ME समाचार, 16 अप्रैल (UTC+8), माइक्रोसॉफ्ट Azure ने हाल ही में अपने प्लेटफॉर्म पर क्लाउड लागत अनुकूलन के माध्यम से AI निवेश के रिटर्न को अ tối đa करने की रणनीति पर चर्चा की। लेख में यह देखा गया कि AI अनुप्रयोगों के व्यापक तैनाती के साथ, क्लाउड लागत प्रबंधन अत्यंत महत्वपूर्ण है। मुख्य रणनीतियों में Azure Cost Management + Billing जैसे उपकरणों का उपयोग करके निरंतर निगरानी और विश्लेषण, AI कार्यभार के लिए उपयुक्त सेवाओं और मूल्य निर्धारण मॉडल (जैसे आरक्षित उदाहरण या Spot वर्चुअल मशीन) का चयन, और स्वचालित स्केलिंग, वर्चुअल मशीन के आकार का उचित चयन और अनावश्यक संसाधनों को बंद करके कुशलता में सुधार शामिल है। लेख सुझाव देता है कि Azure AI बुनियादी ढांचे और विशेष सेवाओं (जैसे Azure OpenAI) का उपयोग करके कुशल समाधान बनाएं, और Microsoft Fabric और Azure Databricks जैसी डेटा विश्लेषण सेवाओं को एकीकृत करके व्यवसायिक मूल्य में वृद्धि करें। इसके अलावा, Azure Arc के माध्यम से हाइब्रिड क्लाउड और मल्टी-क्लाउड रणनीति का अपनाना, और Microsoft Defender for Cloud जैसी सुरक्षा सेवाओं को एकीकृत करना, समग्र IT लागत को अनुकूलित करने और हानि से बचने का महत्वपूर्ण हिस्सा माना जाता है। लेख में सफल क्लाउड लागत अनुकूलन को एक ऐसी निरंतर प्रक्रिया के रूप में प्रस्तुत किया गया है, जिसमें उपकरण, सर्वोत्तम प्रथाओं और रणनीतिक योजना का संयोजन होता है। (स्रोत: InFoQ)
माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर एआई क्लाउड लागत अनुकूलन रणनीति जारी करता है
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सारांश
माइक्रोसॉफ्ट एज़्यूर ने मेटाएरा पर आधारित एक नई AI क्लाउड लागत अनुकूलन रणनीति लॉन्च की है, जिसका फोकस गैस अनुकूलन और ऑन-चेन डेटा पर है ताकि कुशलता में सुधार हो सके। योजना में रियल-टाइम मॉनिटरिंग के लिए Azure Cost Management + Billing का उपयोग किया जाता है, लागत नियंत्रण के लिए रिज़र्व्ड इंस्टेंस या Spot VMs की सिफारिश की जाती है, और ऑटो-स्केलिंग और उपयुक्त VM साइजिंग की सलाह दी जाती है। व्यर्थ कम करने के लिए अनुपयोगी संसाधनों को बंद कर देना चाहिए। मूल्य सृजन के लिए Azure AI इंफ्रास्ट्रक्चर, Azure OpenAI, Microsoft Fabric और Azure Databricks को प्रमुखता से दर्शाया गया है। Azure Arc और Microsoft Defender for Cloud हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड सेटअप का समर्थन करते हैं।
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