戴尔宣布推出三款新的托管服务产品，以解决让开发人员保持高效工作而不是在等待资源可用性时闲置的挑战。 业务增长和成功取决于应用程序开发人员能够以多快的速度生成新的数字服务和产品，现在戴尔有了解决方案。
戴尔宣布推出三款新的托管服务产品，以解决让开发人员保持高效工作而不是在等待资源可用性时闲置的挑战。 业务增长和成功取决于应用程序开发人员能够以多快的速度生成新的数字服务和产品，现在戴尔有了解决方案。
戴尔估计，开发人员只花费一小部分时间编码和构建 AI/ML 模型，其余时间用于等待 IT 资源、批准或管理底层基础设施。 IDC 最近的一份报告估计，310 年将构建 2022 亿个新应用程序，预计到 750 年将有 2025 亿个新应用程序。理想情况下，这些新应用程序将推动业务向前发展。
公有云的替代品
在大多数情况下，AI/ML 模型构建者和应用程序开发者会直接使用易于使用的公共云服务，而不会考虑潜在的成本以及与现有系统和数据的集成挑战。 此外，ChatGPT 和 Google BARD 等大型语言模型的兴起需要更高的计算能力和更大的数据集来进行 AI/ML 训练。
不断上涨的云费用以及隐私问题让企业考虑构建自己的 AI/ML 操作和管理，而无需人员配置计划或以成功所需的所需速度推动解决方案所需的云技能。 这并不容易，我们最近写过 LLaMa 入门 和我们最喜欢的新 人工智能钻机.
我们有机会与戴尔新兴服务副总裁 Satish Iyer 交谈，并就新的托管服务进行了详细讨论。 从采访中可以明显看出，戴尔热衷于为可能尚未采用公共云解决方案的企业提供 AI 和 ML 开发过程的重要组成部分。
Satish 表达了他对这些服务的全面端到端管理如何使开发人员能够将更多时间用于编码，同时减少等待必要工具来执行任务所花费的时间的热情。
为了帮助组织应对这些挑战并快速扩展其数字业务，戴尔科技集团推出了三项新的托管服务：
- 戴尔托管开发人员云： 基于 API 的云环境中的自助服务虚拟机和容器具有内置的基础架构即代码基础架构管理，旨在通过让开发人员将更多时间花在编码而不是管理基础架构上来加速创新。
- 面向 ML Ops 的戴尔托管服务： 一种适用于 ML 模型开发的专用平台，具有基于戴尔验证设计的集成生命周期管理，可通过降低部署和维护 AI/ML 系统的复杂性来更快地将模型投入生产。
- 与 Dell Technologies 服务托管： 简化云集成并简化部署，从而提高运营效率。 戴尔与托管服务提供商的新合作伙伴关系提供了更多选择和灵活性。
戴尔托管服务可以根据需要管理尽可能多的技术堆栈，优化数据中心基础设施的管理。 所有服务均提供服务级别保证、固定范围和固定定价。 自定义托管解决方案包括用于托管的托管选项和用于特定 Dell APEX 解决方案的戴尔托管托管选项。
这些解决方案让 IT 团队专注于生产力和创新，而戴尔负责管理其余部分。 戴尔不断增长的托管服务组合利用现代、易于使用且自动化程度越来越高的解决方案，从技术投资中获得商业价值。
定价模式
戴尔实施了灵活的模块化定价模型。 对于 Managed Developer Cloud，定价基于托管的容器和虚拟机数量。 ML Ops 托管服务定价基于计算节点和存储的数量。
ML Ops 托管服务的定价基于以下因素：
- 按范围组织的节点数（节点带）
- Node Bands包括计算节点+存储的数量
- Node Bands 范围从小于 50 到超过 1000
- 移动到更高的 Node Band 会降低节点定价
- 客户可以从少量节点带开始，然后随着时间的推移增加
总结
在我们的实验室中部署高级 AI 模型时，我们正在与许多最终用户交谈并汇总我们自己的想法。 有时 Ai 很有趣且富有成效，有时会加重，大多数时候是投降的反复练习。 这并不是要削弱 AI 的力量，但尽管 CNBC 上有头条新闻，但利用 AI 产生业务影响显然比听起来更难。 虽然我们没有使用最新的戴尔产品的实践经验； 如果他们找到了一种更快、更容易地剥 AI 洋葱的方法，从而减少客户的眼泪并增加洞察力，那就太棒了。 我们欢迎一条更精致的企业 AI 之路，并期待看到这个最新的 aaS 计划是如何结合在一起的。
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