AI正在改变商业基础设施，通过自动化流程、优化资源并改进决策，组织可以转型为适应性平台。构建智能基础设施需标准化数据管道、集中数据、自动化例行任务并嵌入安全控制。运营AI基础设施需将安全性、治理和业务目标对齐，通过特定KPI衡量业务影响。新兴模式包括边缘计算、预测性维护和自我修复功能。从小处着手，交付价值，赢得信任，逐步扩展。
译自：How To Use AI To Design Intelligent, Adaptable Infrastructure
作者：Dharani Pothula
人工智能 (AI) 正在改变商业基础设施。随着 AI 自动化流程、优化资源并改进决策，组织可以从静态系统转变为适应性平台。现代 AI 驱动的数据架构 能够在短短几分钟内整合和协调来自数千个来源的数百万行不一致的数据，从而自动化曾经需要数周或数月才能完成的工作。通过将 AI 融入企业的架构和治理框架，领导者可以提高生产力和敏捷性，而无需牺牲控制或安全性。
重点在于实际步骤，包括建立强大的数据基础、将 AI 项目与业务目标对齐，以及应用来自真实世界转型项目的经验教训，以保持竞争优势。
构建智能基础设施：从静态系统到 AI 驱动的平台
干净、结构化且可访问的数据是任何智能基础设施的基础。没有它，AI 就无法提供准确或有用的见解。当数据准确、及时且持续地传输时，AI 工具可以发现传统监控系统遗漏的模式。因此，要构建能够学习和适应的 AI 赋能基础设施，第一步是标准化数据管道并执行治理实践，包括设置命名约定、标记和版本控制数据、记录系统和用户活动以及实施访问控制。它还需要实时审计和一致的监控。这些操作支持收集准确的数据以供 AI 学习，使组织能够避免阻碍系统性能和决策的手动错误和盲点。
预测智能建立在这个基础上。当数据集中且可访问时，AI 可以识别新出现的问题、预测系统需求并优化配置，而无需人工干预。科珀斯克里斯蒂港最近 将来自多个来源的运营数据集中化，包括气象传感器、船舶应答器和摄像头系统，整合到一个单一的实时基础设施中。以前的系统存在数据滞后，这可能会将船舶位置数据延迟长达六分钟。通过改进数据组织，该港口使用机器学习来预测船舶位置并改进团队协调。通过扩展其 AI 基础设施，该港口可以预测船舶交叉和潜在的碰撞。
有了干净、受治理的数据基础，下一步是将该基础设施转变为可以学习、适应和行动的系统。自动化例行任务（如配置和合规性检查）可以提高效率，并使技术团队能够专注于性能改进，而不是维护。自动化减少了人为错误，并支持更一致的运营，尤其是在分布式环境中
随着基础设施变得更加智能，自动化适应性成为一项基本能力。系统根据需求扩展云资源、应用补丁程序而无需停机，并实时优化配置。组织无需重新构建其堆栈或暂停运营即可满足不断变化的需求。
这些能力的基础是系统级的推动因素，包括集成的治理、基于角色的访问、审计日志记录和嵌入式安全控制，这些控制自动且持续地运行。当这些控制构建到基础设施中，而不是稍后添加时，组织可以获得灵活、可跟踪的平台。这种类型的基础设施支持由数据驱动并与实际使用相一致的持续、渐进的改进，而不是需要定期检修的静态系统。
运营 AI 基础设施：安全性、治理和战略对齐
成功运营 AI 基础设施不仅仅是部署高级模型。它创建了一个安全、结构化、与业务对齐的基础，使创新能够负责任地扩展。运营 AI 基础设施不是将安全性和治理视为障碍，而是将其视为集成的推动因素。借助 AI 驱动的控制（如自动化合规性检查和实时风险检测），安全性成为一种积极的力量，帮助团队在问题变成事件之前识别问题。
