Gdzie hostować swoją AI? On-premise, chmura czy hybrid - praktyczny przewodnik

Kilka miesięcy temu rozmawiałem z CTO dużej firmy produkcyjnej, który miał dylemat: „Chcemy wdrożyć AI, ale nie wiemy, czy trzymać to u siebie, czy puścić do chmury. Co byście polecili?". To pytanie słyszę coraz częściej.

Decyzja o tym, gdzie uruchomić rozwiązanie AI, to nie tylko kwestia techniczna - to strategiczny wybór, który wpływa na bezpieczeństwo, koszty i to, jak szybko będziecie mogli reagować na zmiany. Nie ma jednej uniwersalnej odpowiedzi. Jest za to kilka istotnych czynników, które warto przeanalizować.

‍

Po co w ogóle się nad tym zastanawiać?

Bo miejsce, gdzie działa wasze AI, ma bezpośredni wpływ na:

• Bezpieczeństwo danych - czy wrażliwe informacje w ogóle opuszczą waszą infrastrukturę?
• Wydajność - jak szybko system będzie odpowiadał, szczególnie przy dużym ruchu?
• Koszty - początkowe, bieżące i te niespodziewane
• Elastyczność - czy łatwo będziecie mogli skalować zasoby w górę lub w dół?
• Kontrolę - kto tak naprawdę ma dostęp do infrastruktury i danych?

‍

Przyjrzyjmy się trzem głównym modelom wdrożenia.

‍

Model 1: On-premise - wszystko pod własną kontrolą

Jak to działa?

Cała infrastruktura AI działa na waszych serwerach, w waszym data center. Nic nie wychodzi na zewnątrz. Macie serwery, GPU, storage - wszystko fizycznie u was.

‍

Kiedy ma to sens?

Branże regulowane
Jeśli działacie w bankowości, ochronie zdrowia, sektorze obronnym czy automotive (gdzie obowiązuje TISAX), często po prostu musicie trzymać dane u siebie. Regulacje typu RODO, ISO 27001 czy wymogi compliance mogą być na tyle restrykcyjne, że chmura publiczna odpada.

‍

Maksymalna kontrola nad danymi
Niektóre organizacje mają po prostu taką politykę - dane produkcyjne, know-how, dokumentacja techniczna nie mogą trafić poza firmę. Koniec dyskusji.

‍

Specyficzne wymagania sprzętowe
Macie już zainwestowane w potężne GPU, specjalistyczne serwery lub środowisko, które trudno przenieść? On-premise może być naturalnym wyborem.

‍

Co trzeba mieć?

Żeby uruchomić SecureAI on-premise w komfortowych warunkach, potrzebujecie:

• Serwerów z dużą mocą obliczeniową (duże ilości CPU i RAM)
• Kart GPU klasy data center - najlepiej coś w stylu NVIDIA A100 lub H100
• Odpowiedniej izolacji środowiska (żeby spełnić wymogi bezpieczeństwa)
• Zespołu, który to wszystko ogarnie - zarówno infrastrukturę, jak i późniejsze utrzymanie

‍

Plusy

• Pełna kontrola nad infrastrukturą i danymi
• Brak ryzyka związanego z „wynoszeniem" danych poza organizację
• Możliwość dostosowania środowiska do własnych polityk i norm
• Przewidywalne koszty (po początkowej inwestycji)

‍

Minusy

• Trzeba mieć zespół, który to utrzyma

‍

Model 2: Cloud - szybko, elastycznie, bez inwestycji w hardware

‍

Jak to działa?

Wszystko działa w chmurze - najczęściej Google Cloud Platform albo Microsoft Azure. Wy logujecie się do platformy, a cała infrastruktura (serwery, GPU, storage) jest po stronie dostawcy chmury. SecureAI działa w wydzielonym, bezpiecznym środowisku, ale fizycznie to nie wasze serwery.

‍

Kiedy ma to sens?

