toegankelijk maken van geavanceerde AI mogelijkheden, het verbeteren van de functionaliteit, het verbeteren van de efficiëntie, het faciliteren van schaalbaarheid en het garanderen van consistente prestaties.
Wat zijn populaire API’s die worden gebruikt voor toepassingen om AI te gebruiken?
API’s zijn baanbrekend bij het integreren van AI mogelijkheden in applicaties, waardoor ontwikkelaars geavanceerde functionaliteiten kunnen benutten zonder deze helemaal opnieuw te hoeven bouwen. Hier zijn enkele van de meest populaire API’s die worden gebruikt voor AI toepassingen:
OpenAI API
De OpenAI API biedt toegang tot krachtige modellen zoals GPT-4o en DALL-E, waardoor functionaliteiten zoals het genereren van tekst, het genereren van afbeeldingen en het vertalen van talen mogelijk worden. Het wordt veel gebruikt voor het maken van chatbots, virtuele assistenten, sentimentanalyse en meer.
Claude 3 API
De Claude 3 API is ontwikkeld door Anthropic en biedt geavanceerde mogelijkheden voor natuurlijke taalverwerking. Het ondersteunt taken zoals het genereren van tekst, samenvattingen, sentimentanalyse en taalvertaling. Claude 3-modellen, waaronder Opus, Sonnet en Haiku, staan bekend om hun hoge prestaties en schaalbaarheid.
Google Gemini API
De Gemini API van Google is een multimodaal AI model dat tekst, afbeeldingen en video’s kan verwerken. Het ondersteunt een breed scala aan toepassingen, waaronder het genereren van inhoud, objectherkenning en het begrijpen van digitale inhoud. De API is ontworpen voor zowel zakelijke als kleinschalige implementaties en biedt robuuste beveiligings- en prestatiefuncties.
Stabiele diffusie API
De Stable Diffusion API wordt gebruikt voor het genereren van hoogwaardige afbeeldingen uit tekstbeschrijvingen. Het is vooral waardevol voor creatieve toepassingen, zoals het genereren van aangepaste avatars, het inkleuren van afbeeldingen en het maken van video’s. De API ondersteunt verschillende functies, zoals tekst-naar-afbeelding- en afbeelding-naar-afbeelding-transformaties.
Repliceer API
Met de Replicate API kunnen ontwikkelaars verschillende AI modellen in de cloud uitvoeren. Het ondersteunt taken zoals het genereren van afbeeldingen, spraakherkenning en meer. De API is ontworpen met het oog op flexibiliteit, waardoor ontwikkelaars eenvoudig AI modellen kunnen uploaden, implementeren en beheren.
Deze API’s bieden een breed scala aan AI functionaliteiten, waardoor het voor ontwikkelaars gemakkelijker wordt om geavanceerde AI mogelijkheden in hun applicaties te integreren, de gebruikerservaringen te verbeteren en complexe taken te automatiseren zonder dat ze geld hoeven te investeren in het zelf bouwen van oplossingen.
Cloud vs. On-Premise AI implementatie
De keuze tussen on-premise en cloud-native implementatie is cruciaal. Elke optie brengt zijn eigen voordelen en uitdagingen met zich mee, en jouw keuze zal afhangen van factoren als schaalbaarheid, kosten, controle en beveiliging. Als je de verschillen tussen deze twee modellen kent, kun je de beste beslissing nemen voor jouw zakelijke behoeften en doelstellingen. Laten we eens kijken naar wat elke aanpak te bieden heeft en hoe je de juiste kiest voor jouw AI strategie.
Wat is AI On-Premise?
AI on-premise verwijst naar het inzetten van AI infrastructuur en applicaties binnen de fysieke gebouwen van een organisatie. Dit model omvat het lokaal opzetten en onderhouden van de benodigde hardware-, software- en netwerkcomponenten.
Voordelen van On-premise AI
- Controle en maatwerk: Organisaties hebben volledige controle over hun AI infrastructuur, waardoor uitgebreide aanpassingen mogelijk zijn om aan specifieke vereisten te voldoen. Dit is vooral gunstig voor industrieën met unieke workflows en processen.
- Gegevensbeveiliging en compliance: Implementaties op locatie bieden verbeterde gegevensbescherming, omdat alle gegevens worden opgeslagen en verwerkt binnen de beveiligde omgeving van de organisatie. Dit is van cruciaal belang voor sectoren als de gezondheidszorg, de financiële sector en de overheid, waar gegevensprivacy en naleving van de regelgeving topprioriteiten zijn.
