按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Managing hybrid cloud AI data governance is tough but essential. With 73% of organizations adopting hybrid cloud strategies, balancing compliance, security, and scalability is critical. Poor governance costs companies an average of $12.9 million annually and causes 85% of AI project failures due to data issues. The stakes are high: breaches like Capital One’s in 2019 resulted in $190 million in fines.
本文比较了三个平台（prompts.ai、IBM watsonx.governance 和 Microsoft Azure AI）在混合设置中简化治理的能力。每个在自动化、合规性和可扩展性方面都有优势，但它们满足不同的需求：
选择正确的平台取决于您组织的规模、合规性需求和现有技术堆栈。强大的治理框架对于平衡混合人工智能环境中的创新与安全性和成本效率至关重要。
Prompts.ai 致力于解决处理混合云 AI 数据规则中的重大问题。通过将工作流程自动化与规则设置相结合，该工具可以轻松监视许多地方的数据，例如大量云和本地系统。它的构建旨在解决协作问题，使团队能够顺利地处理数据。数据排序、规则自动化和增长设置等主要部分正是针对这些规则障碍。
Prompts.ai 拥有超越正常规则设置的强大工具。这些是在混合环境中运作良好的主要规则控制、深度数据排序和进入管理。通过与大话模型链接，它提供了更多功能，例如数据列表、元数据处理和完整的数据路径跟踪。
最上面的部分是其人工智能主导的数据排序系统，该系统根据数据显示的内容和适合的位置自行对数据进行排序。这减少了手动操作的需要，在混合设置中保持规则相同。它可以正确处理私人信息，无论其存放在何处或在何处进行处理。
对于在美国处理 GDPR、HIPAA 和 CCPA 等严格法律的组织来说，prompts.ai 使规则变得简单。该工具可确保规则得到遵守和正确监控，帮助完成数据人员询问和审计准备等工作。日志可以帮助检查规则。
此外，自动报告工具会生成实时公告板和警告，让规则团队快速查看并解决规则问题。这一现成的举措可以帮助团体避免罚款，并让罚款保持快速，即使有严格的规定。
Prompts.ai 还通过使事情自动化、减少规则中的大量手工工作来提高其工作效率。诸如数据排序、进入正常状态和规则检查之类的事情都是自动进行的，并且会自行标记奇怪的情况以进行检查。
该工具的实时协同工作可以增强团队合作，让规则团队一起制定规则、回答问题并检查规则。这可以加快选择和更好的管理速度，打破混合云设置中经常阻止数据规则的障碍。
Prompts.ai 旨在与您的团队一起成长，支持在许多云提供商和本地系统上工作。其带有代币跟踪功能的即用即付模型提供了一种随着数据需求的增加而增长规则的廉价方式。
这种增长有利于人工智能工作规模不断扩大的团体。即使数据堆积和覆盖范围增加，该工具也能确保规则的设置和监控相同。令牌跟踪对数据使用和成本有清晰的了解，帮助团体调整其混合云计划，同时保持严格的规则。这种开放的观点是将新想法与人工智能数据规则方式的财务计划相结合的关键。
IBM watsonx.governance 通过使流程自动化、负责风险并检查规则遵循情况，使 AI 规则设置在云和混合设置中变得轻松。它处理通过其他工具和混合设置监视人工智能模型、应用程序和代理的艰巨任务。虽然 Promps.ai 使用可以改变的规则，但 watsonx.governance 着眼于强大的生命周期控制和较小的大型任务风险。在这里，我们将探讨其主要部分，例如规则设定、遵守规则、使事情自动化以及能够成长，这些都增加了 Prompts.ai 的功能。
IBM watsonx.governance 提供了监控整个人工智能生命周期的完整计划，从制造到使用，并持续关注它。借助 IBM Guardium AI Security，它可以发现未列出的 AI 设置并发现薄弱环节，确保风险得到良好管理。无论人工智能任务是在现场、在公共云中还是在混合设置中，这个规则制定计划都保持相同的规则。它通过其他工具管理模型、应用程序和代理的能力使其成为拥有大型、分散的人工智能设置的地方的必备工具。
对于正在经历大量不断增长的规则的美国团体来说，watsonx.governance 通过使流程自动发现需求并将其转化为明确的计划，使规则遵循变得容易。它有助于满足欧盟人工智能法案、ISO 42001 和 NIST AI RMF 等规则，为改变国家和大规则提供了明确的路径。这种自动装置可以确保各个位置保持一致，而无需手工操作。
watsonx.governance 不仅具有强大的规则制定部分，还通过顶级自动功能使工作更加顺利。通过大量减少手工工作，它改变了工作流程。例如，IBM 将查看资产的时间从几天缩短到几分钟，同时将关键的生成人工智能标记提高两倍。
实际使用表明效果良好。在美国公开赛上，watsonx.governance 帮助减少了比赛数据的不公平性，使比赛公平性从 71% 提高到 82%。 Infosys 还将该平台纳入其 AI First 产品 Infosys Topaz 中，使他们的 AI 规则设置更加顺畅，并减少跨任务的手工工作。
watsonx.governance 专为大型任务设置而设计，可满足跨云和现场系统的不同放置需求。它不仅使规则与人工智能计划的发展保持一致，而且还带来了明确的结果，例如投资回报率提高了 30%。
Its spot as a Leader in the 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms shows its ability to grow and readiness to back long-term AI rule-setting plans for big places.
