خلاصه مقاله
سازمانها بهجای تعویض کل زیرساخت، با حرکتهای کوچک، امن و کمهزینه مسیر آمادهسازی برای پروژههای هوش مصنوعی را هموار میکنند.
مقدمهای کاربردی
نیازی به سرمایهگذاری سنگین و جابهجایی همه سیستمها نیست؛ همین حالا میتوانید با چند تغییر هوشمند، زیرساخت فعلی را برای هوش مصنوعی آماده کنید.
مشکل اصلی: مدرنسازی متوقف میشود
برنامههای قدیمی را نمیتوان یکشبه به ابر برد؛ بازنویسی پرهزینه است و «بلند کردن و انتقال» ساده هم قبض ابر را چندبرابر میکند.
راهکار: انتقال تدریجی ماشینهای مجازی به Azure
با ابزارهای جدید میتوان VMها را بدون تغییر کد به Azure برد و هزینه ذخیرهسازی را پایین نگه داشت؛ این اولین قدم برای آزمایش هوش مصنوعی است.
نگرانی بزرگ: حفاظت از داده در مدل ترکیبی
ترکیب فضای on-premise و ابر خطر از دسترفتن یا افشای داده را بالا میبرد؛ مدیران به پشتیبانگیری مطمئن و رعایت قوانین محلی نیاز دارند.
راهکار: مدیریت یکپارچه snapshot و replication
با integration جدید Azure میتوان دادههای حساس را بهصورت immutable snapshot در مرکز داده خود نگه داشت و همزمان از ابزارهای ابر استفاده کرد.
هوش مصنوعی بدون تعویض پلتفرم
سرمایهگذاری روی پلتفرم جدید هزینه و ریسک دارد؛ بسیاری شرکتها دنبال راهی برای اجرای AI روی همان پایگاههای فعلی هستند.
راهکار: SQL Server 2025 با توانایی Vector DB
با افزودن قابلیتهای بردار به SQL Server، همان پایگاه داده قبلی پاسخگوی Chatbot و جستوجوی هوشمند میشود؛ نیازی به مهاجرت نیست.
مدیریت Kubernetes در کنار سیستمهای قدیمی
همزمان اجرای Container و VM باعث پیچیدگی میشود؛ تیمها به ابزاری برای یکپارچهسازی networking و storage در هر دو محیط احتیاج دارند.
راهکار: Portworx روی Azure Kubernetes و OpenShift
Portworx امکان مدیریت یکپارچه داده را میدهد و حتی با KubeVirt میتوان VMها را داخل Kubernetes اجرا کرد؛ بنابراین یادگیاری تیمها حداقل میشود.
درس مشترک همه تجربهها
- بازسازی انفجاری نکنید؛ قدمهای کوچک بردارید.
- هزینه، امنیت و حاکمیت داده را از همان ابتدا در نظر بگیرید.
- پلتفرمهایی انتخاب کنید که با مهارت فعلی تیم سازگار باشد.
با این رویکرد، حتی در میانمدت میتوان زیرسایتی ساخت که هم کار امروز را بهتر انجام دهد و هم فردا از هوش مصنوعی پشتیبانی کند.