- Prestaties: On-premise AI kan gebruikmaken van de bestaande infrastructuur, waardoor de latentie mogelijk wordt verminderd en de prestaties voor rekenintensieve taken worden verbeterd. Dit is ideaal voor toepassingen die veel rekenkracht en lage latentie vereisen.
On-premise AI brengt echter ook aanzienlijke uitdagingen met zich mee, waaronder hoge aanloopkosten voor hardware en doorlopende onderhoudskosten. Het vereist aanzienlijke IT-expertise om de infrastructuur effectief te beheren en op te schalen.
Wat is Cloud-Native AI?
Cloud-native AI maakt gebruik van cloud computing technologieën om AI applicaties te bouwen, implementeren en beheren. Deze aanpak maakt gebruik van cloudservices en -infrastructuur, zoals die van Google Cloud, Microsoft en Amazon, om schaalbare, flexibele en veerkrachtige omgevingen voor AI workloads te bieden.
Voordelen van cloud-native AI
- Schaalbaarheid: Cloud-native architecturen maken het dynamisch schalen van bronnen mogelijk, waardoor het gemakkelijk wordt om wisselende werklasten en grootschalige AI projecten aan te kunnen. Deze elasticiteit is cruciaal voor het trainen van complexe modellen en het beheren van fluctuerende eisen.
- Kostenefficiëntie: Door gebruik te maken van cloudbronnen kunnen organisaties de hoge initiële kosten vermijden die gepaard gaan met on-premise hardware. Cloud-native AI maakt pay-as-you-go-modellen mogelijk, waardoor de kosten worden geoptimaliseerd op basis van het daadwerkelijke gebruik.
- Flexibiliteit en wendbaarheid: Cloud-native omgevingen ondersteunen de snelle ontwikkeling en implementatie van AI applicaties. Technologieën als containers, microservices en orkestratietools (bijvoorbeeld Kubernetes) faciliteren modulaire en flexibele ontwikkelingsprocessen.
- Veerkracht en beschikbaarheid: Cloud-native architecturen zijn ontworpen voor hoge beschikbaarheid en fouttolerantie, waardoor ervoor wordt gezorgd dat AI applicaties operationeel blijven, zelfs als de infrastructuur uitvalt. Dit wordt bereikt door ingebouwde redundantie- en failover-mechanismes.
Ondanks deze voordelen brengt cloud-native AI ook uitdagingen met zich mee, zoals potentiële problemen met de gegevensbeveiliging en de behoefte aan robuuste netwerkconnectiviteit. Organisaties moeten deze factoren zorgvuldig in overweging nemen bij de keuze tussen cloud-native en on-premise AI implementaties.
Het verschil tussen cloud-native AI en on-premise AI
Bij het kiezen tussen cloud-native AI en on-premise AI is het essentieel om de belangrijkste verschillen tussen verschillende kritische factoren te begrijpen. Deze verschillen kunnen een aanzienlijke impact hebben op de AI strategie en de algehele prestaties van uw organisatie.
Schaalbaarheid
Cloud-Native AI
- Elastische schaalbaarheid: Cloud-native AI biedt dynamische schaalbaarheid, waardoor je resources eenvoudig naar boven of naar beneden kunt schalen op basis van de vraag. Deze elasticiteit is ideaal voor AI workloads die onderhevig zijn aan fluctuerende eisen, zodat je alleen betaalt voor de resources die je gebruikt.
- Globaal bereik: Door gebruik te maken van het wereldwijde netwerk van datacenters kan cloud-native AI de latentie en beschikbaarheid verbeteren, waardoor het geschikt wordt voor toepassingen die hoge prestaties en lage latentie vereisen.
On-Premise AI
- Vaste capaciteit: On-premise AI wordt beperkt door de fysieke hardware die ter plaatse beschikbaar is. Voor het opschalen is de aanschaf en installatie van extra hardware nodig, wat tijdrovend en kostbaar kan zijn.
- Beperkingen op het gebied van hulpbronnen: Tijdens piekbelastingen kunnen on-premise systemen moeite hebben om de benodigde rekenkracht te leveren, wat kan leiden tot potentiële knelpunten in de prestaties.
kosten
Cloud-Native AI
- Pay-as-You-Go: Cloud-native AI heeft een pay-as-you-go-model, waardoor de initiële kapitaalinvesteringen worden verminderd. Dit model maakt kostenoptimalisatie mogelijk op basis van daadwerkelijk gebruik, waardoor het kosteneffectief is voor variabele werklasten.
- Operationele kosten: Hoewel de initiële kosten lager zijn, kunnen de lopende kosten zich opstapelen, vooral bij grootschalige gegevensoverdracht en continu gebruik.
