Amazon Bedrock: تتبع تكاليف الذكاء الاصطناعي لكل فريق باستخدام Athena وCUDOS

نظرة عامة

أصدرت AWS الجزء الثاني من سلسلة مقالاتها حول تتبع تكاليف Amazon Bedrock، مركزة على استخدام Amazon Athena وCUDOS لتحليل الإنفاق على نماذج الذكاء الاصطناعي. يقدم الدليل خطوات عملية لإعداد CUR 2.0 مع بيانات IAM الرئيسية، مما يسمح بتوزيع التكاليف على مستوى المستخدم أو المشروع أو الفريق.

أهمية الحل للمؤسسات

مع تزايد اعتماد الشركات في الشرق الأوسط على خدمات Bedrock، أصبحت الحاجة إلى شفافية التكاليف أمراً حاسماً. يساعد هذا الحل في:

• تحديد النماذج الأكثر تكلفة واستخداماً.
• توزيع النفقات بدقة على الأقسام المختلفة.
• دعم قرارات FinOps وتحسين الإنفاق.

مقارنة مع الحلول التقليدية

على عكس الطرق اليدوية أو التقارير المجمعة، يوفر هذا الأسلوب تحليلاً تفصيلياً في الوقت الفعلي تقريباً، مع إمكانية تخصيص التقارير حسب احتياجات كل فريق.

حالات استخدام عملية

• الحكومة: تتبع تكاليف مشاريع التحول الرقمي.
• البنوك: مراقبة استخدام نماذج التحدث والترجمة.
• شركات النفط: تحليل بيانات الصيانة التنبؤية.

الخلاصة

يمثل هذا الدليل خطوة مهمة نحو نضج إدارة تكاليف الذكاء الاصطناعي في المنطقة، ويمكّن المؤسسات من تحقيق أقصى عائد من استثماراتها في Bedrock.

---

ملاحظة للمراجعة البشرية: تحقق من صحة الروابط والتواريخ، وأضف أمثلة محلية إن أمكن.