क्लाउड में AI इन्फ्रास्ट्रक्चर: 5 संकेत कि आपका सिस्टम स्केल के लिए तैयार नहीं है

जब मेटा शुरू किया अपने बड़े भाषा मॉडल को स्केल करते समय, यह जल्दी ही स्पष्ट हो गया कि कंपनी का मौजूदा एआई बुनियादी ढांचा भार को संभाल नहीं सकता। प्रशिक्षण जिन मॉडलों के लिए पहले सैकड़ों GPU की आवश्यकता होती थी, अब उन्हें हज़ारों GPU की आवश्यकता होती है। नेटवर्क बैंडविड्थ की सीमाओं, सिंक्रोनाइज़ेशन में देरी और हार्डवेयर विश्वसनीयता संबंधी समस्याओं ने स्केलिंग को एक बड़ी तकनीकी चुनौती बना दिया है। मेटा अंततः मौलिक रूप से पुनर्निर्माण करना पड़ा इसका ढेर — बनाने हजारों GPU के साथ नए क्लस्टर, उनके बीच संचार को अनुकूलित करना, स्वचालित पुनर्प्राप्ति प्रणालियों को लागू करना, और चेकपॉइंटिंग प्रक्रियाओं को गति देना।

इस तरह की कहानियाँ असामान्य नहीं हैं - एआई प्रौद्योगिकियों का तेजी से विकास अक्सर आगे निकल गया मौजूदा बुनियादी ढाँचे की तैयारी। शायद इसीलिए केवल लगभग 1% नेता अपने संगठनों को एआई कार्यान्वयन में "परिपक्व" मानें - जिसका अर्थ है कि एआई पूरी तरह से वर्कफ़्लो में एकीकृत है और मापने योग्य व्यावसायिक परिणाम प्रदान कर रहा है।

क्लाउड में एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर का विस्तार केवल कंप्यूटिंग शक्ति या बजट की बात नहीं है। यह इस बात का परीक्षण है कि कंपनी का संपूर्ण तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र वास्तव में कितना परिपक्व है। इस कॉलम में, मैं पाँच प्रमुख संकेतों का उल्लेख करूँगा जो, मेरे अनुभव के अनुसार, संकेत देते हैं कि आपका सिस्टम अभी विस्तार के लिए तैयार नहीं है—और यह भी बताऊँगा कि इन्हें कैसे ठीक किया जाए।

अपर्याप्त डेटा तत्परता

अगर कोई कंपनी अपने सिस्टम को "गंदे", दुर्गम, अपरिष्कृत या असुरक्षित डेटा का उपयोग करके स्केल करती है, तो उसके मॉडल विकृत जानकारी से सीखेंगे। परिणामस्वरूप, एल्गोरिदम गलत अंतर्दृष्टि और पूर्वानुमान उत्पन्न करते हैं, जिससे त्रुटिपूर्ण व्यावसायिक निर्णय लिए जाते हैं, और उन मॉडलों पर आधारित उत्पादों और सेवाओं की गुणवत्ता कम हो जाती है।

इसे कैसे ठीक करें। प्रमुख डेटा गुणवत्ता मानकों—सटीकता, पूर्णता, समयबद्धता और सुसंगतता—को ट्रैक करें। यह मापने के लिए एक ट्रस्ट स्कोर सिस्टम लागू करें कि आपका डेटा विश्वसनीयता मानकों को कितनी अच्छी तरह पूरा करता है। जब पूर्णता 90% से अधिक हो और ट्रस्ट स्कोर 80% से ऊपर हो, तो आपके पास स्केलिंग के लिए एक ठोस आधार होता है। मेटाडेटा संवर्धन और डेटा ड्रिफ्ट निगरानी प्रक्रियाओं को स्वचालित करें। स्वचालित डेटा प्रबंधन के लिए उपकरणों में निवेश करें—वे स्केलिंग के दौरान डेटा की गुणवत्ता और पहुँच को बनाए रखते हुए डेटासेट अपडेट को तेज़ करने में मदद करते हैं।

