Six Essential Azure AI Services for a Successful Enterprise Deployment

Table of Contents

1. Ključne Tačke
2. Uvod
3. 1. Azure Machine Learning (Azure ML)
4. 2. Azure AI Search (sa Vector Search)
5. 3. Azure OpenAI Service
6. 4. Azure Synapse Analytics / Microsoft Fabric
7. 5. Azure Cognitive Services
8. 6. Microsoft Purview
9. Real-World Example: Detekcija prevara u finansijskim uslugama
10. Arhitektonski Plan
11. Lista za Implementaciju
12. Često Postavljana Pitanja (FAQ)

Ključne Tačke

• Uspješni AI projekti ne zavise samo od tačnosti modela, već i od infrastrukture koja ih podržava.
• Postoji šest ključnih Azure AI usluga koje formiraju pouzdanu osnovu za složene AI projekte u velikim organizacijama.
• Integracija ovih usluga omogućava brže razvijanje, smanjenje kompleksnosti i osiguranje usklađenosti s regulativama.

Uvod

Razvoj i implementacija AI rješenja u poslovnom okruženju može biti izazovan zadatak. Mnoge kompanije se suočavaju s problemima zbog neadekvatne infrastrukture, što često dovodi do promašenih strategija, gubitka resursa i vremena. Osnovna ideja je da se osigura da platforma koja podržava AI ne bude samo funkcionalna, već i spremna za rad sa složenim podacima, uz stroge sigurnosne zahtjeve i lakoću integracije s postojećim poslovnim procesima. U ovom članku istražujemo šest ključnih Azure AI usluga koje čine osnovu za uspješne AI projekte. Ove usluge nisu jedine koje će se koristiti, ali predstavljaju temeljni skup koji značajno poboljšava šanse za uspjeh.

1. Azure Machine Learning (Azure ML)

Šta je to?

Azure Machine Learning je sveobuhvatna platforma koja omogućava obuku, implementaciju i upravljanje AI i ML modelima na razini poduzeća.

Zašto je to bitno?

• Centralizovana evidencija modela: Ova funkcionalnost omogućava verzioniranje i auditable modele za proizvodnju, testiranje i razvoj.
• MLOps integracija: Automatizira procese ponovne obuke, CI/CD modela i rollback operacije.
• Fleksibilnost računarstva: Podržava GPU/CPU klastere i omogućava on-demand skaliranje.
• Sigurnost: Obezbjeđuje privatne konekcije i upravljane identitete.

Najmanji detalj koji je bitan

Važno je uvijek postaviti sigurnu skladišnu jedinicu na nivou prostora za rad kako bi se izbjegao rizik od otvaranja javnog krajnje tačke.

2. Azure AI Search (sa Vector Search)

Šta je to?

Platforma za pretraživanje kao uslugu koja uključuje vector search za semantičko pretraživanje, RAG (Retrieval Augmented Generation) i hibridna pretraživanja.

Zašto je to bitno?

• Enterprise RAG: Koristi se za pružanje kontekstualnih, privatnih podataka relevantnih za LLM.
• Hibridno indeksiranje: Kombinira ključne riječi s ugrađenim podacima za bolju preciznost i povratak.
• Ugrađene kognitivne vještine: Omogućava ekstrakciju teksta, OCR, prepoznavanje entiteta bez napuštanja lanca.

Najmanji detalj koji je bitan

Kod indeksiranja velikih skupova podataka za vector search, pre-razdijelite dokumente prilikom unošenja kako biste izbjegli gubitak konteksta.

3. Azure OpenAI Service

Šta je to?

Microsoftova verzija OpenAI modela koja je domaćin i integrisana s Azure sigurnosnim, usklađenim i mrežnim kontrolama.

Zašto je to bitno?

• Usklađenost: Podaci ostaju unutar vašeg zakupa, podržavajući GDPR, HIPAA i druge regulative.
• Prilagodljivost: Mogućnost podešavanja i inženjering prompta direktno na sigurnim izvorima podataka.
• Integracija: Pruža besprijekornu povezanost s Azure ML, AI Search, Logic Apps i Power Platform.

Najmanji detalj koji je bitan

Kod regulisanih radnih opterećenja, uvijek implementirajte u istom regionu kao i vaši podaci kako biste izbjegli probleme s prekograničnim prijenosima podataka.

4. Azure Synapse Analytics / Microsoft Fabric

Šta je to?

Integrisan analitički servis Azure – sada također dio Fabric ekosistema za skladištenje podataka, integraciju i velike analize.

Zašto je to bitno?

• Unifikacija podataka: Omogućava unos iz strukturiranih, polustrukturiranih i nestrukturiranih izvora.
• Direktna LLM integracija: Obezbjeđuje da kurirani skupovi podataka budu dostupni za Azure OpenAI ili ML cjevovode.
• Sigurnost po dizajnu: Obezbjeđuje sigurnost na nivou kolona i redova.

