Per oltre dieci anni l’architettura cloud è stata costruita attorno a questa idea: scomporre le applicazioni in servizi il più possibile stateless, distribuirli su infrastrutture elastiche e misurarne disponibilità, latenza e throughput. Tutto bene fin quando è arrivata l’intelligenza artificiale. Quando un modello AI entra in un processo operativo, il suo comportamento dipende anche dai dati recuperati, dalla versione del prompt, dagli strumenti invocati, dai controlli applicati e dal contesto accumulato. In altre parole, l’unità da governare non coincide più con il singolo workload.
Enterprise AI, perché è tempo di ripensare l’architettura cloud | ZeroUno
Come progettare il cloud per l’AI enterprise, gestendo dati distribuiti, capacità di calcolo, costi, sicurezza e conformità normativa







