Construire des microservices intelligents avec Go et les services d’IA d’AWS

L’association des capacités de programmation légères de Go avec les robustes services d’IA d’AWS permet aux développeurs de construire des microservices performants, évolutifs et intelligents dédiés à divers besoins commerciaux. Ce blog explique comment Go et les services d’IA d’AWS peuvent être combinés pour créer des microservices intelligents, discute des avantages de cette approche et fournit un guide étape par étape pour commencer.

Pourquoi utiliser Go pour les microservices ?

Golang, ou Go, est un langage de programmation statiquement typé et compilé créé par Google. Il vise à répondre à certaines exigences en matière de simplicité, de performances et de scalabilité. Ensemble, ils en font un excellent choix pour la construction de microservices :

• Concurrence. Son support de concurrence intégré via les goroutines et les channels permet aux développeurs d’aborder facilement plusieurs tâches sans subir de gros surcoût de performances.
• Compilation et exécution rapides. Étant donné qu’il s’agit d’un langage compilé, Go offre des vitesses d’exécution élevées et des temps de construction rapides, ce qui est essentiel pour les microservices devant répondre rapidement aux demandes des utilisateurs.
• Empreinte mémoire minimale. Une utilisation efficace de la mémoire signifie que Go maintient ses microservices petits et, par conséquent, peu coûteux.
• Bibliothèque standard riche. Sa bibliothèque standard intégrée comprend des outils pour le réseau, le traitement HTTP et l’analyse JSON, ce qui facilite le développement de microservices.
• Scalabilité. Go était intrinsèque à la création pour maintenir une philosophie simple et infaillible, aidant les développeurs à construire et à maintenir facilement des systèmes évolutifs.

Pourquoi choisir les services AI d’AWS?

AWS propose des suites de services AI pour les développeurs pour le NLP, la vision par ordinateur, le ML et l’analyse prédictive. La combinaison transparente des services AI d’AWS avec les microservices offre ce qui suit:

1. Le principal avantage des services AI d’AWS est leur plateforme SDK et API, qui faciliterait l’intégration avec les microservices créés en Go.
2. AWS redimensionne automatiquement ses services en fonction de la demande pour maintenir des performances constantes sous des charges de travail variables.
3. Le modèle de paiement à l’utilisation d’AWS garantit que l’on ne paie que pour les ressources utilisées.
4. Pré-entraîné par Amazon NLP (Amazon Comprehend), la reconnaissance d’image (Amazon Rekognition) et la synthèse vocale (Amazon Polly), la liste continue avec des services similaires.
5. AWS suit les protocoles de sécurité standard de l’industrie pour protéger les données utilisateur des services AI.

Principaux services AI d’AWS pour les microservices intelligents

Voici quelques services AI d’AWS qui peuvent être utilisés pour construire des microservices intelligents:

• Reconnaissance d’Amazon. Fournit des capacités d’analyse d’images et de vidéos telles que la détection d’objets, la reconnaissance faciale et la modération de contenu.
• Amazon Comprehend. Une application qui offre des fonctionnalités telles que le traitement du langage naturel pour l’analyse des sentiments, la reconnaissance d’entités et la détection de la langue.
• Amazon Polly. Outil de conversion texte-parole ; des applications avec des fonctionnalités activées par la voix sont développées.
• Amazon Sage Maker. Outil de construction, de formation et de déploiement de modèles ML.
• Amazon Translate. Fournit une traduction de langues en temps réel et par lots. 
• Amazon Textract. Extraction de texte et de données à partir de formulaires et de tableaux dans des documents numérisés.
• Amazon Lex. Permet la création d’interfaces conversationnelles pour les applications utilisant la voix et le texte.
• Amazon Transcribe. Convertit la parole en texte pour des applications telles que les services de transcription et l’analyse vocale.

L’architecture des microservices intelligents avec Go et AWS

L’architecture des microservices intelligents implique plusieurs couches :

1. Couche frontend. Interfaces utilisateur ou APIs qui interagissent avec les utilisateurs finaux.
2. Couche microservices. Microservices basés sur Go qui gèrent des fonctionnalités métier spécifiques. Chaque microservice communique avec les services d’IA d’AWS pour le traitement.
3. Couche de données. Comprend des bases de données ou des solutions de stockage de données, telles qu’Amazon RDS, DynamoDB ou S3, pour la gestion des données d’application.
4. La couche d’intégration de l’IA AWS. Les services d’IA AWS qui traitent les données et renvoient les résultats aux microservices.
5. Surveillance et journalisation. Des outils tels qu’AWS CloudWatch et AWS X-Ray pour surveiller les performances et diagnostiquer les problèmes dans les microservices.