On-Premise AI
- Hoge initiële kosten: Het implementeren van on-premise AI vereist aanzienlijke initiële investeringen in hardware, software en infrastructuur. Deze kosten kunnen echter in de loop van de tijd worden afgeschreven.
- Voorspelbare kosten: Zodra de infrastructuur aanwezig is, zijn de operationele kosten beter voorspelbaar, hoewel onderhoud en upgrades kunnen bijdragen aan de totale eigendomskosten.
Controle en maatwerk
Cloud-Native AI
- Beperkte controle: Cloud-native oplossingen bieden minder controle over de onderliggende infrastructuur. Organisaties moeten zich aanpassen aan de vooraf gedefinieerde opties en functies van de cloudleverancier.
- Standaardisatie: Hoewel cloudproviders robuuste tools en services bieden, zijn de aanpassingsmogelijkheden mogelijk beperkt in vergelijking met oplossingen op locatie.
On-Premise AI
- Volledige controle: On-premise AI biedt volledige controle over hardware, software en gegevens, waardoor uitgebreide aanpassingen mogelijk zijn om aan specifieke zakelijke behoeften te voldoen.
- Op maat gemaakte oplossingen: Organisaties kunnen hun AI infrastructuur afstemmen op hun unieke vereisten, waardoor optimale prestaties en integratie met bestaande systemen worden gegarandeerd.
Beveiliging en naleving
Cloud-Native AI
- Geavanceerde beveiligingsfuncties: Cloudproviders bieden geavanceerde beveiligingsmaatregelen, waaronder encryptie, identiteits- en toegangsbeheer en continue monitoring. Deze functies helpen gegevens te beschermen tegen inbreuken en cyberaanvallen.
- Nalevingscertificeringen: Veel cloudproviders voldoen aan industrienormen en -regelgeving en bieden certificeringen die de naleving voor organisaties kunnen vereenvoudigen.
On-Premise AI
- Verbeterde gegevenscontrole: On-premise AI zorgt ervoor dat organisaties de volledige controle over hun gegevens kunnen behouden, wat cruciaal is voor sectoren met strenge eisen op het gebied van gegevensprivacy en beveiliging.
- Aangepaste beveiligingsprotocollen: Organisaties kunnen op maat gemaakte beveiligingsmaatregelen implementeren die zijn afgestemd op hun specifieke behoeften, waardoor een extra beschermingslaag wordt geboden.
Toewijzing van IP adressen
Cloud-Native AI
- Dynamisch IP beheer: Cloud omgevingen maken gebruik van dynamische IP adrestoewijzing, wat het netwerkbeheer kan vereenvoudigen, maar mogelijk een zorgvuldige planning vereist om conflicten te voorkomen, vooral in hybride opstellingen.
- Niet-overlappende IP ruimten: Het plannen van niet-overlappende IP adresruimten in cloudregio’s en on-premise locaties is van cruciaal belang om conflicten te voorkomen en naadloze connectiviteit te garanderen.
On-Premise AI
- Statische IP toewijzing: Omgevingen op locatie maken doorgaans gebruik van statische IP adressen, wat meer controle biedt, maar handmatig beheer en planning vereist om conflicten te voorkomen.
- Netwerkaanpassing: Organisaties kunnen hun netwerkinfrastructuur ontwerpen om aan specifieke behoeften te voldoen, waardoor optimale prestaties en beveiliging worden gegarandeerd.
Welk model u voor uw bedrijf moet kiezen
Kiezen tussen cloud-native AI en on-premise AI is een cruciale beslissing die afhangt van de specifieke behoeften, doelen en beperkingen van uw organisatie. Hier vindt u een gids die u helpt bij het bepalen van het beste model voor uw bedrijf, samen met belangrijke vragen die je kan stellen en voorbeelden die je kunt overwegen.
Belangrijke overwegingen
Schaalbaarheidsbehoeften
- Cloud-Native AI: Ideaal voor bedrijven die een snelle groei of fluctuerende werklasten verwachten. Het biedt elastische schaalbaarheid, waardoor je resources naar behoefte kunt op- of afschalen.
- On-Premise AI: Geschikt voor bedrijven met stabiele, voorspelbare workloads die niet regelmatig hoeven te worden geschaald.
Kostenstructuur
- Cloud-Native AI: Volgt een pay-as-you-go-model, waardoor de initiële kapitaalinvesteringen worden verminderd. Dit is kosteneffectief voor variabele werklasten, maar kan in de loop van de tijd tot hogere operationele kosten leiden.
- On-Premise AI: Brengt aanzienlijke kosten vooraf voor hardware en software met zich mee, maar biedt voorspelbare langetermijnkosten. Dit kan kosteneffectiever zijn voor bedrijven met stabiele AI behoeften op de lange termijn.
