Microsoft Azure Ai

Alle taler om Microsoft Azure OpenAI og AI Foundry. Men mange overser det fundament, der gør det muligt at få noget fornuftigt ud af teknologien.

For at bygge og skalere AI-løsninger i Azure, har du brug for en platform, der er både stabil, sikker og agil. Og her er Infrastructure as Code (IaC) ikke bare en god idé – det er en forudsætning. 👊🏼

Hvorfor❓
Fordi AI-løsninger ikke kører i et vakuum. De kræver data, netværk, computer, storage, API’er – og ofte flere forskellige miljøer. Og det hele skal være ens – hver gang.

Med IaC er alle miljøer veldefinerede.
Udvikling, test og produktion konfigureres nøjagtigt som beskrevet i koden – hver gang. Du slipper for manuelle “one-off”-konfigurationer, der ikke kan genskabes. Det reducerer fejl, forbedrer stabiliteten og giver langt bedre forudsætninger for automatiseret test og deployment.

Og det er ikke kun teknisk smart – det er forretningskritisk.

Her er, hvad vores kunder oplever, når de tager IaC alvorligt i deres AI-initiativer:

☑️ Mere fart ⏱️
Nye eksperimenter kan spinnes op på få minutter. Når Azure AI Foundry skal sættes i spil i flere iterationer, bliver hastighed en konkurrencefordel.

☑️ Mindre risiko 🧷
Versionering og automatisering gør det lettere at dokumentere og validere alle ændringer. Det betyder færre uventede fejl og nemmere governance.

☑️ Mere kontrol 🔐
Du ved, hvad der er rullet ud – og hvor. Alt er dokumenteret i koden. Det gør det nemt at replikere eller rydde op, når behovet ændrer sig.

☑️ Bedre samarbejde 🔄️
Når både AI-udviklere og infrastrukturfolk arbejder ud fra samme kodebase, bliver det nemmere at bygge bro mellem data science og drift.

I 2G Cloud har vi hjulpet flere kunder med at få AI-setup i Azure til at fungere i praksis – og det starter næsten altid med at få styr på infrastrukturen via kode.

Vi bruger både ARM, Bicep og Terraform – afhængig af jeres setup – og integrerer det med GitHub Actions eller Azure DevOps, så I kan rulle hele AI-miljøer ud med én pipeline.

Det er her, vi ser for alvor, at AI går fra hype til handling 👌🏼

Så spørgsmålet er: Har I infrastrukturen, der matcher jeres ambitioner med AI – eller bygger I stadig på tilfældigheder?