Szybki start
Chcecie przetestować AI i sprawdzić, czy w ogóle ma sens? Chmura pozwala uruchomić środowisko w ciągu dni, nie miesięcy.

‍

Zmienne obciążenie
Jeśli macie sezonowość (np. wzrost zapytań w kampaniach marketingowych) albo trudno przewidzieć ruch, chmura świetnie się automatycznie skaluje.

‍

Brak zespołu technicznego
Nie macie na miejscu DevOps-ów, którzy ogarnęliby serwery i GPU? W chmurze większość tego bierze na siebie dostawca.

‍

Najwyższy poziom bezpieczeństwa (tak, serio)
Chmura to nie tylko „czyjeś serwery". Nowoczesne rozwiązania typu Trusted Execution Environment (TEE) czy Confidential Computing pozwalają na izolację obliczeń na poziomie sprzętowym. Praktycznie nawet administrator chmury nie ma dostępu do danych w trakcie przetwarzania. To poziom bezpieczeństwa, którego on-premise często nie zapewni (chyba że macie naprawdę zaawansowaną infrastrukturę).

‍

Co dostajesz?

• Gotową infrastrukturę bez konieczności zakupu sprzętu
• Automatyczne skalowanie zasobów
• Dostęp do najnowszych technologii (GPU, mechanizmy izolacji, szyfrowanie end-to-end)
• Wsparcie dostawcy w kwestii dostępności i bezpieczeństwa

‍

Plusy

• Szybkie wdrożenie (często tydzień-dwa do startu)
• Elastyczne skalowanie - płacisz za to, czego używasz
• Brak początkowych inwestycji w hardware

‍

Minusy

• Miesięczne koszty mogą rosnąć wraz ze skalą
• Zależność od dostawcy chmury
• Dane formalnie opuszczają waszą infrastrukturę (choć są izolowane i szyfrowane)
• Wymaga zaufania do dostawcy (ale tutaj wchodzą certyfikaty typu ISO, SOC 2 itp.)

‍

Model 3: Hybrid - połączenie on-premise i chmury

‍

Jak to działa?

Część systemu (np. wrażliwe dane, baza wiedzy) zostaje u was on-premise, a część (np. warstwa obliczeniowa, modele LLM) działa w chmurze. Albo na odwrót - macie główne środowisko w chmurze, ale najbardziej krytyczne dane trzymacie lokalnie.

‍

Kiedy ma to sens?

Część danych musi zostać u was
Macie część danych objętych szczególnymi regulacjami (np. dane medyczne, dokumentacja techniczna poufna), ale reszta może działać w chmurze? Hybrid to dobry wybór.

‍

Potrzebujecie elastyczności chmury, ale macie już infrastrukturę
Zainwestowaliście w serwery i GPU, ale chcecie móc szybko skalować w górę w razie potrzeby? Model hybrydowy pozwala wykorzystać istniejące zasoby i dokupić moc obliczeniową w chmurze.

‍

Stopniowe przejście do chmury
Nie chcecie od razu migrować wszystkiego? Możecie zacząć od części mniej krytycznych, a potem ewentualnie rozszerzyć zakres.

‍

Plusy

• Elastyczność - możesz mieszać i dopasowywać
• Wrażliwe dane zostają u ciebie, reszta w chmurze
• Możliwość wykorzystania istniejącej infrastruktury
• Łatwiejsza ścieżka migracji

‍

Minusy

• Wyższa złożoność - musisz zarządzać dwoma środowiskami
• Potencjalne opóźnienia sieciowe między on-premise a chmurą
• Wymaga dobrej integracji i monitoringu
• Może być droższy niż „czysta" chmura (zależy od konfiguracji)

‍

Jak to wygląda w praktyce? Przykłady wdrożeń

‍

Przykład 1: Bank - on-premise

Duży bank wdrażał SecureAI do analizy ryzyka kredytowego. Dane klientów nie mogły opuścić infrastruktury banku ze względu na regulacje. Wszystko postawiono on-premise z pełną izolacją. Koszt początkowy? Wysoki. Ale spokój o compliance? Bezcenny.