良好的治理通过消除不确定性来进一步加速进展。借助定义明确的访问控制、审计跟踪和合规性护栏，开发人员可以测试和部署新想法，而无需担心意外违反策略或引入风险。这种结构在不限制创造力的情况下提供方向，从而促进在安全、负责任的范围内进行实验。
通过将治理嵌入到 AI 基础设施的结构中，组织可以为持续改进创造空间，同时使开发与业务优先级保持一致。每个 AI 驱动的决策、访问点和模型更新都需要记录并可跟踪，以实现透明度。此文档可确保法规合规性并建立信任。当有人问“为什么会发生这种情况？”时，一个管理良好的系统可以提供清晰、可审计的答案。
战略性地部署 AI 基础设施意味着它与特定的业务目标保持一致。无论是提高效率、降低风险还是实现更快的决策，都可以通过反映实际业务影响来衡量成功。当将创新与战略监督相结合时，AI 就会成为推动进步的有纪律的引擎。
衡量业务影响：将 AI 基础设施见解转化为 ROI
只有当通过 AI 改造基础设施的工作与特定的、可衡量的业务目标联系起来时，才能带来持久的价值。通过定义超出系统正常运行时间或吞吐量的关键绩效指标 (KPI)，组织可以专注于高影响力的结果，例如改善客户体验、降低运营成本或加快产品发布。例如，自动化基础设施配置检查通过缩短发布周期和减少人工开销来提供清晰的运营优势。
随着 AI 驱动的基础设施开始生成见解，将这些见解反馈到持续改进的循环中会带来另一层运营优势。这些系统的表面使用模式和效率低下通常会被忽视，从而引导团队找到下一个优化机会。
组织可以采取的一种实用方法是使用 AWS SageMaker 推理组件来重构其推理架构并动态分配网络资源。这种模块化设置允许推理管道根据实时需求进行放大或缩小，从而显着提高基础设施效率，并帮助公司避免代价高昂的过度配置，最终 与静态架构相比，成本效率提高了 8 倍。另一家组织通过应用 AI 驱动的数据编排和可视化工具简化了其分析环境，减少了 75% 的仪表板，并使利益相关者更容易访问见解和做出决策。
使用业务领导者认可的指标（例如成本节约、收入增长和效率提升）来跟踪这些成功，使组织始终专注于其战略重点。小型、有针对性的 AI 应用程序可以产生巨大的回报，而无需彻底改造整个系统。随着时间的推移，一致的绩效跟踪和基于目标的审查有助于在技术和业务团队之间保持一致，从而强化智能基础设施转型不仅仅是一项技术举措，而是一项合理的业务战略。
智能基础设施设计中的新兴模式
边缘计算有助于从静态平台到自适应平台的转变。它允许组织将资源分配到更靠近用户的位置，从而提高响应能力和安全性，同时通过最大限度地减少不必要的数据传输到集中式系统来降低成本。AI 驱动的基础设施支持预测性维护和自我修复功能，系统可以在问题升级之前检测异常、预测故障并启动自动修复。这些 AI 驱动的系统通过 自动修复常见的基础设施问题 而无需人工干预来改进云运营。
现代平台并非从头开始重建系统，而是旨在不断发展，自动化资源扩展、集成新技术并不断从使用模式中学习。智能基础设施不是一次性升级，而是一个平衡性能、弹性和长期价值的持续转型框架。这些技术进步取决于组织协调。IT、运营和业务团队之间的跨职能协作对于定义成功标准和为服务于战略目标的基础设施设计决策提供信息至关重要。
从影响到战略
每个 AI 成功案例的背后都有一个从小处着手、交付价值并赢得信任以进行扩展的项目。AI 不需要改造整个系统或数据架构即可产生可衡量的影响。一家组织部署了 Azure OpenAI 服务，为聊天机器人提供支持，这些聊天机器人现在 解决了 85-90% 的所有客户支持查询，并将客户满意度提高了 5%。 这些成功针对的是建立信心和势头的改进。AI 使基础设施更具响应性和可管理性，但前提是它必须得到干净的数据和与业务目标的精确对齐的支持。