Najmanji detalj koji je bitan

Koristite materijalizovane prikaze za često upitane AI trgovačke skupove podataka – to ubrzava pristup i smanjuje troškove računske obrade tokom ciklusa ponovne obuke modela.

5. Azure Cognitive Services

Šta je to?

Pregradne AI API usluge za jezik, viziju, govor, prevođenje, detekciju anomalija i još mnogo toga.

Zašto je to bitno?

• Brza prototipizacija: Omogućava da AI ideje postanu funkcionalne demonstracije bez početka od nule.
• Nizak kod / bez koda: Integrira se sa Power Apps, Logic Apps i Power Automate.
• Proširivost: Možete povezati kognitivne vještine u Azure AI Search ili podatkovne cijevi.

Najmanji detalj koji je bitan

Za višejzični NLP, pohranite rezultate prevođenja u Azure Cache za Redis kako biste smanjili pozive na API i latenciju u globalnim implementacijama.

6. Microsoft Purview

Šta je to?

Ujedinjena usluga za upravljanje podacima koja automatski skenira, klasifikuje i mapira datavne resurse širom vaše infrastrukture.

Zašto je to bitno?

• Otkriće podataka: Automatski klasifikuje PII i druge osjetljive podatke kroz Azure, SQL Server, Power BI i druge izvore.
• Praćenje linija: Prikazuje tačno kako podaci teku u vašim AI modelima.
• Usklađenost na skalabilan način: Klasifikacija i pristupne politike se dosljedno primijenjuju.

Najmanji detalj koji je bitan

Planirajte inkrementalne skeniranja u skladu s vašom obnovom podataka – puna skeniranja su skupa i nepotrebna svaki dan.

Real-World Example: Detekcija prevara u finansijskim uslugama

Poslednja implementacija koju sam vodio bila je za klijenta iz finansijskog sektora koji obrađuje milione transakcija dnevno.

• Azure Synapse Analytics unos podataka iz strimova kartičnih mreža i bankomata.
• Microsoft Purview automatski klasifikovao polja PII i maskirao ih pre obuke.
• Azure Machine Learning je obučio model za detekciju anomalija u realnom vremenu.
• Azure AI Search omogućio istražiteljima da pretražuju obogaćeni kontekst transakcija.
• Azure OpenAI Service generisao sažetke na prirodnom jeziku za označene slučajeve.

Rezultat: Latencija detekcije smanjena je sa 90 sekundi na manje od 5 sekundi, uz potpunu automaciju upravljanja i usklađenosti u lancu.

Arhitektonski Plan

Kako ove usluge funkcionišu zajedno u tipičnoj AI implementaciji u preduzeću:

1. Sloj unos podataka — Unosi iz ERP, CRM, IoT, eksternih API-a.
2. Upravljanje i katalog — Purview skenira, klasifikuje i označava.
3. Inženjering karakteristika — Azure ML priprema, skladišti u Feature Store.
4. Sloj modela — Azure ML obučava; OpenAI Service uzima kurirane podatke za rješenja bazirana na LLM.
5. Sloj pretraživanja — Azure AI Search indeksira i služi upite.
6. Sloj potrošnje — Web aplikacije, analitika, Synapse, Power Platform, API.

Lista za Implementaciju

• Uvijek implementirajte AI usluge unutar privatnih VNeta sa Azure Private Link.
• Omogućite Upravljane identitete za sve usluge kako biste uklonili hard-kodirane tajne.
• Postavite monitoring u Azure Monitor i Application Insights za AI krajnje tačke.
• Koristite troškovne alerte u Upravljaču troškovima da izbjegnete precijenjivanje GPU-a tokom eksperimenata.

Često Postavljana Pitanja (FAQ)

1. Koje su osnovne koristi Azure AI usluga?
Azure AI usluge omogućavaju bržu implementaciju AI rješenja, poboljšavaju efikasnost kroz automatizaciju i smanjuju rizik od neusklađenosti s regulativama.

2. Kako Azure ML doprinosi uspješnom razvoju AI modela?
Azure ML pruža centralizovanu evidenciju modela i podržava MLOps integraciju, što smanjuje vrijeme potrebno za obuku modela i povećava njihovu usklađenost i sigurnost.

3. Koliko je važno imati sigurno skladište za podatke?
S obzirom na sve strože regulative o zaštiti podataka, sigurno skladište smanjuje rizik od otkrivanja osjetljivih informacija i pomaže u održavanju usklađenosti.

4. Kako Azure Synapse Analytics može poboljšati analizu podataka?
Azure Synapse omogućava integraciju iz više izvora podataka i pruža alate za analizu velikih razmjera, omogućujući efikasnije donošenje odluka zasnovanih na podacima.

5. Šta je najznačajnije kada se radi o implementaciji ovih usluga?
Osnovni prioritet je osigurati da su usluge implementirane unutar privatnih VNeta i da su sve procedura za usklađivanje podataka konzistentne s pravilima i standardima koji se primjenjuju na industriju.