Waar laat je AI draaien zonder later vast te lopen?
De AI-pilot draait soepel – totdat de klant wil opschalen. Opeens schieten de cloudkosten omhoog, sleep je continu met gigantische datasets of zakt de snelheid van de toepassing in. Wat werkt voor twintig gebruikers, verandert bij tweehonderd in een dure bottleneck. Als partner wil je voorkomen dat de infrastructuur het succes afremt. Dit stappenplan helpt je daarbij.
Waar AI het beste draait, hangt af van meerdere factoren. De taak bepaalt hoeveel rekenkracht en snelheid nodig zijn. Het soort data dicteert mede waar verwerking is toegestaan en welke beveiliging nodig is. Daarna moeten de volledige technische omgeving en de kosten kloppen. De uitkomst kan de cloud, het eigen datacenter, de edge of een hybride vorm zijn.
In vijf stappen naar een onderbouwde keuze
Met de volgende vijf stappen breng je deze afwegingen in een logische volgorde in kaart. Je brengt eerst de exacte behoefte van de toepassing in beeld, waarna je snel filtert welke oplossingen technisch haalbaar en financieel verstandig zijn.
1. De workload als vertrekpunt
Elke toepassing stelt eigen eisen aan snelheid, beschikbaarheid en rekenkracht. Een AI-assistent die af en toe vragen van medewerkers beantwoordt, heeft een heel ander profiel dan een camerasysteem dat continu een fabriekshal bewaakt en bij gevaar direct moet waarschuwen. Een onderhoudstoepassing die dag en nacht sensordata analyseert om storingen te voorspellen, vraagt weer iets anders. Start daarom altijd bij de concrete taak van de AI-toepassing.
Kijk vervolgens naar de techniek erachter. Verrijkt de klant een bestaand model met eigen data, of traint hij een compleet nieuw model? Dat maakt een wereld van verschil: modeltraining vraagt tijdelijk om piekcapaciteit, terwijl dagelijks gebruik juist continue beschikbaarheid vraagt met een lagere belasting per opdracht. Als deze eisen duidelijk zijn, kun je bekijken waar de benodigde data moeten staan.
2. De locatie van de data
Of je nu documenten, camerabeelden of sensordata verwerkt: als de data en de AI-omgeving niet op dezelfde plek staan, moet je de gegevens continu over het netwerk versturen. Bij grote datavolumes kost dat niet alleen tijd, maar ook veel geld voor het netwerk- en cloudverkeer.
Daarnaast mogen data niet zomaar overal staan. Wet- en regelgeving en klantafspraken bepalen in welk land en op welk systeem je persoonsgegevens, bedrijfsgeheimen of productiedata mag verwerken. Verwerking op locatie of in het eigen datacenter kan een passende keuze zijn. De data verlaten de veilige omgeving dan niet. De publieke cloud is een optie als deze aan de gestelde eisen voldoet.
Een fabriek kan camerabeelden bijvoorbeeld op locatie laten beoordelen. Daardoor hoeven niet alle beelden naar de cloud. Dat ontlast het netwerk, houdt gevoelige data binnen de muren én maakt de toepassing sneller. Dat brengt de volgende vraag in beeld: hoeveel vertraging is aanvaardbaar?
3. De acceptabele vertraging
Data over het netwerk versturen, levert per definitie vertraging op. Hoe erg dat is, hangt af van de toepassing. Een medewerker kan prima enkele seconden wachten op een documentsamenvatting. Bij een camerasysteem dat gevaar moet herkennen, kunnen die seconden totaal verkeerd uitpakken.
Ook de betrouwbaarheid van de verbinding is van belang. Een toepassing in de cloud wordt trager of valt stil als het netwerk hapert. Moet een AI-systeem direct en voortdurend reageren, dan past verwerking op locatie of aan de edge mogelijk beter. Heeft een toepassing minder haast, dan kan een cloudomgeving volstaan.