Microsoft Azure AI 通过一组专为大型工作设置而设计的工具，结束了我们对混合云数据规则的看法。与 Prompts.ai 和 Platform X 一样，Azure AI 组合了许多工具来简化规则。它非常擅长管理本地和云端的人工智能作业，并关注规则遵循和大型工作规模。该平台的工作遵循一个主要规则：
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“数据治理是指为确保数据安全、私密、准确、可用和可用而所做的一切”
这种思维方式让企业在混合系统中保持相同的规则。让我们看看 Azure AI 非常适合控制数据的主要因素。
Azure AI 确保为混合场所制定严格的规则。它解决了大公司的一个大问题：处理许多数据点。事实上，超过 26% 的员工表示，他们的工作中有 51 到 100 个数据点。 Azure AI 使用主规则计划和辅助规则计划来帮助协作并消除数据点。它还密切关注数据质量，以确保来自多个地方的数据相同、真实且可靠。此外，该工具还可以让您查看有关数据路径的所有信息，确保跨系统的一切都清晰可见。
Microsoft Azure 的名称是：
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“在广度（产品总数）和深度（评估范围内面向客户的服务数量）方面都是业内最大的合规产品组合”
这一大组喜欢诸如 SOC 2、HIPAA、GDPR、PCI DSS、NIST 800-53 和 ISO 27001 等计划。Azure 为确保这一点而制定的计划使用了双方分担职责的模型，明确规定了谁在安全方面处理什么事情。它选择使用 OAuth 2.0、OpenID Connect 和 SAML 等登录方式，并使用 Azure AD 进行登录并根据规则选择角色。通过用于数据移动的 TLS 1.3 代码、用于静态数据的 AES-256 代码以及从一开始就不信任任何人的零信任方式，安全性变得更加强大。独立工作的工具可以通过始终观察并显示当时正在发生的事情，使遵守规则变得更加简单。
Azure AI 通过自动作业使工作更加顺利。通过使用小型服务零件和组，该设置可以让零件在不同的地方自行更新。 Kubernetes 等工具为设置和实现更大的分组人工智能工作奠定了良好的基础。 Auto 也参与了规则维护，Azure 自行在各处制定了数据规则。这可以确保无论数据或任务在哪里完成，规则和安全类型保持不变。时刻关注，跟踪系统的运作方式和规则，尽早告知负责人可能出现的问题。
Azure AI’s mix of place setup lets groups change size easily, making it easy for places to:
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“在高峰需求期间扩大或缩小工作负载，而无需过度投资额外的本地基础设施”
对于具有上下计算机需求的人工智能任务来说，这种易用性是关键。云设置可让您实时更改计算能力，而混合模型为公司提供：
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“根据特定的安全或性能需求灵活选择在何处运行工作负载”
随着越来越多的公司选择混合云（73% 的公司在 2024 年制定了计划，而且这个数字还会上升），Azure AI 的构建使其能够毫无阻碍地发展壮大。团队可以在需要时扩大其规则集的一部分，从而使他们能够在不中断工作的情况下进行扩展。
混合云人工智能规则在其提供的内容、价格以及增长幅度方面各有利弊。让我们看看三个主要平台的优点和难点。
Prompts.ai 因其即时工作流程和与他人良好合作而非常出色。使用时付费，类似代币的价格计划使成本变得清晰，并且可以处理大量数据类型。然而，如果您需要它弯曲以满足硬规则需求，则可能需要更多的定制工作。
Platform X 在混合领域发展壮大和混合良好方面处于领先地位。它擅长查找和排序数据，使其适合数据整齐和混乱的地方。尽管如此，使用它可能很困难，而且刚接触数据规则的团队可能会发现很难学习。
Microsoft Azure AI 有许多规则标记，适合 GDPR、HIPAA、SOC 2 和 ISO 27001 等内容。对于已经使用 Microsoft 内容的地方，Azure AI 非常适合。它的分担责任模型明确了由谁负责安全性。但是，尚未深入微软的地方可能会发现成本高昂，并且可能会感到被一家制造商困住了。
The chart shows key work stats, but the real effects on money and work go far. Studies say that good data rules can boost money by 21–49%. On the other hand, data leaks cost about $4.45 million each time. Also, bad rules make 20–30% of cloud money go to waste. These points show why choosing the right setup is so key for saving costs.
