दृश्यता भारत के लिए AI लाभ क्यों बन रही है?

भारत दुनिया की सबसे महत्वाकांक्षी डिजिटल दौड़ में से एक है। के तीव्र रोलआउट के बीच ₹2,000 करोड़ का इंडियाएआई मिशन, एआई-विशिष्ट विशेष आर्थिक क्षेत्रों (एसईजेड) का उदय और राष्ट्रीय कौशल प्लेटफार्मों का विस्तार, हर आकार के संगठन अभूतपूर्व गति से आधुनिकीकरण कर रहे हैं। लेकिन इस गति के पीछे एक बढ़ता हुआ अंध बिंदु है: इस परिवर्तन को शक्ति प्रदान करने वाली क्लाउड लागत को समझना, भविष्यवाणी करना और नियंत्रित करना कठिन होता जा रहा है।

क्लाउड एक आईटी लागत केंद्र से आधुनिक एआई वर्कलोड के लिए आवश्यक स्केलेबल कंप्यूट और इंफ्रास्ट्रक्चर फाउंडेशन में बदल गया है। एआई मॉडल के प्रशिक्षण और सेवा के लिए लोचदार गणना, उच्च-प्रदर्शन वाले जीपीयू और बड़े, वितरित डेटासेट की आवश्यकता होती है – ऐसी क्षमताएं जिन्हें क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म विशिष्ट रूप से वितरित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

जीपीयू-भारी वर्कलोड, बड़े डेटासेट और वास्तविक समय एआई अनुप्रयोगों की ओर बढ़ने का मतलब है कि भारत की क्लाउड खपत तेजी से बढ़ रही है। भारत के लिए अनुमानों से पता चलता है कि सार्वजनिक क्लाउड सेवाओं में दोहरे अंकों में वृद्धि जारी है, जो मुख्य रूप से एआई अपनाने, आधुनिकीकरण प्रयासों और डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे के विस्तार से प्रेरित है। चुनौती यह है कि, जबकि बादल वातावरण तेजी से बढ़ता है, दृश्यता हमेशा उनके साथ नहीं बढ़ती है। इसका परिणाम यह है कि संगठन क्या सोचते हैं कि वे क्या खर्च कर रहे हैं और वास्तव में वे क्या कर रहे हैं, के बीच एक व्यापक अंतर है।

हर व्यवसाय तेजी से आगे बढ़ना चाहता है। एआई भीड़ भरे बाजार में दक्षता, बेहतर ग्राहक अनुभव और प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त का वादा करता है। भारत के अग्रणी बैंक, फिनटेक, ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म और स्वास्थ्य-तकनीक कंपनियां पहले से ही धोखाधड़ी का पता लगाने, वैयक्तिकरण और परिचालन स्वचालन में एआई को तैनात कर रही हैं। लेकिन जैसे-जैसे एआई अपनाने का विस्तार होता है, क्लाउड वातावरण (जैसे कंटेनर, जीपीयू, स्टोरेज, नेटवर्किंग) अधिक जटिल हो जाते हैं। और जटिलता हमेशा एक कीमत के साथ आती है।

पूरे उद्योग में, टीमें बुनियादी ढांचे को सही आकार देने, संसाधन आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगाने और एआई वर्कलोड का समर्थन करने वाली सेवाओं की बढ़ती संख्या पर नज़र रखने के लिए संघर्ष कर रही हैं। और यह एक वैश्विक समस्या है. हाल के शोध से पता चलता है कि दुनिया भर के संगठनों में कंटेनर लागत का 83% निष्क्रिय संसाधनों (क्षमता जिसके लिए भुगतान किया गया है लेकिन अप्रयुक्त है) से जुड़ा हुआ है। एक अन्य सामान्य समस्या उपलब्धता क्षेत्र यातायात है, जिसमें अधिकांश संगठन केवल इसलिए शुल्क लेते हैं क्योंकि इंजीनियरों को वित्तीय प्रभाव का एहसास किए बिना संसाधनों को क्षेत्रों में वितरित किया जाता है।

इन मुद्दों पर अक्सर ध्यान नहीं दिया जाता क्योंकि क्लाउड वातावरण का विस्तार और बदलाव उन तरीकों से होता है जिन्हें एकीकृत दृश्यता के बिना ट्रैक करना मुश्किल होता है। इरादा नवप्रवर्तन का है, लेकिन सही निरीक्षण के बिना, कंपनियां जितना उपभोग करती हैं उससे कहीं अधिक भुगतान करती हैं।

सच्चाई यह है कि तकनीकी ऋण अब हमेशा विरासत कोड की तरह नहीं दिखता है। आजकल यह बादलों में छिपा रहता है। हर बार एक टीम संसाधन जुटाती है सुरक्षित रहने के लिए, किसी पाइपलाइन को आवश्यकता से अधिक समय तक चलने देना, या स्प्रिंट के दौरान बनाई गई भंडारण बाल्टी के बारे में भूल जाना, यह अदृश्य ऋण के बढ़ते ढेर को बढ़ाता है। इसमें से कुछ भी इस समय जरूरी नहीं लगता है, लेकिन यह तेजी से बढ़ता है: गणना जो निष्क्रिय रहती है, पाइपलाइन जो समय के साथ गड़बड़ हो जाती है, भंडारण जिसे कोई भी साफ नहीं करता है और जहां भी वे उतरते हैं वहां कार्यभार रखा जाता है। और आख़िरकार, बिल उन तरीकों से सामने आता है जिनका किसी को आनंद नहीं आता।