Controle en maatwerk
- Cloud-Native AI: Biedt minder controle over de onderliggende infrastructuur, maar biedt robuuste tools en services voor snelle ontwikkeling en implementatie.
- On-Premise AI: Biedt volledige controle over hardware, software en gegevens, waardoor uitgebreide aanpassingen mogelijk zijn om aan specifieke zakelijke behoeften te voldoen.
Beveiliging en naleving
- Cloud-Native AI: Biedt geavanceerde beveiligingsfuncties en nalevingscertificeringen, maar houdt in dat je jouw gegevens aan een externe provider toevertrouwt.
- On-Premise AI: Garandeert volledige controle over gegevensbeveiliging en compliance, waardoor het geschikt is voor industrieën met strenge eisen op het gebied van gegevensprivacy en regelgeving.
Prestatie eisen
- Cloud-Native AI: Biedt hoge prestaties met de modernste hardware en een wereldwijd bereik, geschikt voor toepassingen die een lage latentie en hoge beschikbaarheid vereisen.
- On-Premise AI: Biedt gelokaliseerde bronnen, waardoor de latentie voor rekenintensieve taken mogelijk wordt verminderd, maar beperkt door de fysieke hardware die ter plaatse beschikbaar is.
Belangrijke vragen om te stellen
- Wat zijn onze schaalbaarheidsvereisten?
- Moeten we hulpbronnen dynamisch schalen op basis van de vraag?
- Zijn onze werklasten stabiel of fluctueren ze aanzienlijk?
- Wat is ons budget voor AI infrastructuur?
- Kunnen we ons hoge initiële kosten veroorloven, of geven we de voorkeur aan een pay-as-you-go-model?
- Wat zijn onze kostenoverwegingen op de lange termijn?
- Hoeveel controle hebben we nodig over onze AI infrastructuur?
- Hebben we uitgebreide maatwerk en controle nodig over hardware en software?
- Voelen we ons op ons gemak bij een externe provider die onze infrastructuur beheert?
- Wat zijn onze beveiligings- en compliancebehoeften?
- Gaan we om met gevoelige gegevens waarvoor strenge beveiligingsmaatregelen nodig zijn?
- Wat zijn de wettelijke vereisten voor onze branche?
- Wat zijn onze prestatie eisen?
- Hebben we een lage latentie en hoge beschikbaarheid nodig voor onze AI toepassingen?
- Kan onze on-premise infrastructuur aan onze prestatiebehoeften voldoen?
Voorbeelden van de beslissingen van andere bedrijven
Cloud-Native AI:
- Capital One: Maakt gebruik van cloud-native AI voor big data-beslissingen, fraudedetectie en efficiënte kredietgoedkeuringen, waarbij AWS wordt ingezet voor schaalbaarheid en veerkracht.
- Pinterest: Overgestapt naar Kubernetes voor het beheren van Docker containers, het vereenvoudigen van de implementatie en het verbeteren van de efficiëntie.
- Spotify: Maakt gebruik van Google Cloud voor zijn AI gestuurde muziekaanbevelingssysteem en profiteert van de schaalbaarheid en geavanceerde machine learning-tools van Google Cloud.
On-Premise AI:
- Financiële instellingen: Geven vaak de voorkeur aan on-premise AI om de controle over gevoelige financiële gegevens te behouden en naleving van wettelijke normen te garanderen.
- Life Sciences: Gebruik on-premise AI om grote hoeveelheden gevoelige patiëntgegevens te verwerken, waardoor naleving van de privacyregelgeving wordt gewaarborgd en de latentie voor realtime verwerking wordt verminderd.
De keuze tussen cloud-native AI en on-premise AI hangt af van de specifieke behoeften en prioriteiten van jouw organisatie. Door de juiste vragen te stellen en rekening te houden met jouw schaalbaarheids-, kosten-, controle-, beveiligings- en prestatievereisten, kun je een weloverwogen beslissing nemen die aansluit bij jouw strategische doelen. Voor veel bedrijven kan een hybride aanpak die het beste van beide modellen combineert de optimale oplossing bieden, waarbij controle en kosteneffectiviteit in evenwicht worden gebracht en tegelijkertijd de sterke punten van elk implementatiemodel worden benut.
Heb je hulp nodig bij het uitzoeken welke oplossing het beste bij jouw organisatie past? Krijg hulp van onze AI experts bij DataNorth. Onze experts kunnen je helpen met behulp van bijvoorbeeld hun AI Assessment om te beoordelen of On-Premise of de Cloud de beste keuze is.
