Následujících pět aspektů vám pomůže posoudit, zda je veřejný cloud skutečně správnou architektonickou volbou pro vaše AI workloady.
1. Ochrana dat: EU region nezaručuje kompatibilitu s GDPR
Mnoho cloud providerů provozuje datacentra v EU – ale to samo o sobě ještě neznamená kompatibilitu s GDPR. Kvůli U.S. CLOUD Act mohou americké úřady právně přistupovat k datům, která jsou uložena u amerických společností – bez ohledu na to, kde jsou tato data fyzicky uložena.
Proč je to důležité: Pokud zpracováváte osobní nebo business-kritická data, může využívání takových služeb porušovat GDPR – i když se spoléháte na možnosti "pouze EU". Právní problémy při tom často nevznikají kvůli technickým chybám, ale z nepochopení jurisdikce a hranic compliance.
Tip: Nekontrolujte pouze, kde servery stojí. Ujistěte se, že váš poskytovatel nepodléhá zahraničním právním předpisům, které by mohly ohrozit vaši datovou suverenitu.
2. Náklady: Flexibilita se při reálném využití rychle prodražuje
GPU zdroje ve veřejném cloudu působí na první pohled atraktivně: účtování po minutách, okamžitá dostupnost, flexibilní škálování podle potřeby. Tato flexibilita má však svou cenu. Kromě i tak vysokých základních nákladů na GPU instance často vznikají dodatečné poplatky – například za traffic, storage, snapshoty, monitoring a podporu. V praxi to vede k těžko kalkulovatelným a často nepředvídatelným nákladům.
Co to znamená v praxi:
Provozovat model 24/7 nebo spouštět pravidelné tréninkovací joby rychle žene provozní náklady do astronomických částek. Například: trénink středně velkého LLM (20 miliard parametrů) na 8 H100 GPU po dobu čtyř týdnů stojí na AWS kolem 22 000 € – včetně storage a trafficu. S dedikovaným setupem od vshosting lze realizovat stejný workload za přibližně 14 200 € – s plánovanými náklady a úsporou přes 35 %. Překročení rozpočtu je u AI projektů ve veřejném cloudu spíše pravidlem než výjimkou.
Tip: Zvažte, zda se jedná o krátkodobé testy, nebo o kontinuální workloady – a zda-li by nebyl lépe vhodný poskytovatel s předvídatelnými, paušálními cenami.
3. Kontrola infrastruktury: Standardizace má své limity
Public cloud prostředí jsou navržena pro standardizaci – což přináší výhody pro automatizaci a škálování. Tento přístup však může být nedostatečný pro AI úlohy se specifickými požadavky na hardware, síťování nebo bezpečnost.
Mnoho poskytovatelů neumožňuje root přístup, individuální systémové konfigurace a nenabízí transparentnost nad základní infrastrukturou. Navíc se zdroje často sdílejí – což se může negativně projevit na výkonu a předvídatelnosti.
Tip: Pokud váš projekt klade vysoké nároky na výkon, separaci dat nebo vhled do infrastruktury, předpřipravené typy instancí často nestačí. Informujte se přesně, jak velkou kontrolu skutečně máte nad prostředím.
4. Výkon: Škálovatelné neznamená vždy rychlé
Hyperscaleři jsou optimalizováni pro horizontální škálování – to je ideální pro webové služby nebo mikroservisní architektury. AI workloady jsou naproti tomu často závislé na vertikálním výkonu: na maximální výpočetní výkon z jednoho stroje.
Právě zde se ukazují hranice: GPU instance jsou často virtualizované a sdílejí síťové a úložné zdroje s jinými uživateli. To může vést k výkonnostním výkyvům – zejména při trénování složitých modelů, nebo při real-time inferenci.
Tip: Pokud je konstantně vysoký výkon rozhodující, zjistěte přesně, zda je GPU infrastruktura skutečně dedikovaná – nebo pouze logicky oddělená. Rozdíl je značný.
5. Podpora: Self-service nemůže nahradit spolehlivého partnera pro infrastrukturu
Management AI infrastruktur je komplexní – zejména v interdisciplinárních týmech. Většina hyperscalerů sází na self-service modely s nápovědnými články a systémy ticketů. To funguje – dokud se něco nezkazí.
Individuální podpora, poradenství pro infrastrukturu nebo praktická pomoc zřídka patří do standardní nabídky – a pokud jsou vůbec dostupné, tak za příplatek.
Tip: Pokud váš tým nemůže (nebo by neměl) všechno zvládnout sám, hledejte poskytovatele, který nabízí více než jen výpočetní výkon – totiž skutečné partnerství s technickou expertízou a přímým přístupem ke skutečné podpoře.
Závěr: Hyperscalery jsou nástroje – nikoli strategie infrastruktury
Pro experimenty, nebo vysoce dynamické projekty mohou být veřejné cloudové služby vhodnou volbou. U produktivních, pro podnikání kritických AI úloh závisí úspěch na více faktorech než jen rychlém zprovoznění. Budete potřebovat právní jistotu, kontrolu nad infrastrukturou, konzistentní výkon a spolehlivou podporu.
Tyto faktory by neměly být až na druhém místě – musí být součástí plánování vaší infrastruktury od samého začátku. Pokud to s AI myslíte vážně, mělo by to platit i pro vaši infrastrukturu.
Klíčové rozhodnutí: Výběr mezi veřejným cloudem a vyhrazenou infrastrukturou GPU
Jak využít tento Matrix:
Spočítejte si své priority.
Pokud většina vašich požadavků odpovídá sloupci dedikovaná GPU infrastruktura, pravděpodobně potřebujete specializované řešení.
Pokud naopak většina vašich potřeb souhlasí s veřejný cloud GPU, mohl by hyperscaler stačit.
Plánujete používat GPU ve vaší organizaci? Rádi vás poradíme ohledně správného nastavení – ať už budujete prototyp, provozujete produkční AI úlohy nebo potřebujete řešení na míru.
Kontaktujte nás: konzultace@vshosting.cz.