בניית מיקרוסרביסים גדלים בעזרת AI ו-Kubernetes ו-Kafka

בעולם המשתנה באופן תמידי של ארכיטקטורת תוכנה, מיקרוסרוויסים של AI וזרימת אירועים הם אלמנטים קריטיים המשנים את פיתוח היישומים האינטליגנטיים. דיון קריטי על שילוב של מיקרוסרוויסים של AI, Kubernetes, וKafka, המאמר הזה נותן זווית חדשה על בניית מערכות בעלות זמינות גבוהה וקיבולת ניתנת לשינוי עם טכנולוגיות AI.

מהפיכת מיקרוסרוויסים של AI

ארכיטקטורות היררכיות של מערכות אינטליגנטיות מחליפות בהדרגה ארכיטקטורות מעורבות ויותר מובחנות. בנפרד, כל מיקרוסרוויס של AI יכול להיות מותאם למשימה מסוימת – עיבוד שפה, זיהוי תמונה או עדכון אנליטיקה, וקיבולת. ארגון זה בדרך מודולרית מספק גמישות גדולה למערכת, ובאותו זמן גם הופך את התחזוקה וההתרחבות של יכולות AI ליותר מודולרית וניתנת לניהול.

Kubernetes: המנצח של AI

Kubernetes הפך לתקן התעשייתי לניהול מיכלים, אך מקומו בתשתית הבינה המלאכותית צריך להיות מוכר יותר. Kubernetes מאפשר למיקרו-שירותי בינה מלאכותית להיות היסוד של האחרונים, או תשתית המיכלים, ומעשה את מערכות הבינה המלאכותית ניתנות להתאמה בקנה מידה ועמידות. תכונה מרכזית של Kubernetes היא היכולת להקצות משאבים בזמן אמת. מודלי בינה מלאכותית יכולים לדרוש כמויות שונות של משאבים בזמן מסוים, ו-Kubernetes קובע אוטומטית כמה משאבי CPU/GPU נדרשים ומנצל בצורה יעילה את משאבי החישוב.

בנוסף, Kubernetes הוא המערכת הטובה ביותר להתאמה אוטומטית בקנה מידה של עומסי בינה מלאכותית. HPA יכול להתאים את מיקרו-שירותי הבינה המלאכותית אנכית ואופקית על פי פרמטרים כמו זמן ההסקה ואורך התור כדי לספק ביצועים אופטימליים תחת העומס הנתון. יכולת זו היא חיונית למערכות בינה מלאכותית שעשויות להתכונן לגאות או פרצים של עיבוד דורש משאבים.

Kafka: מערכת העצבים של יישום בינה מלאכותית

Apache Kafka הוא העמוד השדרה של ארכיטקטורות מרוכזות בבינה מלאכותית, מסייע באיסוף מידע בזמן אמת ובטיפול באירועים אסינכרוניים. זה הולך הרבה מעבר לשידור הודעות, והופך אותו לחשוב ביותר למחזור החיים של יישומי בינה מלאכותית. תיק עיקרי ב-Kafka שהתגלה הוא צינורית נתוני אימון למערכת בינה מלאכותית. איסוף נתונים בזמן אמת ממקורות מרובים יכול ליצור צינורית חזקה לאימון מתמשך של מודלי בינה מלאכותית.

מלבד קליטת נתונים, Kafka מציע את עצמו לשירות מודלים. Kafka יכול להיות משומש כתור של השערה שמאפשר למיקרו-שירותי AI שונים לעבד ברקע בקצב גבוה של בקשות תחזיות ללא השפעה משמעותית על זמן מענה המערכת כולה. אחת השימושים החשובים ביותר של Kafka בארכיטקטורות AI היא האפשרות לקבל משוב. הם מפתחים מבנים סגורים-מעגלים שבהם תחזיות המודל ותוצאות האמיתיות משמשים להכשרה נוספת.

תבניות ארכיטקטוריות למיקרו-שירותי AI ברי-התאמה

מספר תבניות ארכיטקטוריות מגדירות פתרונות טובים ליצירה והפעלה של מיקרו-שירותי AI ברי-התאמה. תבנית הסיידקאר קובעת שמודלי AI רצים כסיידקארים לכלי היישום, שניתן לעדכן ולמגדל בנפרד מהיישום.

CQRS Event Sourcing משתמש בKafka להודעות ומקור. מערכות קריאה-כתיבה מופרדות משתמשות בCQRS, ופותחות דלת לאנליטיקה AI יעילה בצד הקריאה.

למידה פדרטיבית משתמשת בלמידה שיתופית מבוזרת בין מיקרו-שירותי AI מרובים תוך שמירה על נתוני המערכת. זה מועיל כאשר לא ניתן למרכז את הנתונים בגלל מגבלות נתונים כמו פרטיות וחוקים.

אתגרים ופתרונות

כאשר משתמשים ביחד, Kubernetes ו-Kafka מספקים הרבה תכונות באינטגרציה של מיקרוסרביסים של AI אך יש להם כמה בעיות. ניהול גרסאות של מודלים יכול להיות מאתגר בארכיטקטורה מבוזרת, תלוי באיך המערכת תוכננה. עדיין, עדכונים מתגלגלים של Kubernetes וכיווצה של נושאים ב-Kafka יכולים להיות באופן מכריע בניהול גרסאות המודלים.

עוד אזור לשיפור הוא ניהול זמן-מתוך. לכן, אוטו-מידוד נבואי המבוסס על תחזיות של זרמי Kafka מאפשר למערכות למנוע עליות חריגות בזמן-מתוך ולשמור על ביצועים טובים תחת עומסים שונים.

עוד אזור של עניין הוא בעיית יציבות הנתונים במערכת מיקרוסרביסים של AI. זה הגיוני, כאשר ארכיטקטים יכולים לעבד את הנתונים בדיוק פעם אחת ולנצל את יצרנים אידמפונטיים ב-Kafka.

מנהגים מומלצים לניטור ומידוד

ניטור ומידוד הם קריטיים כאשר משתמשים ב-AI במיקרוסרביסים. אימוץ עקיבה מבוזרת כמו OpenTelemetry יהיה מאוד מועיל לניטור ביצועי המיקרוסרביסים שהוא מתקשר איתם ולניתוח זרימת הנתונים דרך מודלים שונים. מטריקות AI נוספות הופכות נראות לשרת המטריקות של Kubernetes לשם אוטו-מידוד חכם המבוסס על דרישות משימות AI.

לפחות, מומלץ שתהליכי הנדסת תוהו ירוצו באופן קבוע כדי לאשר את "המוכנות לכשלון" של מערכות בינה מלאכותית. הניסויים האלה עוזרים לצוותים לגלות את הנקודות הפגיעות בארכיטקטורה וליישם מנגנונים יעילים להתמודדות עם כשלים.

מסקנה

שילוב שירותים מיקרו בבסיס בינה מלאכותית עם Kubernetes ו-Kafka הוא מודל מבטיח ליצירה (וניהול) של מערכות חכמות בקנה מידה גדול. יישום שתי הטכנולוגיות, יחד עם יתרונותיהן, כפי שהוזכר לעיל, מאפשר פיתוח של מערכות בינה מלאכותית שהן גם חזקות וגם גמישות לכשלון. ככל שהטכנולוגיות האלה מתקדמות, הן גם שואפות להביא פיתוח בינה מלאכותית לקהלים רחבים יותר, ולאפשר למערכות של כל גודל ליישם בינה מלאכותית ביישומיהן.