Deze afweging beperkt het aantal mogelijke locaties. Daarna volgt de vraag of de technische omgeving op die locaties de workload werkelijk aankan.
4. De volledige infrastructuur
Met alleen een krachtige GPU ben je er niet. De opslag moet data snel genoeg aanleveren en het netwerk moet het verkeer kunnen verwerken. Ook geheugen, beveiliging, back-up, stroom en koeling moeten passen bij de workload. Is één onderdeel te licht, dan vertraagt dat de hele toepassing of blokkeert het toekomstige uitbreiding.
Beoordeel daarom per locatie de complete keten. Misschien biedt het eigen datacenter maximale controle, maar niet voldoende stroom of koeling. Een cloudomgeving kan snel capaciteit leveren, maar mogelijk vormt daar de netwerkverbinding met de databron de bottleneck. Door die samenhang vooraf te onderzoeken, blijven alleen de technisch haalbare opties over.
Juist die samenhang staat centraal in de Dell AI Factory. Deze aanpak van Dell Technologies omvat onder meer servers, opslag, netwerken, software, beveiliging en diensten voor hybride AI-omgevingen. Dit geeft jou als partner een helder kader om de volledige technische keten samen met de klant door te lichten.
5. De kosten over de hele gebruiksperiode
Pas als de haalbare ontwerpen bekend zijn, kun je een eerlijke kostenvergelijking maken. Cloudcapaciteit reken je meestal af op basis van gebruik. Tijdens een kleine pilot blijven de kosten daardoor vaak beperkt. Bij meer gebruikers, data en opdrachten kan de rekening echter flink omhoog schieten.
Eigen infrastructuur vraagt juist vooraf een investering. Daar komen doorlopende kosten voor energie, koeling, onderhoud en beheer bij. Wordt de toepassing iedere dag ongeveer evenveel gebruikt, dan kunnen deze kosten beter voorspelbaar zijn. De klant loopt wel het risico capaciteit te kopen die weinig wordt gebruikt of eerder dan verwacht tekortschiet.
Geen van beide opties is dus per definitie goedkoper. Reken daarom altijd drie scenario’s door: beperkt, verwacht en intensief gebruik. Blijkt een technisch geschikt ontwerp te duur? Ga dan terug naar de tekentafel. Verplaats een deel van de workload naar een andere omgeving of start met minder capaciteit.
Een realistische pilot
De vijf stappen leveren berekeningen en aannames op. Een pilot laat zien of die in de praktijk kloppen. Een test met weinig gebruikers, een kleine dataset en een perfecte verbinding kan problemen verbergen die pas bij dagelijks gebruik ontstaan. De data, belasting en netwerkcondities moeten daarom zoveel mogelijk lijken op de latere situatie.
Naast de werking van het model zijn snelheid, netwerkgebruik, kosten en beheer van belang. Blijkt de cloud geschikt voor zware trainingen, maar te duur of te traag voor dagelijks gebruik? Laat het model na de training dan lokaal draaien. Zorgt het versturen van ruwe data voor een overbelast netwerk? Verwerk de data op locatie en stuur alleen de resultaten door naar het centrale systeem. Zo maakt de pilot duidelijk of één omgeving volstaat of dat een combinatie beter werkt.
Groei kan nieuwe knelpunten opleveren
Ook een realistische pilot kan niet precies voorspellen hoe snel het gebruik groeit. Bij meer gebruikers of data kunnen nieuwe grenzen ontstaan. Een extra berekening voor bijvoorbeeld twee keer zoveel gebruik maakt zichtbaar welk onderdeel dan waarschijnlijk als eerste aandacht nodig heeft.
Daar ligt jouw waarde als partner. Je helpt de klant niet alleen een passende startomgeving te kiezen, maar maakt ook duidelijk wanneer die keuze opnieuw moet worden bekeken. Daarmee verklein je de kans dat infrastructuur later de groei van een succesvolle AI-toepassing afremt.
Wil je weten hoe je per AI-workload tot
een onderbouwde infrastructuurkeuze komt?
