====== 5. Skalbar infrastruktur för enterprise AI ======

===== Introduktion =====

Framgångsrik implementering av AI på enterprisenivå kräver en robust, skalbar och flexibel infrastruktur som kan hantera de unika beräknings-, lagrings- och nätverkskrav som moderna AI-arbetsbelastningar ställer. Denna modul utforskar avancerade arkitekturer och teknologier för att bygga högpresterande AI-infrastrukturer som kan växa med organisationens behov.

===== Teoretiska ramverk och koncept =====

==== 5.1 Infrastrukturella paradigm för AI-system ====

  * **Cloud vs. On-premise vs. Hybrid-arkitekturer**: Strategiska avvägningar för olika scenarier
  * **Centraliserade vs. Edge-baserade deployment-modeller**: Tradeoffs mellan latens och resurskrav
  * **Infrastructure-as-Code (IaC)**: Deklarativa specifikationer av infrastrukturella resurser
  * **Containerization och orchestration**: Abstraktion och koordinering av applikationskomponenter
  * **Serverless computing för AI**: Event-driven execution-modeller för intermittenta arbetsbelastningar
  * **Virtualisering vs. Bare metal**: Prestandaöverväganden för beräkningsintensiva algoritmer

==== 5.2 Resursdimensionering för AI-arbetsbelastningar ====

  * **Training vs. inference infrastructure**: Differentierade krav för olika fasers arbetsbelastningar
  * **Accelerated computing**: GPUs, TPUs, FPGAs, ASICs för olika AI-arbetsbelastningar
  * **Memory-optimized computing**: Högkapacitets- och högprestanda-minneskonfigurationer
  * **Network fabric design**: Hög bandbredd och låg latens för distribuerad träning
  * **Storage hierarchy optimization**: Tiered storage för olika accessmönster
  * **Cost-benefit analysis frameworks**: ROI-beräkningar för infrastrukturinvesteringar

==== 5.3 Infrastrukturella krav för olika AI-modaliteter ====

  * **Compute requirements**: Deep learning, tree-based models, reinforcement learning
  * **Storage requirements**: Computer vision, NLP, speech recognition, tabular data
  * **Networking requirements**: Distribuerad träning, synchronous vs. asynchronous SGD
  * **Memory requirements**: Model size, batch size, gradient accumulation
  * **Specialized hardware alignment**: Matchning av hardware med algoritm-karakteristik
  * **Real-time processing requirements**: Streaming analytics, online learning

===== Tekniska detaljer och implementationsaspekter =====

==== 5.4 Compute optimization för ML/DL ====

  * **Distribuerad träning**: Parameter servers, ring all-reduce, gradient sharding
  * **Mixed precision training**: FP32, FP16, BFLOAT16, INT8 kvantiseringsstrategier
  * **Model parallelism**: Tensor, pipeline och data parallellism
  * **Batch size optimization**: Gradient accumulation, progressive batch sizing
  * **Compiler optimization**: XLA, TVM, MLIR för optimerad kernelexekvering
  * **AutoML infrastructure**: Hyperparameter optimization, neural architecture search

==== 5.5 Skalbar datapipeline-arkitektur ====

  * **Streaming data ingestion**: High-throughput låglatens datainhämtning
  * **Batch processing infrastructure**: Parallelliserad databehandling
  * **Feature computation och serving**: Centraliserad feature-beräkning och distribution
  * **Feature stores**: Optimerad lagring och återanvändning av features
  * **Training data versioning**: Snapshot-hantering och reproducerbarhet
  * **Data transformation acceleration**: GPU/FPGA-accelererad databearbetning

==== 5.6 Deployment och serving-infrastruktur ====

  * **Model serving architectures**: Micro-batching, ensembling, multi-model serving
  * **Model compression techniques**: Pruning, quantization, knowledge distillation
  * **Horizontal scalability**: Load balancing, auto-scaling, elastic inference
  * **Caching strategies**: Model weight sharing, prediction caching
  * **Traffic management**: Rate limiting, circuit breaking, backpressure
  * **A/B testing infrastructure**: Experiment tracking, traffic splitting, monitoring

===== Metodologier och best practices =====

==== 5.7 Infrastructure lifecycle management ====

  * **Capacity planning**: Förutseende resursallokering baserad på prognoser
  * **Cost optimization**: Spot instances, reserved capacity, rightsizing
  * **Infrastructure monitoring**: Telemetri, alarmering, proaktiv driftsövervakning
  * **Disaster recovery**: Backup-strategier, geografisk redundans, RTO/RPO-optimering
  * **Security hardening**: Nätverkssegmentering, access control, vulnerability management
  * **Compliance management**: Auditing, logging, regulatory reporting

==== 5.8 MLOps infrastructure ====

  * **CI/CD för ML-modeller**: Automatiserad byggning, testning och deployment
  * **Model registry**: Centraliserad katalog över tränade modeller
  * **Experiment tracking**: Spårning av hyperparametrar, mätetal och artefakter
  * **Feature stores**: Centraliserade repositories för ML-features
  * **Pipeline orchestration**: Koordinering av end-to-end ML-workflows
  * **Monitoring och observability**: Realtidsövervakning av modellprestanda

===== Verktyg och teknologier =====

==== 5.9 Cloud-baserad AI-infrastruktur ====

  * **Managed ML-tjänster**: AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI
  * **AI-optimerade virtuella maskiner**: AWS P4, Azure NC, Google TPU VMs
  * **Kubernetes för ML**: Kubeflow, AI Platform Pipelines, Amazon EKS
  * **Serverless ML**: AWS Lambda ML, Azure Functions ML inference
  * **Managed data services**: Snowflake, BigQuery, Redshift
  * **Managed Notebook services**: AWS SageMaker Notebooks, Google Colab Enterprise

==== 5.10 On-premise/Hybrid AI-infrastruktur ====

  * **Enterprise kubernetes-distributions**: OpenShift, Rancher, Tanzu
  * **Private cloud-plattformar**: OpenStack, VMware, Nutanix
  * **High-performance computing clusters**: Slurm, PBS, SGE
  * **GPU server-konfigurationer**: NVIDIA DGX, Lambda Labs, Supermicro
  * **Network fabrics**: InfiniBand, RoCE, Intel Omni-Path
  * **Storage solutions**: Pure Storage, NetApp, Vast Data