अस्केलेबल कंप्यूटिंग अवसंरचना

लचीले क्लाउड संसाधनों (GPU, CPU) के बिना, जो बदलते कार्यभार के अनुसार स्वचालित रूप से समायोजित हो जाते हैं, बढ़ता ट्रैफ़िक धीमी प्रोसेसिंग, कतारों का निर्माण, ग्राहक इंटरैक्शन में देरी और अंततः SLA उल्लंघन का कारण बन सकता है। वित्त में, इसका अर्थ है धीमे लेनदेन; ई-कॉमर्स में - ऑर्डर प्रोसेसिंग में विफलता; और स्ट्रीमिंग सेवाओं में - प्लेबैक में रुकावट। साथ ही, आपातकालीन हस्तक्षेपों की परिचालन लागत बढ़ जाती है, और समय के साथ, बार-बार होने वाली सिस्टम विफलताएँ उपयोगकर्ता के विश्वास और निष्ठा को कम करती हैं।

इसे कैसे ठीक करें। मूल्यांकन करें कि आपके वर्तमान संसाधनों का कितनी कुशलता से उपयोग हो रहा है और आपका सिस्टम वास्तव में कितना स्केलेबल है। महत्वपूर्ण घटनाओं के लिए—जैसे नए क्लाइंट परिवेशों को लॉन्च करना या AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करना—आपको अपने औसत कार्यभार से 2-3 गुना अधिक क्षमता आरक्षित रखने की योजना बनानी चाहिए।

यह एआई परियोजनाओं में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है: पूर्वानुमानित रखरखाव, कंप्यूटर विज़न, दस्तावेज़ पहचान, या जनरेटिव अनुसंधान एवं विकास मॉडल के लिए प्रणालियों को प्रशिक्षण और अनुमान दोनों के लिए कंप्यूटिंग शक्ति के समर्पित वर्गों की आवश्यकता होती है। सुनिश्चित करें कि आपके पास पर्याप्त GPU क्षमता है और स्वचालित स्केलिंग (HPA, VPA, या KEDA) को न केवल CPU/GPU मेट्रिक्स के आधार पर, बल्कि व्यावसायिक मेट्रिक्स जैसे विलंबता, कतार की लंबाई, या आने वाले अनुरोधों की संख्या के आधार पर भी कॉन्फ़िगर करें।

ऑर्केस्ट्रेशन के बिना स्वचालन

केंद्रीकृत डेटा ऑर्केस्ट्रेशन के बिना AI को स्केल करने से अव्यवस्था फैलती है: टीमें अलग-अलग डेटासेट के साथ काम करती हैं और असंगत परिणाम देती हैं। क्लस्टर, क्यू और निष्पादन परिवेशों के लिए बुनियादी ढाँचे के ऑर्केस्ट्रेशन की कमी, दर्जनों कार्यों के एक साथ चलने पर संसाधन दोहराव, सर्वर डाउनटाइम और लोड वितरण संघर्ष का कारण बनती है। जैसे-जैसे स्केलिंग जारी रहती है, ये विफलताएँ बढ़ती जाती हैं, और स्वचालित रिलीज़ के बजाय, टीमें मैन्युअल सिंक्रोनाइज़ेशन पर समय बर्बाद करती हैं।

इसे कैसे ठीक करें। अपनी टीम के मानक वर्कफ़्लो का मानचित्रण करके शुरुआत करें ताकि यह पता लगाया जा सके कि किन प्रक्रियाओं को स्वचालित किया जाना चाहिए और किन प्रक्रियाओं को केंद्रीकृत ऑर्केस्ट्रेशन का हिस्सा होना चाहिए। इसके आधार पर, MLflow, Prefect, Kubeflow, या Airflow जैसे MLOps प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके डेटा संग्रह और प्रशिक्षण से लेकर परिनियोजन और निगरानी तक प्रबंधित पाइपलाइन बनाएँ। यह दृष्टिकोण आपको मॉडल संस्करणों को ट्रैक करने, डेटा गुणवत्ता को नियंत्रित करने और पर्यावरण स्थिरता बनाए रखने की अनुमति देता है। स्वचालित लेकिन समकालिक प्रक्रियाएँ मॉडल परिनियोजन समय को कम करती हैं और मानव-संबंधी त्रुटियों के जोखिम को कम करती हैं।

