В constantly меняющемся мире архитектуры программного обеспечения, микросервисы ИИ и поток событий являются vital элементами, transformирующими разработку intelligent приложений. Критически обсуждая сочетание mikroservisov ИИ, Kubernetes и Kafka, esta статья предоставляет новый angle на строительство high-availability и масштабируемых систем с технологиями ИИ.
Революция mikroservisov ИИ
Иерархические архитектуры intelligent систем постепенно заменяют гибридные и более дифференцированные. В противном случае, такое unbundling способностей ИИ в mikroservisov напрямую.translate к беспрецедентной гибкости и масштабируемости. В изоляции каждый mikroservis ИИ может быть оптимизирован для задачи — обработки языка, распознавания изображений или обновления аналитики и масштабирования. Организация его в модульном порядке предоставляет системе большую гибкость, а также делает его обслуживание и Incrementation способностей ИИ более модульными, что в свою очередь может быть Much более управляемым.
Kubernetes: Оркестратор ИИ
Kubernetes стал отраслевым стандартом для оркестрации контейнеров, но его место в инфраструктуре ИИ требует большего признания. Kubernetes позволяет ИИ микросервисам быть их основой или контейнерной инфраструктурой, делая ИИ системы масштабируемыми и устойчивыми. Основной функцией Kubernetes является способность allocate ресурсов на ходу. ИИ модели могут требовать разного количества ресурсов в определенный момент, и Kubernetes автоматически определяет, сколько CPU/GPU ресурсов необходимо и эффективно использует вычислительные ресурсы.
此外, Kubernetes является лучшей системой для автоматического масштабирования ИИ рабочих нагрузок. HPA может масштабировать ИИ микросервисы вертикально и горизонтально на основе параметров, таких как время вывода и длина очереди, чтобы обеспечить оптимальную производительность при заданной нагрузке. Эта способность является критически важной для ИИ систем, которые могут готовиться к всплескам или пиковым нагрузкам ресурсоемкой обработки.
Kafka: Нервная система ИИ приложения
Apache Kafka является опорой архитектур, ориентированных на ИИ, способствуя потоковой передаче данных в реальном времени и обработке асинхронных событий. Это значительно выходит за рамки передачи сообщений, делая его наиболее важным для жизненного цикла ИИ приложений. Основным случаем использования Kafka, который emerged, является管道 для обучения ИИ системы. Реальное время сбора данных из множества источников может создать прочный管道 для постоянного обучения ИИ моделей.
Помимо ingestion данных, Kafka также предлагает свои услуги для обслуживания моделей. Kafka может использоваться в качестве очереди для выводов, что позволяет различным AI микросервисам обрабатывать запросы на высокую производительность прогнозирования в фоновом режиме с минимальным воздействием на общее время ответа системы. Одним из наиболее важных применений Kafka в AI архитектурах является возможность получения обратной связи. Они разрабатывают замкнутые контуры, где прогнозы модели и фактические результаты используются для дальнейшего обучения.
Архитектурные шаблоны для масштабируемых AI микросервисов
Существуют несколько архитектурных шаблонов, которые определяют надежные решения для создания и развертывания масштабируемых AI микросервисов. Шаблон Sidecar гласит, что AI модели работают как sidecars к контейнерам приложений, которые могут обновляться и масштабироваться отдельно от приложения.
CQRS Event Sourcing использует Kafka для eventing и sourcing. Разъединенные системы чтения и записи используют CQRS, открывая дверь для эффективного AI анализа на стороне чтения.
Федеративное обучение использует распределенное коллаборативное обучение среди множества AI микросервисов, сохраняя при этом данные набора. Это преимущество, когда данные не могут быть.centralized из-за ограничений данных, таких как конфиденциальность и regulatons.
Задачи и решения
При совместном использовании Kubernetes и Kafka предоставляется множество функций при интеграции микросервисов ИИ, но также возникают некоторые проблемы. Версионирование моделей может быть сложной задачей в распределенной архитектуре, в зависимости от того, как спроектирована система. Тем не менее,rolling updates в Kubernetes и компакция темы Kafka могут бытьessential для работы с версиями моделей.
Другая область для улучшения – управление задержками. Поэтому,предсказательное автоматическое масштабирование на основе временных рядов прогнозирования на потоках Kafka enables системам предотвращать случайные увеличения задержек и поддерживать хорошую производительность под различными нагрузками.
Другая интересующая область – проблема согласованности данных в системе микросервисов ИИ. Это имеет смысл, так как архитекторы могут обрабатывать данные exactly once и использовать idempotent producers в Kafka.
Лучшие практики для мониторинга и масштабирования
Мониторинг и масштабирование критически важны при использовании ИИ в микросервисах. Применение распределенного трассирования, такого как OpenTelemetry, было бы incredibly полезно для мониторинга производительности взаимодействующих с ним микросервисов и анализа потока данных через различные модели. Другие ИИ- relacionados métricas становятся видны для метрического сервера Kubernetes для intelligent автоматического масштабирования на основе требований ИИ-задач.
至少, предлагается регулярное проведение процессов хаос-инженерии для подтверждения “готовности к отказам” искусственных интеллект систем. Эти последние эксперименты помогают командам обнаруживать уязвимые места в архитектуре и внедрять эффективные механизмы для борьбы с неисправностями.
Заключение
Комбинация микросервисов на основе ИИ с Kubernetes и Kafka является многообещающей моделью для создания (и управления) крупномасштабных intelligent систем. Внедрение этих двух технологий, а также их преимуществ, как указано выше, позволяет разрабатывать системы ИИ, которые являются как прочными, так и эластичными к отказам. По мере развития этих технологий они также стремятся предоставить разработку ИИ более широкой аудитории, позволяя предприятиям любого размера внедрять искусственный интеллект в свои приложения.
Source:
https://dzone.com/articles/scalable-ai-driven-microservices-with-k8s-and-kafka