Škálovateľnosť Deepseeka pri manipulácii s burstovými obdobiami je možné analyzovať v prostredí cloudu aj na mieste, čím využíva prístup hybridného modelu.
cloudové prostredie
V cloudovom prostredí je škálovateľnosť DeepSeek posilnená jeho schopnosťou dynamicky prideľovať pracovné zaťaženie. Toto je obzvlášť prospešné počas období prasknutia, kde sa dopyt po spracovateľskej energii a spracovaní údajov môže výrazne prudko prudko stúpať. Tu je niekoľko kľúčových stratégií, ktoré spoločnosť Deepseek zamestnáva v cloudových prostrediach:
- Dynamické pridelenie pracovného zaťaženia: DeepSeek používa označovanie metadát na klasifikáciu údajov pomocou citlivosti a naliehavosti. To mu umožňuje vykladať menej citlivé úlohy na cloud, pričom využíva cloudové zdroje pre rýchlosť a mierku a zároveň udržiavajú bezpečné údaje na mieste [2]. Tento prístup zaisťuje, že cloudové zdroje sa využívajú počas období prasknutia efektívne, pričom sa spracúva zvýšená návštevnosť bez ohrozenia bezpečnosti.
- Škálovateľnosť a flexibilita: Cloudové prostredia poskytujú škálovateľnosť na požiadanie, čo je rozhodujúce pre zaobchádzanie s obdobím prasknutia. DeepSeek sa môže rýchlo zvýšiť alebo znížiť na základe dopytu a zabezpečiť efektívne prideľovanie zdrojov na správu zvýšeného pracovného zaťaženia [6]. Táto flexibilita je nevyhnutná na udržanie výkonnosti v čase využívania špičky.
- Nákladová efektívnosť: Aj keď je škálovateľnosť cloudu prospešná, môže tiež viesť k zvýšeniu nákladov. Model spoločnosti DeepSeek optimalizuje využitie zdrojov a zabezpečuje, aby sa cloudové zdroje používali iba v prípade potreby, čo pomáha spravovať náklady počas období prasknutia [2].
On-Premise Prostredie
V prostredí na mieste je škálovateľnosť Deepseeka počas období prasknutia obmedzená dostupným hardvérom a infraštruktúrou. Stále však existujú výhody a stratégie, ktoré je možné použiť:
-Ochrana osobných údajov s nízkou latenciou a dáta: prostredia na mieste ponúkajú súkromie s nízkou latenciou a vysokým obsahom údajov, ktoré sú rozhodujúce pre aplikácie vyžadujúce spracovanie v reálnom čase a citlivé spracovanie údajov [6]. Počas období prasknutia je udržiavanie nízkej latencie nevyhnutné na zabezpečenie toho, aby aplikácie zostali pohotové.
- Využívanie vlastného hardvéru: Nastavenia na mieste umožňujú použitie vlastného hardvéru, ktorý je možné optimalizovať pre konkrétne úlohy. To môže pomôcť pri riadení období prasknutia zabezpečením efektívneho spracovania hardvéru na prispôsobenie maximálneho zaťaženia [6].
-Dlhodobé úspory nákladov: Zatiaľ čo prostredia na mieste vyžadujú významné počiatočné investície, môžu ponúknuť dlhodobé úspory nákladov tým, že sa vyhnú opakujúcim sa cloudovým poplatkom [6]. To môže byť prospešné pre organizácie, ktoré zažívajú konzistentné obdobia prasknutia a dokážu efektívne riadiť náklady na infraštruktúru.
Hybridný prístup
Hybridný model spoločnosti Deepseek kombinuje silné stránky cloudových a presahových prostredí a ponúka vyvážený prístup k manipulácii s obdobím prasknutia:
- Hybridné modely RAG: Hybridný model spoločnosti DeepSeek umožňuje podnikom využívať škálovateľnosť cloudu a zároveň udržiavať bezpečnosť a kontrolu systémov na predkladoch [2]. Táto rovnováha zaisťuje, že citlivé údaje zostanú bezpečné, zatiaľ čo menej kritické úlohy sú vyložené do cloudu, čím optimalizujú využitie zdrojov počas období prasknutia.
- Adaptívne ladenie získavania: Adaptívne ladenie získavania Deepseeka nepretržite vylepšuje výsledky založené na spätnej väzbe v reálnom čase, čo zabezpečuje, že každý dolár vynaložený na AI poskytuje merateľné výsledky [2]. Tento adaptívny prístup pomáha pri optimalizácii výkonnosti počas období prasknutia zabezpečením prideľovania zdrojov na základe potrieb v reálnom čase.
Celkovo je škálovateľnosť DeepSeek v manipulácii s obdobiami prasknutia výrazne vylepšená jeho hybridným prístupom, ktorý umožňuje dynamické pridelenie pracovnej záťaže, nákladovú efektívnosť a optimalizované využitie zdrojov v oblastiach aj v prostredí v prevádzke.
Citácie:
[1] https://www.reddit.com/r/aws/comments/1i8v9w5/scable_deepseek_r1/
[2] https://www.chitika.com/deepseek-enterprise-rag-trategy/
[3] https://www.digitalocean.com/resources/articles/deepseek-explained
[4] https://arxiv.org/html/2502.11347v1
[5] https://energi.media/news/deepseek-ai-patud-future-power-demand-proccress-consumes-1-5-wesources-ofources-of-competing-models/
[6] https://www.oneclickitsolution.com/centerofExcellence/aiml/on-mises--vs-cloud-hosting-llms-deepseek-r1-comparison
[7] https://futurumgroup.com/insights/deepseek-disrupts-ai-market-with-mow-cost-tracing-and-and-open-source-yet-many-questions-loom/
[8] https://news.ycombinator.com/item?id=42823568
[9] https://www.rippling.com/blog/5-reasons-to-build-with-ai-becausof-of-deepseek
Https://www.datacenterfrontier.com/machine-ararning/article/55264838/why-deepseek-is-is- great-for-ai-mpc-thpc-and-no-big-deal-for-tata-centers
[11] https://www.uncoveralpha.com/p/deepseek-and-the--ramification-on-on
[12] https://www.gptbots.ai/blog/deepseek-enterprise-on-mise