पिछले दो वर्षों के उद्योग विश्लेषणों से पता चलता है कि कंपनियां अपने क्लाउड बजट का 20 से 30% अअनुकूलित या कम उपयोग किए गए संसाधनों के कारण खो सकती हैं। भारत के उच्च विकास वाले माहौल में इसके वास्तविक परिणाम होंगे। क्लाउड वेस्ट में भेजा गया प्रत्येक रुपया एआई मॉडल को मजबूत करने, ग्राहक अनुभव में सुधार करने या नए उत्पादों के निर्माण पर खर्च नहीं किया गया एक रुपया है।

विडंबना यह है कि क्लाउड ओवरस्पेंड अक्सर उन कंपनियों में सबसे तेजी से बढ़ता है जो एआई को सबसे आक्रामक तरीके से अपनाती हैं। यदि दृश्यता आधुनिकीकरण योजना का हिस्सा नहीं है तो व्यवसाय जितना अधिक नवोन्मेषी होगा, छिपी हुई अक्षमताओं को जमा करने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।

वर्षों तक, वित्त ने क्लाउड बिल पर नज़र रखी और इंजीनियरिंग ने डैशबोर्ड पर नज़र रखी- और सभी ने मान लिया कि यह कुशल था। आज, यह कुछ भी है लेकिन. एआई कार्यभार अप्रत्याशित रूप से बढ़ने के साथ, वह पुराना विभाजन स्पष्टता की तुलना में अधिक अंधे धब्बे पैदा करता है। मैं इसे ग्राहकों के साथ बातचीत में प्रत्यक्ष रूप से देखता हूं: यदि लागत और प्रदर्शन पर एक ही कमरे में चर्चा नहीं की जाती है, तो टीमें गलत समस्याओं को हल कर देती हैं, वह भी दोगुनी धीमी गति से।

जो संगठन अपने क्लाउड को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करते हैं, वे वही होते हैं जहां इंजीनियर एक ही वर्कफ़्लो में प्रदर्शन, उपयोग और लागत देख सकते हैं। जब वे उच्च-थ्रूपुट सेवा, लगातार जीपीयू नोड या क्रॉस-ज़ोन डेटा ट्रांसफर के लागत प्रभाव को समझते हैं, तो वे अलग-अलग विकल्प चुनते हैं – धीमे नहीं, बल्कि अधिक स्मार्ट।

यहीं पर अवलोकनशीलता आवश्यक हो जाती है। सच्ची अवलोकनशीलता निगरानी पर नहीं रुकती। यह इंजीनियरों को व्यवहार के पीछे के कारणों को समझने में मदद करता है: कार्यभार क्यों बढ़ता है, एक कंटेनर निष्क्रिय क्यों रहता है, एक फ़ंक्शन अप्रत्याशित रूप से क्यों बढ़ता है, एक माइक्रोसर्विस चुपचाप चार्ज क्यों जमा करता है, इत्यादि। जब टीमें यह स्पष्टता हासिल कर लेती हैं, तो अनुकूलन एक हाथापाई के बजाय एक निरंतर, सक्रिय अभ्यास बन जाता है।

AI ने रातों-रात क्लाउड का अर्थशास्त्र बदल दिया। जिस क्षण कोई संगठन बड़े पैमाने पर मॉडलों का प्रशिक्षण या सेवा शुरू करता है, पारंपरिक कार्यभार के लिए काम करने वाली धारणाएं लागू होना बंद हो जाती हैं। और यह सभी उद्योगों में प्रचलित है: जो टीमें गणना योजना में सावधानी बरतती थीं, वे अचानक खुद को अप्रत्याशित स्पाइक्स, अपेक्षा से अधिक समय तक चलने वाले जीपीयू नोड्स और बजट से अधिक भंडारण वृद्धि से जूझती हुई पाती हैं।

आधुनिक अवलोकन समाधान-विशेष रूप से एआई द्वारा संचालित समाधान-वास्तविक समय में उपयोग, लागत और प्रदर्शन में विसंगतियों का पता लगा सकते हैं। वे टीमों को अति-प्रावधान से बचने, अनावश्यक GPU खर्च और सतह पैटर्न को कम करने में मदद करते हैं। कटौती के लिए लागत में कटौती से अधिक, यह सुनिश्चित करना है कि क्लाउड का उपयोग इस तरह से किया जा रहा है जो चुपचाप बजट का उपभोग करने के बजाय नवाचार का समर्थन करता है।

एआई-संचालित प्रणालियों की ओर भारत के बदलाव ने आधुनिक बुनियादी ढांचे को क्या प्रदान करने की आवश्यकता है, इसका स्तर बढ़ा दिया है। लेकिन हर नए कार्यभार और सेवा के साथ, परिचालन शोर बढ़ता जाता है। वास्तविक विभेदक अब दृश्यता है – अनुमान लगाए बिना अपने वातावरण की लागत, प्रदर्शन और व्यवहार को देखना। जिन टीमों में यह स्पष्टता होती है वे अकुशलता को तुरंत दूर कर देती हैं और ऐसे सिस्टम का निर्माण करती हैं जो बिना किसी रुकावट के बड़े पैमाने पर होते हैं।

यह लेख नमित डी’क्रूज़, आरवीपी एंटरप्राइज, भारत और सार्क, डेटाडॉग द्वारा लिखा गया है।