Collegare infrastrutture e team di prodotto: lezioni apprese dalla costruzione di piattaforme GenAI

Non c’è dubbio: Intelligenza Artificiale Generativa, o GenAI, è l’argomento del giorno, e lo è stato per gli ultimi due anni. Che l’obiettivo sia automatizzare processi, generare nuovi design di prodotto, creare contenuti o qualsiasi altra funzionalità in vari domini, è il momento per le organizzazioni di iniziare a fare il lavoro che più conta e mettere in moto le loro strategie GenAI.

Il successo di GenAI, che copre carichi di lavoro dalla ricerca all’addestramento e infine all’inferenza, dipende da una stretta coordinazione intorno alla distribuzione, all’osservabilità, alla gestione dei costi, alla telemetria e agli obiettivi di latenza dell’infrastruttura e dei servizi sottostanti. Questi aiutano a determinare un livello di efficienza raggiungibile per il carico di lavoro AI, garantendo un equilibrio efficace tra calcolo e comunicazione, assicurando che le GPU abbiano sempre i dati necessari.

La sfida è che spesso c’è un divario strutturale: l’ingegneria delle infrastrutture si concentra sullo stack di calcolo e distribuzione, mentre i team software e di prodotto si concentrano sulla costruzione di applicazioni orientate all’utente che portano GenAI nel mondo reale. Quando questi gruppi non sono completamente allineati, ciò si traduce troppo spesso in ritardi nella consegna, problemi di prestazioni e problemi di usabilità.

Quindi, come si presenta questo divario nel mondo reale, e quali strategie possono utilizzare le organizzazioni per allineare le infrastrutture e i team di prodotto per il successo di GenAI?

I problemi con la mancanza di allineamento

Quando le infrastrutture e i team di prodotto non sono allineati, i sintomi sono spesso ovvi, ma non sempre affrontati abbastanza velocemente. Un segno distintivo di team non sincronizzati è la mancanza di coincidenza tra le aspettative sulla latenza o le capacità del modello. Ad esempio, i team di ingegneria delle infrastrutture possono pianificare funzionalità o distribuzioni che presuppongono livelli di prestazioni che il design dell’infrastruttura effettivo non soddisfa. Ciò porta a ritardi nella consegna, cambiamenti di portata e problemi di prestazioni.

La mancanza di allineamento può anche portare a prestazioni scarse a causa della distribuzione su infrastrutture non ottimizzate, che si manifesta in variazioni di latenza e problemi di scalabilità che influiscono sulle prestazioni dell’addestramento o dei lavori di inferenza distribuiti su larga scala. I rischi di sicurezza e conformità a valle sono anche segni distintivi della mancanza di allineamento dei team, poiché la mancanza di collaborazione precoce tra i due team significa che i requisiti di privacy e conformità dei dati possono essere trascurati.

E infine, la mancanza di allineamento dei team porta a una cattiva esperienza utente, che porta i team di ingegneria delle infrastrutture a ricorrere a soluzioni quando le vincolazioni non sono chiare, rallentando i cicli di iterazione e aumentando il debito tecnico. Naturalmente, la mancanza di allineamento tra i team di prodotto e infrastrutture può essere costosa in qualsiasi progetto software, ma con GenAI in particolare, le poste in gioco sono molto più alte – inefficienze operative aumentate, erosione del vantaggio competitivo e rischi di sicurezza tra gli altri.

Ponte per il successo

Il successo di GenAI dipende non solo dall’avere un’infrastruttura robusta, ma anche dalla creazione di un quadro tattico che collega i processi di infrastruttura e prodotto. Prendiamo ad esempio l’idea di API di auto-servizio interne per la provisione di GPU. Per i team di infrastrutture, queste API standardizzano l’accesso, riducono l’onere dei biglietti e assicurano la conformità; per i team di prodotto, offrono un accesso rapido e prevedibile al calcolo senza dover aspettare in coda. Il risultato è che entrambi i gruppi lavorano con lo stesso “contratto” API, rimuovendo colli di bottiglia e chiarificando le aspettative.

I pannelli di utilizzo in tempo reale svolgono un ruolo simile. Forniscono agli ingegneri delle infrastrutture la visibilità del carico di sistema e dell’efficienza, mentre mostrano simultaneamente ai team di prodotto come i loro carichi di lavoro si traducono in consumo effettivo. Poiché entrambi i lati vedono gli stessi dati, le discussioni sulle prestazioni o sui colli di bottiglia diventano più collaborative e meno antagonistiche – c’è una sola fonte di verità.

