Door ongekende inzichten, automa­ti­se­ring en besluit­vor­mings­mo­ge­lijk­heden te bieden, belooft de integratie van AI-modellen in bedrijfs­ap­pli­ca­ties een stevige impact op de bedrijfs­voe­ring van bedrijven te hebben. Dit brengt echter ook aanzien­lijke uitda­gingen voor IT-afdelingen, met name bij het schalen van server‑, opslag- en netwerk­om­ge­vingen om deze geavan­ceerde workloads te onder­steunen. Of het nu gaat om het gebruik van externe AI-modellen zoals Gemini of Chat-GPT, of om het ontwik­kelen van eigen modellen, een strate­gi­sche en omvat­tende aanpak is essentieel.

AI-modellen, of ze nu extern of intern ontwik­keld zijn, hebben unieke reken‑, opslag- en netwerk­be­hoeften. Externe modellen, meestal gehost door derden en toegan­ke­lijk via API’s, kunnen een groot deel van de verwer­kings­be­hoefte opvangen, maar vereisen nog steeds een robuuste netwerk- en in veel gevallen de nodige lokale verwer­king en opslag voor tussen­ge­ge­vens. Intern ontwik­kelde modellen vragen om aanzien­lijke verwer­kings­ca­pa­ci­teit, waaronder high-perfor­mance CPU’s en GPU’s, grote opslag­ca­pa­ci­teit voor datasets en model­pa­ra­me­ters, en high-bandwidth netwerken voor gegevens­over­dracht en gedis­tri­bu­eerd rekenen.

Schalen van serverinfrastructuur

Het schalen van de server­in­fra­struc­tuur begint met het selec­teren van de juiste hardware. High-core-count en high-clock-speed CPU’s zijn essen­tieel voor het voorbe­werken van gegevens en het afhan­delen van algemene bereke­ningen. Voor AI-workloads worden NVIDIA GPU’s vaak gebruikt vanwege hun CUDA-kernen, die geopti­ma­li­seerd zijn voor paral­lelle verwer­king. Modellen zoals de A100 of V100 zijn populaire keuzes vanwege hun vermogen om complexe AI-taken efficiënt af te handelen. Vergeet echter niet dat ook andere aanbie­ders – denk aan AMD, maar inmid­dels ook een hele reeks van leveran­ciers van gespe­ci­a­li­seerde AI-proces­soren – GPU-oplos­singen bieden. 

Voldoende RAM is cruciaal voor het beheren van grote datasets en model­pa­ra­me­ters, terwijl high-capacity VRAM essen­tieel is voor GPU-gebaseerde bereke­ningen. Snelle NVMe SSD’s bieden vlotte toegang tot datasets en model­be­standen, terwijl HDD’s kunnen worden gebruikt voor archi­ve­ring en minder vaak toegan­ke­lijke gegevens.

Virtu­a­li­satie en contai­ne­ri­satie spelen een cruciale rol bij het schalen van de server­in­fra­struc­tuur. Virtual Machines (VM’s) bieden geïso­leerde omgevingen, die nuttig zijn voor ontwik­kelen en testen. Tools zoals VMware vSphere of Micro­soft Hyper‑V kunnen helpen bij het efficiënt beheren van VM’s. Contai­ners, zoals die geleverd door Docker, bieden licht­ge­wicht, draag­bare omgevingen voor AI-workloads. Kuber­netes kan deze contai­ners orkestreren, waardoor schaal­baar­heid en hoge beschik­baar­heid worden gegarandeerd.

Effec­tief server­be­heer omvat monito­ring, logging en automa­ti­se­ring. Het imple­men­teren van monito­ring­tools zoals Prome­theus en Grafana kan helpen bij het volgen van het gebruik van resources, terwijl logging frame­works als de zogeheten ELK stack (Elastic­search, Logstash, Kibana) centrale logging bieden. Automa­ti­se­ringstools als Ansible, Puppet of Chef kunnen de server­con­fi­gu­ratie en ‑beheer stroom­lijnen, terwijl CI/CD-pipelines (bijvoor­beeld Jenkins, GitLab CI) helpen om de imple­men­tatie en updates te automatiseren.

Aandacht voor de opslaginfrastructuur

Het schalen van opslag­in­fra­struc­tuur vereist het selec­teren van de juiste opslag­op­los­singen. Network Attached Storage (NAS) biedt gedeelde opslag toegan­ke­lijk via een netwerk, wat nuttig is voor samen­wer­kingsom­ge­vingen waar meerdere servers toegang nodig hebben tot dezelfde gegevens. Storage Area Networks (SANs) bieden high-speed, dedicated opslag­net­werken, ideaal voor high-perfor­mance appli­ca­ties die low-latency toegang nodig hebben tot grote datasets. Oplos­singen voor object storage, zoals Amazon S3, Google Cloud Storage of on-premise oplos­singen zoals Ceph, bieden schaal­bare en kosten­ef­fi­ci­ënte opslag voor grote volumes ongestruc­tu­reerde gegevens.