‍

Przykład 2: E-commerce - chmura

Firma e-commerce potrzebowała chatbota AI do obsługi klienta. Dane niezbyt wrażliwe (FAQ, statusy zamówień), ale ruch bardzo zmienny - w Black Friday 20x więcej zapytań niż normalnie. Postawili na Google Cloud z autoskalowaniem. Efekt? Płacą tylko za faktyczne użycie, a w szczycie system daje radę.

‍

Przykład 3: Producent automotive - hybrid

Firma z branży automotive miała dokumentację techniczną (poufną) i dane produkcyjne. Dokumentację trzymają on-premise, a modele AI i warstwa obliczeniowa działa w chmurze Azure z Confidential Computing. Dzięki temu połączono bezpieczeństwo krytycznych danych z elastycznością chmury.

‍

Wdrożenie SecureAI - ile to trwa?

Niezależnie od modelu, wdrożenie SecureAI wygląda mniej więcej tak:

‍

Faza 0: Warsztaty (1-2 tygodnie)

Ustalamy wymagania, scenariusze użycia, model wdrożenia, polityki bezpieczeństwa. To fundament.

‍

Faza 1: PoC / MVP (1 tydzień do 2 miesięcy)

Stawiamy działające środowisko, testujemy na waszych danych, sprawdzamy wydajność. Tutaj weryfikujecie, czy rozwiązanie działa tak, jak oczekujecie.

‍

Faza 2: Produkcja (zależy od skali)

Pełne wdrożenie z utwardzeniem bezpieczeństwa, monitoringiem, integracjami, szkoleniami. Zależy od złożoności - czasem 2 tygodnie, czasem 2 miesiące.

W chmurze możecie być gotowi do startu w 4-6 tygodni. On-premise to często 2-3 miesiące (bo trzeba przygotować infrastrukturę).

‍

Skalowanie - dlaczego to ważne?

AI to nie statyczny system. Ruch może się zmieniać - czasem mało zapytań, czasem nagle skok.

‍

W chmurze

Możesz ustawić autoskalowanie - system automatycznie dokupuje zasoby w szczycie i zwalnia je, gdy ruch spada. Płacisz za faktyczne użycie.

‍

On-premise

Musisz zaplanować z wyprzedzeniem. Jeśli kupujesz za mało, możesz mieć problemy z wydajnością. Jeśli za dużo, przepłacasz za niewykorzystane zasoby.

‍

Hybrid

Możesz trzymać stabilne obciążenie on-premise, a skoki obsługiwać w chmurze (tzw. cloud bursting).

‍

Monitoring i zarządzanie

Niezależnie od modelu, potrzebujesz:

• Monitoringu dostępności - czy system działa?
• Logów i audytów - kto, kiedy, co robił?
• Alertów - gdy coś idzie nie tak
• Analizy kosztów - żeby nie było niespodzianek na fakturze

W chmurze większość tego jest wbudowana. On-premise wymaga własnych narzędzi i konfiguracji.

‍

Podsumowanie - co warto zapamiętać?

• On-premise = maksymalna kontrola, wymaga zasobów, wysokie koszty startu
• Chmura = szybki start, elastyczność, nowoczesne bezpieczeństwo, koszty miesięczne
• Hybrid = elastyczność, ale większa złożoność

‍

Nie ma złotego środka. Jest za to dobre dopasowanie do waszej sytuacji.

Jeśli nie wiecie, co wybrać, najlepiej zacząć od PoC w chmurze, szybko sprawdzicie, czy rozwiązanie działa, a potem możecie podjąć decyzję o docelowym modelu.

Mam nadzieję, że ten artykuł pomógł rozjaśnić temat. Jeśli macie pytania albo chcecie porozmawiać o waszym konkretnym przypadku, napisz do nas, chętnie pomożemy dobrać model wdrożenia.