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多云与混合云：AI工作负载最好的是什么？
云决定不仅仅是选择提供商。 AI进入图片的那一刻，赌注会改变。突然，潜伏期，合规性和数据重力成为每次对话的中心。因此，我们是否将工作负载传播到多个公共云（多云）的帖子多云与混合云中：什么是AI工作负载的最佳？首先出现在Rickscloudai上。
来源:Rick的云 _云安全多云与混合云：AI工作负载最好的是什么？
云决定不仅仅是选择提供商。 AI进入图片的那一刻，赌注会改变。突然，潜伏期，合规性和数据重力成为每次对话的中心。因此，我们是在多个公共云（多云）上传播工作负载还是将私有和公共云集成到单个系统（混合云）中？
两者都有自己的优势，但它们满足了不同的需求。选择正确的方法意味着了解AI如何与基础架构相互作用，更重要的是，如何在满足绩效需求的同时保持费用。让我们分解。
多云与混合云：有什么区别？
有些人可以互换使用这些术语，但是他们解决了不同的问题。正确的选择取决于安全性，成本和灵活性。区别很简单：
- 多云使用多个公共云提供商。考虑训练AI模型，用于身份验证的Azure和用于存储的Google Cloud的AWS。不必连接云。HybridCloud将私有和公共云混合到一个系统中。公司可能会培训AI在本地建模（出于安全原因），但是在需要额外的计算功率时，可以用公共云进行扩展。
这是关键：所有混合云都是多云的，但并非所有多云设置都是混合的。如果这听起来仍然太抽象了，那么让我们将其归结为现实世界中的选择。
所有混合云都是多云的，但并非所有多云设置都是混合的。