能够成长会给每个设置带来不同的考验。到 2024 年，许多组织都采用了混合云计划，但许多组织仍然很难在许多地方处理数据。 Prompts.ai 通过匹配 LLM 工作步骤和设置方式解决了这个问题，而 Azure AI 使用 Microsoft 世界中的轻松混合。平台 X 推动一种规则方式，但可能需要更多自己的工作来满足奇怪的需求。
Rules are also big. Since 2018, GDPR fines have hit over €1.6 billion, putting rules first for controlled work types. Azure AI's many OKs are great for fields like health and money work. On the other side, prompts.ai is good for groups that want fast setup and change.
对人工智能规则工具的需求正在快速增长，市场预计将从 2024 年的 8.9 亿美元增长到 2029 年的约 60 亿美元。这种增长表明了有多少群体对人工智能的依赖，其中 91% 在关键工作中使用人工智能。将智能工具与人工检查相结合的设置正在成为关键。
混合它们仍然会带来测试，43% 的团队发现很难将规则工具添加到他们的技术设置中。 Prompts.ai 通过设置 API 来实现这一点，而 Azure AI 通过内置组合来实现这一点。尽管 Platform X 需要更多自己的工作，但它可以让您做更多的事情来满足特殊需求。
总而言之，团队必须考虑新想法、数据方式和规则等因素，以选择最适合其工作目标的设置。
随着世界人工智能市场每年以 40% 的速度快速增长，请仔细审视您的公司需要什么、使用什么技术以及必须遵循的规则。
Promps.ai 的优点在于其易于理解的成本、即用即付的设置以及实时团队合作。由于使用了大语言模型，它的运行速度很快。
但是，平台 X 更适合查找和排序数据，尤其是在混合云系统中。然而，对于那些不习惯这种技术的人来说，设置它可能很困难。
选择平台时，请考虑重要的事情，例如您拥有多少数据（平均 162.9 TB）、您需要满足哪些规则、您当前的技术以及您的团队的技能程度。对于有很多规则的领域，严格遵守规则应该是首要的。另一方面，新公司可能喜欢灵活且成本低廉的选择。
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云4C
“治理不仅仅是控制；它是关于创建一个框架，在保持安全性、合规性和成本效率的同时实现未来创新。关键在于平衡用户授权与必要的监督。”
为了取得成功，请使用强有力的规则制定方式。旨在将控制权集中在一处，对进入者进行严格检查，并始终密切关注规则。
组织在尝试在混合云人工智能设置中建立数据治理时遇到各种障碍。最大的挑战之一是处理数据孤岛和碎片，这可能会掩盖可见性并使治理工作的效率大大降低。
另一个主要障碍是确保法规遵从性，特别是在法律要求因地区而异的多云环境中。应对这种复杂性需要深入了解不同司法管辖区的法律和政策。
最重要的是，错误配置、访问控制薄弱以及数据使用监督有限等安全风险可能会破坏治理举措。增加难度的是持续需要保持跨多个平台的数据质量和一致性 - 同时试图在运营效率和满足合规性标准之间取得平衡。
Prompts.ai 为组织提供人工智能驱动的工具，旨在简化应对 GDPR 和 HIPAA 等法规的挑战。这些工具有助于识别和跟踪敏感数据、执行治理规则并创建自动化报告，确保数据处理符合法律要求。
The platform also aids in developing strong control frameworks and policies, allowing for continuous compliance monitoring. By addressing critical needs such as GDPR’s explicit consent mandates and HIPAA’s emphasis on protecting health data, Prompts.ai empowers organizations to manage their AI-powered data responsibly while keeping up with changing regulatory landscapes.
在为混合云人工智能环境选择数据治理平台时，需要牢记一些关键方面。寻找一种能够与现有系统顺利集成、能够处理不断增长的数据量并自动执行治理任务的解决方案，以节省时间和精力。同样重要的是，该平台支持法规遵从性并提供强大的工具，例如数据编目、元数据管理和策略执行。
顶级平台应提供跨云和本地环境的统一可见性。这确保您可以有效地跟踪数据沿袭并一致地执行治理策略。通过关注这些功能，组织可以更好地管理混合设置的复杂性，同时确保人工智能驱动流程的信任和效率。