L’autoscaling è un altro meccanismo unificante. Solleva gli ingegneri delle infrastrutture dal costante lavoro di estinzione degli incendi, assicurando che gli sviluppatori di prodotto non raggiungano i soffitti di prestazioni durante i picchi di carico di lavoro. Ciò che altrimenti potrebbe essere una lotta tra stabilità e agilità diventa una strategia condivisa: la scala è gestita automaticamente, allineata con entrambi gli obiettivi di resilienza operativa e prestazioni del prodotto.

Infine, le informazioni sui costi aggiungono una dimensione finanziaria a questa visione condivisa. I team di infrastrutture possono ottimizzare gli stanziamenti e giustificare la pianificazione della capacità, mentre i team di prodotto acquisiscono una comprensione di come le loro scelte architettoniche o di modello influenzano la spesa. Questa trasparenza favorisce la responsabilità condivisa, trasformando l’efficienza in una responsabilità collettiva piuttosto che in una preoccupazione nascosta.

Ma l’allineamento richiede più che strumenti condivisi – richiede anche una visione condivisa. È qui che entrano in gioco le roadmap condivise: ogni team deve non solo comprendere gli obiettivi generali, ma anche i passaggi necessari per raggiungerli. Per le infrastrutture, significa guardare oltre le radici tecniche profonde nell’hardware e nel software per impegnarsi con il modo in cui gli sviluppatori e gli utenti finali effettivamente sperimentano il sistema. Per i team di prodotto, significa avere rispetto per le vincolazioni come la latenza, il costo e l’efficienza del modello, apprezzando le realtà operative che rendono l’innovazione sostenibile.

Infine, nessun partenariato può durare senza un impegno reciproco per la sicurezza e la conformità. Che si tratti di SOC2, HIPAA, ISO o altri framework, i requisiti specifici variano in base alla base di clienti e al settore verticale – ma la responsabilità è condivisa. Sia i team di infrastrutture che quelli di prodotto devono internalizzare questi obblighi, riconoscendo che la conformità non è un esercizio di spunta di caselle, ma una base di fiducia con gli utenti.

Presi insieme, queste pratiche e mentalità intessono le infrastrutture e i prodotti in un’unità coesa, con un linguaggio condiviso, visibilità condivisa e responsabilità condivisa per il progresso, la resilienza e l’affidabilità.

Team conoscitivi

Avere le persone giuste è altrettanto importante che avere i sistemi giusti. Idealmente, i team dovrebbero includere membri che già conoscono GenAI o quelli che provengono da background di calcolo ad alte prestazioni e data center iperscalabili. Ciò che conta veramente è l’esperienza pratica e le lezioni che si possono ottenere solo costruendo e supportando piattaforme di servizio GPU. Ciò significa comprendere come le GPU si parlano, come si comportano le esecuzioni di addestramento strettamente accoppiate, e come sono sensibili alla latenza, alla sincronizzazione e alla consegna dei dati.

Mentre i modelli continuano a crescere e le distribuzioni si espandono, i team devono anche fare un passo indietro e pensare al percorso completo del cliente. Inizia con la ricerca e la sperimentazione iniziale, si sposta verso l’addestramento su larga scala, quindi verso il raffinamento e infine all’inferenza. Ognuna di queste fasi ha un aspetto leggermente diverso, e le esigenze cambiano lungo la strada. La natura iterativa dello sviluppo del modello ci insegna costantemente quale tipo di infrastruttura, flussi di lavoro e capacità sono richiesti per mantenere un data center GenAI adatto allo scopo.

Troppo spesso, i team di infrastrutture e prodotto operano all’interno delle loro bolle. Per qualsiasi azienda seria nell’introdurre GenAI nella produzione, ciò deve cambiare. Il successo dipende dal superare queste barriere e creare una proprietà condivisa della piattaforma. Con le persone giuste, una visione chiara e un quadro pratico, entrambi i lati possono allinearsi sullo stesso copione – uno che li aiuta a muoversi più velocemente, rimanere responsabili e consegnare infine distribuzioni di GenAI di successo.