Ten post został automatycznie przetłumaczony. Aby przejść do oryginału, kliknij tutaj.
Jeśli teraz budujesz aplikacje oparte na AI na Azure, pewnie już to zauważyłeś: twój rachunek w chmurze wygląda inaczej. Nie tylko wyższy — dziwniejszy. Skokowy. Trudny do przewidzenia.
Microsoft opublikował świetny artykuł o zasadach optymalizacji kosztów w chmurze, które wciąż mają znaczenie.
Dlaczego obciążenia AI są inne
Tradycyjne obciążenia .NET są stosunkowo przewidywalne. Obciążenia AI? Ani trochę. Testujesz wiele modeli, uruchamiasz infrastrukturę GPU, robisz wywołania API Azure OpenAI, gdzie zużycie tokenów drastycznie się waha.
Zarządzanie vs. optymalizacja — znaj różnicę
- Zarządzanie: śledzenie i raportowanie.
- Optymalizacja: faktyczne podejmowanie decyzji. Czy naprawdę potrzebujesz tego poziomu S3? Czy ta instancja siedzi bezczynnie w weekendy?
Co naprawdę działa
- Taguj zasoby — jeśli nie wiesz, który projekt je twój budżet, nie możesz nic optymalizować
- Ustaw bariery przed eksperymentami — używaj Azure Policy do ograniczania drogich jednostek SKU
- Stale dopasowuj rozmiary — sprawdzaj rekomendacje Azure Advisor
- Myśl o cyklu życia — zasoby dev powinny być wyłączane
- Mierz wartość, nie tylko koszt — droższy model dający znacznie lepsze wyniki może być właściwym wyborem
