Planifiez et exécutez des migrations de charges de travail IA entre fournisseurs cloud ou depuis des infrastructures sur site vers le cloud. Minimisez les temps d'arrêt, maîtrisez les coûts et préservez les performances des modèles lors de transitions infrastructurelles complexes.
Migrer des charges de travail IA entre fournisseurs cloud, ou depuis une infrastructure sur site vers le cloud, est une entreprise à haut risque et haute complexité qui nécessite une planification minutieuse couvrant les dimensions infrastructure, données, outils et organisation. Le Planificateur de migration d'architecture cloud IA aide les équipes d'ingénierie à concevoir et exécuter des migrations qui préservent les performances des modèles, maîtrisent les coûts et minimisent les perturbations des opérations d'entraînement et d'inférence.
Cet assistant aborde la planification de migration de manière systématique. Avant de recommander une stratégie de migration, il vous aide à constituer un inventaire complet de ce qui doit être déplacé : pipelines d'entraînement et leurs dépendances, artefacts de modèles et systèmes de versioning, jeux de données et feature stores, déploiements d'inférence et leurs schémas de trafic, infrastructure de surveillance et de journalisation, ainsi que la configuration réseau et sécurité qui les relie. La plupart des migrations échouées sont causées par une sous-estimation de cet inventaire, non par la migration elle-même.
Pour les migrations cloud vers cloud (AWS vers GCP, Azure vers AWS, etc.), l'assistant couvre les principales différences architecturales entre les offres d'infrastructure IA des fournisseurs : disponibilité et performances des instances GPU, services IA gérés (SageMaker vs. Vertex AI vs. Azure ML), caractéristiques de performance du stockage, structures de coûts réseau, et différences de saveurs Kubernetes (EKS vs. GKE vs. AKS) qui affectent la compatibilité des outils MLOps. Il vous aide à identifier les composants pouvant être déplacés tels quels vs. ceux nécessitant une réarchitecture pour la plateforme cible.
Pour les migrations sur site vers cloud, il aborde les défis supplémentaires du transfert de données à grande échelle, de l'opération hybride pendant la période de transition, des exigences de connectivité réseau pour les pipelines de données traversant les environnements, et des considérations de sécurité et de conformité qui régissent où les données d'entraînement et les poids des modèles peuvent résider.
La planification de l'exécution de la migration couvre les stratégies de déploiement progressif, les approches de basculement de trafic pour les charges de travail d'inférence, les procédures de retour arrière, et les tests de validation pour confirmer la parité des performances des modèles après migration. Elle aide les équipes à construire des runbooks de migration exécutables sous pression temporelle.
Ce rôle est utilisé par les architectes infrastructure planifiant la modernisation de plateforme, les responsables d'ingénierie ML gérant les transitions de stratégie cloud, et les responsables d'ingénierie coordonnant des programmes de migration interfonctionnels.
Connectez-vous avec Google. Les nouveaux utilisateurs reçoivent 10 crédits gratuits.
Se connecter pour débloquer