Un guide étape par étape

Étape 1 : Configuration de l’environnement de développement

Principes de base de la configuration Go

Téléchargez et installez Go depuis le site officiel de Go. 

Après l’installation, configurez votre espace de travail Go et spécifiez les variables d’environnement. Une fois Go prêt, installez le SDK AWS pour Go pour l’intégration des services AWS. 

Configurez vos informations d’identification AWS en utilisant AWS CLI pour un accès sécurisé et authentifié à vos services.

Étape 2 : Concevoir les microservices

Canalisez les microservices à travers leur spécialisation. Pour le service d’analyse d’images, configurez Amazon Rekognition pour identifier les objets sur une image ; utilisez Amazon Comprehend comme service d’analyse des sentiments qui analyse les retours des utilisateurs ; et utilisez Amazon Polly comme service de conversion texte-parole pour lire les notifications textuelles. 

Chaque microservice résout un besoin commercial particulier sans perdre en flexibilité.

Étape 3 : Intégration des services d’IA AWS

Effectuez les interconnexions nécessaires entre les microservices et les services d’IA AWS en créant des sessions AWS, en démarrant le client de service et en appelant les API appropriées. À ce stade, une communication adéquate est assurée et reste efficace entre les microservices et les services d’IA, offrant ainsi des résultats intelligents.

Étape 4 : Déploiement des Microservices

Après le développement des microservices, conteneurisez-les pour la portabilité et un fonctionnement cohérent à travers les environnements. Configurez correctement les conteneurs pour les différents services. Utilisez Kubernetes/AWS ECS pour orchestrer et gérer le déploiement des microservices conteneurisés afin d’assurer une plus grande disponibilité et scalabilité.

Surveillez la performance et activez la journalisation via AWS CloudWatch, tout en ayant des groupes d’Auto Scaling pour s’adapter aux différentes charges de travail.

Étape 5 : Tests et Optimisation

Effectuez des tests unitaires et d’intégration approfondis pour vérifier que chaque microservice fonctionne comme il se doit. Comprenez la performance de la communication entre microservices par rapport aux services AWS pour améliorer sa performance et accroître sa réactivité et son utilisation des ressources. Les tests fréquents et l’itération des processus permettraient d’assurer la fiabilité et la scalabilité du système.

Avantages de l’utilisation de Go et des services d’IA AWS

• Avec une productivité améliorée. La simplicité de Go et les services gérés d’AWS réduisent le temps et l’effort nécessaires pour créer des applications intelligentes.
• Amélioration de la scalabilité. Le Go léger associé à l’infrastructure élastique d’AWS garantit une mise à l’échelle sans couture des microservices.
• Efficacité des coûts. Le modèle de tarification à l’utilisation d’AWS et l’empreinte mémoire faible de Go augmentent les économies de coûts.
• Intelligence. Les services d’IA d’AWS ajoutent des capacités intelligentes aux microservices, comme des fonctionnalités avancées telles que l’analyse des sentiments, la reconnaissance d’images et la synthèse vocale.

Conclusion

La construction de microservices intelligents avec la combinaison de Go et des services d’IA d’AWS offre ainsi de grandes performances, une échelle et des fonctions avancées. Avec les atouts de la conception efficace de Go et des technologies d’IA d’AWS pour les applications intelligentes, les développeurs créent déjà des microservices répondant aux besoins commerciaux modernes. Quel que soit l’objectif – une meilleure expérience client, des propositions commerciales améliorées ou une analyse en temps réel – l’intégration de Go et d’AWS nécessite à la fois de l’adaptabilité et de la robustesse dans les écosystèmes d’applications.

Le déploiement de microservices permet aux entreprises d’innover plus rapidement et de s’adapter facilement aux exigences changeantes sans compromettre l’ensemble du système. Entre cela, les services d’IA d’AWS permettent de nombreuses intégrations faciles de modèles pré-entraînés et d’outils. Cela réduit la complexité des solutions pilotées par l’IA, donnant aux équipes le temps et l’espace nécessaires pour apporter de la valeur à leurs utilisateurs.