साइबर सुरक्षा का निम्न स्तर

अगर कोई कंपनी NIST या ISO जैसे फ्रेमवर्क का पालन नहीं करती है और अपने सुरक्षा तंत्रों को स्वचालित करने में विफल रहती है, तो उसे AI समाधानों को स्केल करते समय गंभीर चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा। इनमें शैडो AI के कारण होने वाले डेटा लीक और कई क्षेत्रों में तैनात मॉडलों के लिए अनुपालन संबंधी समस्याएं शामिल हो सकती हैं। जैसे-जैसे स्केलिंग से एक्सेस पॉइंट्स की संख्या बढ़ती है, सुरक्षित अनुमान के बिना सिस्टम अधिक असुरक्षित होते जाते हैं।

इसे कैसे ठीक करें। NIST, ISO 27001, या उनके क्लाउड समकक्ष जैसे उद्योग-मानक ढाँचों पर आधारित सुरक्षा और अनुपालन नीतियाँ विकसित करें। इससे आपके विस्तार के साथ सुरक्षा मानकों में निरंतरता सुनिश्चित होती है। बुनियादी ढाँचे की लचीलापन का आकलन करने के लिए MTTD (पता लगाने का औसत समय) और MTTR (पुनर्प्राप्ति का औसत समय) सहित प्रमुख परिचालन KPI की निगरानी करें। छाया AI और आउटसोर्स प्रक्रियाओं के लिए मानव-सहभागिता वाली नीतियाँ लागू करें, और इनमें से कम से कम 50% प्रक्रियाओं को स्वचालित करें।

केंद्रीकृत निगरानी और अनुकूलन का अभाव

स्केलिंग के दौरान, मॉडल के प्रदर्शन, संसाधन उपयोग और लागतों की रीयल-टाइम निगरानी का अभाव एक स्थानीय समस्या से एक प्रणालीगत समस्या में बदल जाता है। जैसे-जैसे मॉडल और कार्यभार की संख्या बढ़ती है, मामूली डेटा विचलन या GPU का अति प्रयोग भी प्रदर्शन और सिस्टम में भारी गिरावट का कारण बन सकता है। विफलताओंकेंद्रीकृत अवलोकन के बिना, ये मुद्दे अनदेखे रह जाते हैं, समय के साथ बढ़ते जाते हैं, और स्केलिंग के प्रत्येक चरण के साथ सिस्टम को अस्थिर बनाते हैं।

इसे कैसे ठीक करें। ऐसे मॉनिटरिंग टूल्स का इस्तेमाल करें जो वास्तविक समय में समस्याओं का पता लगाने और मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में सक्षम हों। उच्च उपलब्धता प्राप्त करने के लिए Kubernetes में दोष सहनशीलता सुनिश्चित करें - इससे डाउनटाइम को रोकने और स्थिरता ट्रैकिंग को आसान बनाने में मदद मिलती है। अक्षमताओं की शीघ्र पहचान करने और संसाधन उपयोग को बेहतर बनाने के लिए CPU उपयोग और डाउनटाइम (इसे 1% से कम रखते हुए) जैसे प्रमुख मेट्रिक्स की नियमित रूप से निगरानी करें।

निष्कर्ष

स्केलिंग सिर्फ़ एक चुनौती नहीं है—यह यह पहचानने का एक अवसर है कि आपके सिस्टम में कहाँ सुधार की आवश्यकता है। मेटा का अनुभव साबित करता है कि तकनीकी दिग्गज भी सीमाओं का सामना करते हैं। हालाँकि, समस्याओं का समय पर पता लगाने से बेहतर निर्णय लेने में मदद मिलती है और विकास के अगले स्तर का मार्ग प्रशस्त होता है।