Arquitetura e governação para IA

Este artigo explica como as cargas de trabalho de IA se encaixam na sua landing zone do Azure e na arquitetura empresarial. Identifica as capacidades adicionais da plataforma que as organizações devem considerar à medida que a adoção da IA cresce.

Aplique os mesmos princípios e boas práticas das zonas de destino do Azure às cargas de trabalho de IA tal como aplica a outras cargas de trabalho. As cargas de trabalho de IA não requerem uma arquitetura ou modelo de governação de landing zones do Azure diferente. As equipas da plataforma devem usar a sua base de governação existente e estendê-la quando necessário para ter em conta os serviços e modelos de IA que a organização planeia utilizar.

Resultado: No final do planeamento de arquitetura e governação, deverá ter uma base de governação atualizada que suporte as tecnologias de IA que planeia usar no Azure.

Arquiteturas e árvore de decisão

Zona de aterragem da plataforma

A adoção da IA deve basear-se na Azure landing zone existente em vez de introduzir uma estrutura de plataforma separada. As workloads de IA utilizam a mesma hierarquia de grupos de gestão e capacidades de plataforma que outras cargas de trabalho do Azure. As organizações geralmente não precisam de grupos de gestão específicos para IA. Em vez disso, as equipas da plataforma devem expandir as capacidades existentes de governação e conectividade para responder aos serviços Azure que as cargas de trabalho de IA utilizam.

Linha base de governação: A linha base de governação da landing zone do Azure existente deve continuar a ser o ponto de partida para cargas de trabalho de IA. As equipas da plataforma devem alargar essa linha de base quando os serviços de IA introduzem requisitos que as políticas existentes não abordam.

• Azure Policy: As organizações devem começar com as políticas base do acelerador da zona de destino da plataforma. As equipas da plataforma devem então adicionar definições do Azure Policy para os serviços de IA aprovados pela organização, como modelos Microsoft Foundry, Foundry Tools, Pesquisa de IA do Azure e Máquinas Virtuais do Azure. Aplicar estas políticas através da hierarquia existente do grupo de gestão dá às cargas de trabalho de IA mecanismos de proteção consistentes sem exigir um modelo de governação separado. A orientação da Microsoft suporta a aplicação das políticas específicas de IA através da hierarquia do grupo de gestão de landing zones para que os recursos da carga de trabalho as herdem.

• Rede: Os padrões existentes de rede das zonas de aterragem do Azure também devem continuar a ser a base para cargas de trabalho em IA. As equipas da plataforma devem alargar a conectividade partilhada e a proteção de rede onde as cargas de trabalho de IA criem requisitos adicionais, especialmente para serviços expostos à internet ou acesso a dados no local.

  • Proteção DDoS: As cargas de trabalho de IA viradas para a Internet devem utilizar o Azure DDoS Protection. A equipa da plataforma pode fornecer esta proteção como parte das capacidades de rede partilhada da organização, em vez de exigir que as equipas individuais de carga de trabalho estabeleçam a sua própria abordagem ao nível da plataforma.

  • Conectividade híbrida: As organizações que acedam a dados on-premises a partir de cargas de trabalho Azure AI devem escolher a conectividade com base nos seus requisitos de desempenho e disponibilidade. O Azure ExpressRoute oferece conectividade privada e é adequado quando as organizações necessitam de conectividade previsível ao Azure. O Gateway de VPN do Azure oferece conectividade encriptada através da internet pública e pode satisfazer necessidades de conectividade menos exigentes. As orientações existentes para landing zones do Azure também suportam o Gateway de VPN e o ExpressRoute como padrões de conectividade híbridos.

Landing zones de workloads

As cargas de trabalho de IA utilizam os mesmos princípios de zonas de destino de carga de trabalho que outras cargas de trabalho do Azure. Cada carga de trabalho deve ter a sua própria zona de destino da carga de trabalho e utilizar uma ou mais subscrições do Azure para separar ambientes, com base nos requisitos de governação e isolamento da organização. As subscrições do Azure fornecem limites para áreas como quotas, custos, governação e segurança.

A equipa da plataforma deve colocar as subscrições das zonas de destino de Workload para cargas de trabalho de IA sob o grupo de gestão existente que fornece os controlos de governação adequados. As cargas de trabalho de IA orientadas para a Internet geralmente pertencem ao grupo de gestão online. As cargas de trabalho internas de IA geralmente pertencem ao grupo de gestão interna ("Corp"). As equipas da plataforma deveriam usar estes limites existentes em vez de criarem grupos de gestão especificamente para IA. As atribuições do Azure Policy ao nível do grupo de gestão fornecem então salvaguardas consistentes da plataforma em cargas de trabalho de IA e outras.

Reliability

As cargas de trabalho de IA devem utilizar os padrões existentes de disponibilidade e recuperação de desastres da organização. As equipas da plataforma devem preparar a landing zone do Azure para suportar múltiplas regiões, de modo a que as equipas de carga de trabalho possam implementar cargas de IA entre regiões quando os requisitos de continuidade do negócio justificarem o custo e a complexidade acrescidos. As orientações para regiões de zonas de destino do Azure recomendam especificamente o design da plataforma para que possa suportar zonas de destino multirregionais de carga de trabalho.

• Localização de dados: A localização de dados deve também fazer parte do desenho regional. As equipas responsáveis pelas cargas de trabalho devem colocar os dados de recuperação de informação perto dos serviços de IA que os consomem quando a latência e o desempenho são importantes. A colocação regional deve também cumprir os requisitos de residência de dados da organização.

• Disponibilidade e capacidade: A IA introduz considerações regionais adicionais porque a disponibilidade de serviços, modelos e capacidade pode variar consoante a região do Azure. As organizações devem identificar as regiões que suportam os seus serviços e modelos de IA aprovados antes de disponibilizar essas regiões para cargas de trabalho em IA.

• Failover: Equipas de carga de trabalho que necessitam de failover regional devem também ter em conta ativos de IA dos quais a carga de trabalho depende, como implementações de modelos e dados de recuperação. O design da recuperação deve garantir que a região secundária tem os recursos e dados necessários para restaurar a carga de trabalho.

Integração empresarial

As cargas de trabalho de IA devem integrar-se com plataformas empresariais através dos mesmos princípios de arquitetura que outras cargas de trabalho. A consideração principal específica da IA é o acesso a dados organizacionais de confiança.

As organizações devem estabelecer uma abordagem unificada aos dados que torne os dados governados disponíveis para cargas de trabalho de IA, sem exigir que cada equipa responsável pela carga de trabalho construa padrões de integração de dados separados. A Microsoft Fabric pode preparar e fornecer dados organizacionais para análises e cenários de IA. As cargas de trabalho de IA do Azure podem então consumir os dados apropriados através de padrões de integração aprovados. Para orientações sobre o estabelecimento desta base, consulte Unified data platform.

Passos seguintes

As considerações de arquitetura e governação para uma landing zone da carga de trabalho dependem das plataformas e tecnologias de IA que a carga de trabalho utiliza. A orientação seguinte fornece recomendações mais profundas de arquitetura para diferentes padrões de adoção de IA.