Custos de rastreamento Em toda a nuvem foi outro desafio. Os modelos de cobrança de cada provedor eram únicos, dificultando a previsão e otimização das despesas. Integradei as APIs para puxar dados de custo em tempo real em um painel unificado, o que permitiu ao sistema de IA incluir considerações de orçamento em suas decisões.
Variações específicas da nuvem Às vezes, causava desalinhamentos, apesar dos esforços para padronizar as implantações. Por exemplo, as soluções de armazenamento lidaram com certas operações de maneira diferente entre as plataformas, levando a inconsistências ocasionais em como os dados foram sincronizados e recuperados. Resolvi isso adotando modelos de armazenamento híbrido que abstraciam características específicas da plataforma.
Autoscaling não foi consistente entre os ambientes, e alguns provedores levaram mais tempo que outros para responder a rajadas de demanda. Os limites dos recursos de ajuste e a melhoria da lógica de orquestração ajudaram a reduzir atrasos durante eventos inesperados de escala.
Takeaways -chave
Este experimento reforçou o que eu já sabia: a IA Agentic em Multicloud é viável com o design e as ferramentas certas, e os sistemas autônomos podem navegar com sucesso pelas complexidades de operar em vários provedores de nuvem. Essa arquitetura tem um excelente potencial para casos de uso mais avançados, incluindo pipelines de IA distribuídos, computação de borda e integração híbrida em nuvem.
No entanto, os desafios com interoperabilidade, nuances específicos da plataforma e otimização de custos permanecem. É necessário mais trabalho para melhorar a viabilidade das arquiteturas multicloud. O Big Gotcha é que o custo foi surpreendentemente alto. O preço do uso de recursos em provedores de nuvens públicas, taxas de saída e outras despesas pareciam aumentar sem aviso prévio. O uso de nuvens públicas para implantações de IA agêntica pode ser muito caro para muitas organizações e empurrá-las a alternativas mais baratas, incluindo nuvens privadas, provedores de serviços gerenciados e fornecedores de colocação. Posso dizer em primeira mão que essas plataformas são mais acessíveis no mercado de hoje e fornecem muitos dos mesmos serviços e ferramentas.
Esse experimento foi um passo pequeno, mas significativo, para realizar um futuro em que ambientes em nuvem servem como ecossistemas dinâmicos e auto-gerenciados. As tecnologias atuais são poderosas, mas os desafios que encontrei destacam a necessidade de melhores ferramentas e padrões para simplificar as implantações multicloud. Além disso, em muitos casos, essa abordagem é simplesmente proibitiva de custos. Qual é a minha recomendação geral? Esta é outra resposta “depende” que as pessoas gostam de odiar.
