Kurumların büyük bölümü bulut hizmetlerine genel internet üzerinden bağlanır. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud veya farklı bir bulut sağlayıcısındaki kaynağa erişmek için trafik; kurumun ofisinden, veri merkezinden veya şubesinden çıkar, internet servis sağlayıcısının ağına girer, farklı transit noktalarından geçer ve ardından bulut sağlayıcısının ağına ulaşır. Bu bağlantı modeli çoğu standart iş yükü için yeterli olabilir. Ancak her senaryo için yeterli değildir. Kritik uygulamalar, büyük veri transferleri, hibrit bulut mimarileri, finansal işlem sistemleri, yedekleme replikasyonu, AI/ML veri pipeline’ları ve regülasyona tabi iş yükleri için genel internetin değişken performansı, güvenlik ve maliyet açısından sınırlayıcı hale gelebilir.

Yedekleme stratejisi, birçok kurumda ancak bir veri kaybı, sistem kesintisi veya fidye yazılımı saldırısı yaşandıktan sonra öncelik haline gelir. Oysa yedekleme, yalnızca dosyaların bir kopyasını almak değil; iş sürekliliğini, veri bütünlüğünü, siber dayanıklılığı ve regülasyon uyumunu doğrudan etkileyen kritik bir altyapı katmanıdır. Yedekleme yazılımı satın almak, depolama kapasitesi planlamak, saklama politikalarını yönetmek, yedekleme işlerini izlemek, hataları çözmek, geri yükleme testlerini yapmak ve bu yapıyı 7/24 çalışır halde tutmak çoğu IT ekibi için sürekli operasyonel emek gerektirir.

Kurumların IT altyapısını yönetme biçimi köklü biçimde değişiyor. Fiziksel sunucu satın almak, veri merkezine taşımak, yapılandırmak, bakımını yapmak ve yenileme döngülerini yönetmek; hem yüksek sermaye yatırımı hem de sürekli operasyonel uzmanlık gerektiren geleneksel bir modeldir. IaaS (Infrastructure as a Service), sunucu, depolama, ağ ve sanallaştırma gibi temel IT altyapı kaynaklarının internet üzerinden hizmet olarak sunulduğu bulut bilişim modelidir. Kurumlar fiziksel donanıma sahip olmak yerine, ihtiyaç duydukları altyapı kaynaklarını kullanım bazlı veya sözleşmeye dayalı bir hizmet modeliyle kullanır.

Yapay zeka projeleri artık yalnızca büyük teknoloji şirketlerinin değil, her ölçekteki kurumun gündeminde. Model eğitimi, inference altyapısı, büyük veri analitiği, gerçek zamanlı karar sistemleri ve yüksek başarımlı hesaplama projeleri kurumların rekabet gücünü doğrudan etkiliyor. Ancak bu iş yüklerinin ortak bir özelliği var: standart veri merkezi altyapısı, yapay zeka ve GPU yoğun iş yüklerini verimli şekilde taşımak için tasarlanmamıştır.

Veri merkezi seçerken çoğu kurum güç kapasitesine, fiziksel güvenliğe, Tier seviyesine ve soğutma altyapısına odaklanır. Ancak çoğu zaman gözden kaçan bir kriter, uzun vadeli bağlantı kalitesini, maliyetleri ve iş sürekliliğini en az bu başlıklar kadar etkiler: veri merkezinin carrier-neutral olup olmadığı.