Fundamentos de las plataformas cloud

Las plataformas en la nube son servicios de computación bajo demanda que se ofrecen a través de Internet. En lugar de comprar y mantener su propio hardware, alquila recursos como servidores, almacenamiento y bases de datos a un proveedor.

Para un AI SaaS (Software as a Service), las plataformas en la nube son absolutamente esenciales. Proporcionan la gran capacidad de cómputo y la infraestructura flexible necesarias para ejecutar modelos de IA complejos y gestionar grandes conjuntos de datos.

¿Por qué las plataformas en la nube suponen un cambio radical para AI SaaS?

• Escalabilidad: Permiten gestionar fácilmente las variaciones en la demanda de los usuarios y las necesidades de procesamiento de datos sin aprovisionar recursos en exceso.
• Rentabilidad: Permiten pasar de grandes inversiones de capital iniciales (CapEx) a un modelo de gastos operativos (OpEx) de pago por uso.
• Alcance global: Permiten implementar su aplicación de IA más cerca de los usuarios de todo el mundo, reduciendo la latencia y mejorando el rendimiento.
• Servicios gestionados: Puede centrarse en desarrollar su IA en lugar de gestionar servidores. Los proveedores de nube se encargan del mantenimiento, las actualizaciones y la seguridad.

Tres grandes empresas dominan el panorama de la computación en la nube y cada una ofrece un conjunto completo de servicios relevantes para AI SaaS:

• Amazon Web Services (AWS)
• Google Cloud Platform (GCP)
• Microsoft Azure

Aunque ofrecen funcionalidades básicas similares, sus servicios específicos de IA/ML, precios e integraciones con el ecosistema pueden variar.

AWS es el mayor proveedor de nube y ofrece un amplio conjunto de servicios para desarrollar AI SaaS:

• Amazon EC2: Servidores virtuales para ejecutar la lógica de su aplicación y sus modelos de IA.
• Amazon S3: Almacenamiento de objetos altamente escalable para grandes volúmenes de datos (por ejemplo, datos de entrenamiento y artefactos de modelos).
• Amazon SageMaker: Servicio totalmente gestionado para crear, entrenar e implementar modelos de machine learning a escala.
• AWS Lambda: Computación sin servidor para ejecutar código en respuesta a eventos, ideal para tareas ligeras de inferencia de IA.

Google Cloud Platform aprovecha la experiencia de Google en IA y datos para ofrecer herramientas potentes para AI SaaS:

• Google Compute Engine: Máquinas virtuales para obtener recursos de cómputo flexibles.
• Google Cloud Storage: Almacenamiento de objetos escalable y duradero para sus conjuntos de datos de IA y los recursos de su aplicación.
• Vertex AI: Plataforma unificada para crear, implementar y escalar modelos de ML, que integra muchos de los servicios de IA de Google.
• Cloud Functions: Entorno de ejecución sin servidor para aplicaciones y microservicios basados en eventos.

Microsoft Azure ofrece una plataforma en la nube sólida y orientada a empresas, con amplias capacidades de IA:

• Azure Virtual Machines: Servidores virtuales personalizables para distintas cargas de trabajo.
• Azure Blob Storage: Solución de almacenamiento de objetos para datos no estructurados, como imágenes, vídeos y grandes conjuntos de datos.
• Azure Machine Learning: Plataforma integral para el ciclo de vida del ML, desde la preparación de datos hasta la implementación del modelo.
• Azure Functions: Servicio de computación sin servidor que permite ejecutar pequeños fragmentos de código sin gestionar la infraestructura.

Independientemente del proveedor, encontrará estos conceptos fundamentales:

• Regiones: Ubicaciones geográficas (por ejemplo, US East y Europe West) donde los proveedores de nube tienen centros de datos.
• Zonas de disponibilidad (AZ): Ubicaciones aisladas dentro de una región, diseñadas para ser independientes de los fallos que se produzcan en otras AZ. Proporcionan una alta disponibilidad.
• Modelos de precios: Normalmente se basan en el pago por uso (solo paga por lo que utiliza), a menudo con descuentos por capacidad reservada o uso continuado.

Seleccionar el proveedor de nube adecuado es una decisión estratégica para su AI SaaS. Considere los siguientes factores:

• Ecosistema existente: ¿Ya utiliza otros servicios de algún proveedor (por ejemplo, Microsoft 365 o Google Workspace)?
• Servicios específicos de IA/ML: ¿Ofrece algún proveedor un servicio de IA o un modelo preentrenado único que sea fundamental para su producto?
• Optimización de costes: Compare los precios de los servicios, los costes de transferencia de datos y los posibles descuentos.
• Cumplimiento y residencia de datos: Asegúrese de que el proveedor cumpla los requisitos normativos de su sector y de las regiones objetivo.
• Comunidad y asistencia: Evalúe la documentación, las comunidades de desarrolladores y las opciones de asistencia al cliente.

Reflexione sobre las ventajas que ofrecen las plataformas en la nube para desarrollar AI SaaS.

Ahora tiene una comprensión básica de las plataformas en la nube y de su papel fundamental en la creación y la implementación de AI SaaS.

Hemos visto los principales proveedores —AWS, GCP y Azure— y sus servicios clave para la IA, además de conceptos esenciales de la nube, como las regiones y los precios. Elegir la plataforma adecuada implica sopesar sus necesidades específicas frente a los puntos fuertes de cada proveedor.

A continuación, profundizaremos en cómo empaquetar su aplicación mediante la contenerización para lograr implementaciones coherentes.