Daarnaast is een effec­tief gegevens­be­heer nodig. Dit omvat het imple­men­teren van beleids­re­gels voor het beheren van de complete levens­cy­clus van gegevens, inclu­sief archi­ve­ring, back-up en retentie. Tools zoals Commvault of Veeam kunnen hierbij van pas komen. Gegevens­re­pli­catie zorgt voor hoge beschik­baar­heid en herstel­op­ties na storingen, terwijl caching-mecha­nismen (bijvoor­beeld Redis of Memca­ched) de toegangs­tijden tot gegevens verbeteren.

Netwerkinfrastructuur upgraden

Het schalen van netwer­k­in­fra­struc­tuur vereist een goed ontworpen netwerk. High-bandwidth netwerken (10 Gbps of hoger Ethernet) zijn essen­tieel voor inter-server­com­mu­ni­catie. Voor ultra-low latency en de behoefte aan enorme hoeveel­heden bandbreedte kan Infini­Band worden overwogen. Netwerk­seg­men­tatie, met behulp van VLANs of Software-Defined Networ­king (SDN), helpt bij het isoleren van verschil­lende soorten verkeer, zoals gegevens­over­dracht, API-oproepen en gebruikersverkeer.

Bevei­li­ging van het netwerk is cruciaal bij het schalen van infra­struc­tuur voor AI-integratie. Het imple­men­teren van next-genera­tion firewalls kan beschermen tegen externe bedrei­gingen, terwijl intrusion detec­tion systems (IDS) helpen bij het monitoren en reageren op bevei­li­gings­in­ci­denten. Het versleu­telen van gegevens in transit met proto­collen zoals TLS/​SSL en het zorgen dat gegevens at rest versleu­teld zijn met oplos­singen zoals BitLocker of LUKS zijn cruciaal voor het behouden van gegevens­in­te­gri­teit en ‑bevei­li­ging.

Tools voor het. Monitoren van de netwerk­pres­ta­ties zoals Nagios, Zabbix of Solar­Winds helpen ongetwij­feld bij het identi­fi­ceren van bottle­necks en het optima­li­seren van presta­ties. Load balan­cers, zoals HAProxy of NGINX, verdelen netwerk­ver­keer gelijk­matig over servers, waardoor hoge beschik­baar­heid en schaal­baar­heid worden gegaran­deerd door het dynamisch balan­ceren van belastingen.

Integratie van externe AI-modellen

Het integreren van externe AI-modellen vereist een weldoor­dacht beheer van de gebruikte API’s. API-gateways, denk aan Kong of AWS API Gateway, kunnen API-calls naar externe modellen beheren en bevei­ligen. Het imple­men­teren van rate limiting, authen­ti­catie en logging helpt om het API-gebruik te volgen en te contro­leren. Het cachen van API-antwoorden met in-memory caches zoals Redis of gedis­tri­bu­eerde caches zoals Memca­ched kan de latency maar ook de kosten vermin­deren die verbonden zijn aan herhaalde oproepen naar externe modellen.

Data pipelines – ontwik­keld met tools zoals Apache NiFi of Apache Kafka – zijn bedoeld om gegevens voor te bewerken voordat ze naar externe modellen worden verzonden. Het imple­men­teren van pipelines voor nawer­king om de resul­taten van externe modellen te verwerken en op te slaan, is noodza­ke­lijk voor een goede integratie in bedrijfsapplicaties.

Conclusie

Het schalen van server‑, opslag- en netwerk­om­ge­vingen om het integreren van AI-modellen te onder­steunen, is voor veel IT-afdelingen een flinke uitda­ging. Het vereist vrijwel altijd nieuwe kennis en vaardig­heden. Door zorgvuldig te plannen en strate­gieën te imple­men­teren die hardware‑, software- en netwerk­be­hoeften in kaart brengen en hiervoor oplos­singen aandragen, kunnen IT-afdelingen ervoor zorgen dat hun infra­struc­tuur in staat is om de eisen van zowel externe als intern ontwik­kelde AI-modellen aan te kunnen. Dit verbe­tert niet alleen de algehele presta­ties en mogelijk­heden van bedrijfs­ap­pli­ca­ties, maar positi­o­neert de organi­satie ook voor toekom­stige groei en innovatie.

Illustra­tions: AI