使用API治理降低人工智能基础设施成本
智能利器：API应用降低人工智能基础设施成本
在企业中人工智能的重要性日益增长是不可否认的，超过50%的企业正在使用人工智能来提高安全性和打击欺诈。此外，除了对外业务的实际应用之外，人工智能还可以在内部使用竞争工具和特性来提供更好的客户体验。随着API企业运营中人工智能的作用不断扩大，相关的人工智能基础设施成本也随之增加。如果不加以控制，这些费用可能很快成为一笔重大财务负担。像所有面向外部的基于API的工具一样，成功的关键在于API治理。
这就是API治理介入的地方，它是一种管理基础设施成本和避免巨大财务损失的方式。API治理允许组织调节和优化人工智能资源和服务的访问和利用方式，确保企业能够提供人工智能解决方案和功能，而不会让自己陷入财务困境。治理作为一种战略框架，用于控制开支，以维持服务和解决方案中所提供的人工智能实施的质量和可靠性。
了解人工智能基础设施成本
人工智能基础设施成本是企业考虑提供人工智能解决方案时的重要考虑因素。这些成本通常源于三个主要因素：数据存储和处理、模型训练和部署以及基础设施管理。
数据存储和处理
数据管理可能是一个巨大的财务负担，因为人工智能模型通常需要大量的数据集，需要高效或大容量的存储解决方案和强大的处理能力。对企业而言，这可能是一项巨大的成本投资，因为转向人工智能的非人工智能解决方案很可能就没有足够管理人工智能项目所需的数据量的能力。
模型训练和部署
模型训练和部署的成本很快就会增加，因为它们涉及到开发和部署人工智能模型（或者更可能是多个生成性人工智能模型）所需要的计算能力。这个过程可能对公司的财务造成压力，特别是如果由于数据漂移、错误修复或优化，甚至是法规变化而需要频繁更新模型。
基础设施管理
基础设施管理的需求增加了总体开支，因为企业必须确保所选择的人工智能系统能够处理查询量的增加。这需要优化资源分配，并维护支持人工智能产品所需的基础设施，这可能是昂贵的。
在人工智能技术领域，成本优化不仅仅是财务问题，也是一个战略必需品。随着企业越来越依赖人工智能功能和产品推动增长，成本效益成为一个重要的业务目标。如果没有正确的人工智能成本优化策略，人工智能开发很快就会变成一项不可持续的财务事务，可能会使组织的增长努力受到严重损害。
为了保持盈利能力，组织必须通过预算分配、高效资源利用和集中关注消除不必要的支出，持续评估和优化其人工智能基础设施成本。成本优化不仅确保了人工智能应用的财务可行性，还使企业能够将资源投向新功能/产品、研究和其他战略计划，最大限度地发挥人工智能对组织带来的价值。通过了解计算能力将增加总体人工智能成本，您可以优化内部业务流程。
什么是API治理？
API治理是指在组织内部部署和管理API时的一种结构化框架或一套实践方法。治理包括政策、流程和标准，用于“治理”API的使用（内部和外部），以确保一致性、安全性和遵守性，而不仅仅是在人工智能方面。API治理允许企业调节其软件组件、数据和服务之间或与外部集成之间的相互作用方式，为API的开发和使用提供了一条路线图。
在人工智能领域，API治理特别有价值。在一个人工智能产品中，数据和模型通常在应用程序和平台之间共享，拥有明确定义的API治理策略应该成为任何人工智能API产品计划的基石。治理确保内部员工和支付客户以负责任和有效的方式使用人工智能资源，促使以财务为动力的API开发、部署和维护。通过为人工智能API设定明确的准则，企业可以促进互操作性、数据安全性和符合行业标准。
由于人工智能和API之间的关系是相互依存的，强大的API治理可以帮助企业在提供具备人工智能能力的API产品和控制对人工智能资产的访问之间取得平衡。它不仅简化了将人工智能能力整合到外部应用程序中，还确保人工智能服务的安全性，并与组织更广泛的目标相一致。
API治理对成本控制的好处
API治理通过提供多种分析洞察力，对控制与AI基础设施相关的成本起着重要作用。
治理框架确保高效资源分配。AI模型通常需要大量计算资源。通过适当的治理，组织可以最优地分配这些资源，防止过度配置或未充分利用。这个过程可以通过消除对不必要基础设施的浪费性支出来节省成本。
API治理还用于启用对客户API使用情况的监控和管理。通过密切跟踪API的使用情况，企业可以识别使用模式、瓶颈和潜在的优化领域。对API使用情况的实时洞察力有助于组织做出数据驱动的决策，确保他们有效地投资于实现数据科学目标的正确地方。
此外，API治理还可以防范未经授权的访问和滥用。它建立了访问控制、认证机制和安全措施，保护敏感的AI资产不受未经授权的用户和潜在的数据泄漏的侵害。
API治理可以用于增强AI产品管理。通过简化的版本控制和文档化，确保AI模型随时间更新、可靠且成本高效。有效的生命周期管理和用户分析可以防止过时模型的积累，这些模型耗费资源而不提供价值，并降低由于管理不善的模型更新导致的昂贵错误的风险。
实施API治理的最佳实践
实施API治理是维护任何API产品的控制、安全性和效率的关键，特别是AI运营。这些政策应该明确定义谁有权访问AI资源，他们可以如何使用这些资源，以及在什么情况下。API治理的一些指导原则：
- 建立清晰的API使用策略：创建明确的政策，定义谁可以访问AI资源，他们可以如何使用这些资源以及条件。
- 利用速率限制和节流：设置API使用限制，以防止资源过度消耗，并使用节流来保持内部和外部一致的服务质量。
- 身份验证和访问控制：实施强大的身份验证机制和访问控制，以将AI数据和资源免受未经授权的访问和滥用，使用API密钥、OAuth2令牌等。
- 定期监控和报告：持续监控API使用情况、性能和安全性，并生成报告以检测异常、发现趋势并及时解决问题。
- API版本控制和废弃策略：制定有效管理API版本的策略，确保从旧的、潜在低效的API有序过渡到新的、优化的API，并保持兼容性。
挑战和陷阱
API治理在高效管理AI基础设施方面扮演着重要角色，但也面临一些挑战和潜在的陷阱。组织面临两个突出问题：数据安全和合规性担忧。对成本控制和性能优化之外的数据安全和合规性担忧非常重要。合适的API治理必须优先考虑数据保护、隐私和符合GDPR或HIPAA等监管标准。在启用AI驱动任务的访问和保护数据完整性之间达到正确平衡是一项需要广泛规划的挑战。
此外，成本控制与性能之间的平衡可能具有挑战性。组织需要合理和策略性地分配资源，以确保AI系统的运行不会过度支出或交付不足。然而，过于以成本为中心的方法可能会损害性能，并严重影响用户体验。谨慎行事对于在最大化AI基础设施价值的同时为整个组织保持财务可持续性非常重要。为了应对这些挑战，企业必须采用一种集成安全、合规性、成本效益和性能优化的API治理方法。
