بناء خدمات ميكرو متدرجة باستخدام الذكاء الاصطناعي مع كوبرنيتيز وكافكا

في العالم المتغير باستمرار لархитектуры البرمجيات، خدمات الذكاء الاصطناعي الصغيرة وتدفق الأحداث هي عناصر حيوية تتحول بتطوير التطبيقات الذكية. مناقشة نقديًا لدمج خدمات الذكاء الاصطناعي الصغيرة، كوبرنيتيز، وكافكا، يقدم هذا المقال زاوية جديدة لبناء أنظمة عالية التوفر وقابلة للتوسع باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

ثورة خدمات الذكاء الاصطناعي الصغيرة

تتجه هياكل الأنظمة الذكية الهرمية إلى استبدال الهجينة والأكثر تمايزًا. وإلا، فإن هذا الفصل لقدرات الذكاء الاصطناعي في الخدمات الصغيرة يترجم مباشرة إلى مرونة وقابلية للتوسع غير مسبوقة. منفردة، يمكن لكل خدمة ذكاء اصطناعي صغيرة أن تُحسن لمهمة معينة – معالجة اللغة، التعرف على الصور أو تحديث التحليلات، والتوسع. تنظيمها بطريقة modulaire يوفر مرونة أكبر للنظام وفي نفس الوقت يجعل صيانته وزيادة قدرات الذكاء الاصطناعي أكثر modulaire أيضًا، مما يمكن أن يكون أكثر إدارة.

كوبرنيتيز: المنظم لذكاء اصطناعي

كubernetes أصبح المعيار الصناعي لتنسيق الحاويات، ولكن مكانه في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي يجب أن يُعرف أكثر. يتيح Kubernetes لمicroservices في مجال الذكاء الاصطناعي أن تكون الأساس، أو بنية الحاويات الخاصة بهم، مما يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للتمديد ومتانة. إحدى الميزات الأساسية لكubernetes هي القدرة على تخصيص الموارد أثناء التنفيذ. يمكن أن تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي كمية مختلفة من الموارد في وقت معين، ويقوم Kubernetes تلقائيًا بتحديد عدد الموارد المطلوبة من CPU/GPU ويستخدم الموارد الحسابية بفعالية.

بالإضافة إلى ذلك، يعتبر Kubernetes هو الأنسب لنظام التوسع التلقائي لمهام الذكاء الاصطناعي. يمكن لـ HPA تحجيم microservices الخاصة بالذكاء الاصطناعي بشكل عمودي وأفقي بناءً على معلمات مثل وقت الاستدلال وlength الطابور لتقديم أداء متميز تحت الحمولة المعطاة. هذه القدرة أمر حاسم لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي قد تكون �ية لزيادة أو تقلبات في معالجة الموارد الكبيرة.

كafka: الجهاز العصبي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

Apache Kafka هو العمود الفقري لبنية تحتية مركزية على الذكاء الاصطناعي، مما يسهل استقبال البيانات الفعلية ومعالجة الأحداث غير المتزامنة. يذهب هذا بعيدًا عن نقل الرسائل، مما يجعله الأكثر أهمية في دورة حياة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. السيناريو الأساسي الذي ظهر في Kafka هو قناة بيانات التدريب لأنظمة الذكاء الاصطناعي. يمكن لجمع البيانات الفعلية من مصادر متعددة إنشاء قناة قوية للتدريب المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي.

بخلاف استهلاك البيانات، يقدم كافكا نفسه لخدمة النماذج. يمكن استخدام كافكا كصف استدلال يتيح للمختلف خدمات الذكاء الاصطناعي المعزولة معالجة طلبات التنبؤ ذات السعة العالية في الخلفية مع تأثير ضئيل على زمن استجابة النظام بشكل عام. أحد الاستخدامات الأساسية لكافكا في هندسات الذكاء الاصطناعي هو إمكانية الحصول على ملاحظات. يطورون هياكل مغلقة حيث يتم استخدام تنبؤات النموذج والنتائج الفعلية للتدريب الإضافي.

أنماط هندسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المعزولة القابلة للتطوير

العديد من الأنماط الهندسية تحدد حلولًا جيدة لإنشاء ونشر خدمات الذكاء الاصطناعي المعزولة القابلة للتطوير. نمط الجانب ينص على أن نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل كجانب للبرامج الحاوية، والتي يمكن تحديثها وتطويرها بشكل منفصل عن التطبيق.

CQRS Event Sourcing يستخدم كافكا للحدث والاستدلال. تستخدم الأنظمة المنفصلة للقراءة والكتابة CQRS، مما يفتح الباب لتحليلات الذكاء الاصطناعي الفعّالة على جانب القراءة.

التعلم الموزع يستخدم التعلم التعاوني الموزع بين خدمات الذكاء الاصطناعي المعزولة المختلفة مع الحفاظ على بيانات مجموعة البيانات. هذا له ميزة عندما لا يمكن مركزية البيانات بسبب قيود البيانات مثل الخصوصية واللوائح.

التحديات والحلول

عند استخدام Kubernetes و Kafka معًا، يوفران العديد من الميزات عند دمج الخدمات المصغرة للذكاء الاصطناعي ولكن يواجهان بعض المشاكل. يمكن أن يكون إدارة إصدارات النموذج معقدة في البنية التوزيعية، اعتمادًا على كيفية تصميم النظام. ومع ذلك، يمكن أن تكون التحديثات التدريجية لـ Kubernetes وت condensation لموضوع Kafka أساسية في التعامل مع إصدارات النماذج.

another area for improvement is latency management. Therefore, predictive auto-scaling based on time-series forecasting on Kafka streams enables systems to prevent occasional latency increases and maintain good performance under different loads.

another area of interest is the data consistency problem in the AI microservices system. This makes sense, as architects can process the data exactly once and take advantage of idempotent producers in Kafka.

Best Practices for Monitoring and Scaling

Monitoring and scaling are critical when using AI in microservices. Adopting distributed tracing like OpenTelemetry would be incredibly beneficial for monitoring the performance of the microservices it interacts with and dissecting data flow through different models. Other AI-related metrics are made visible to the Kubernetes’ metrics server for intelligent autoscaling based on the requirements of AI jobs.

على الأقل، يُ suggested أن يتم تشغيل عمليات هندسة الفوضى بانتظام لتأكيد “الاستعداد للفشل” في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تساعد هذه التجارب الأخيرة الفرق على اكتشاف نقاط الضعف في البنية التحتية وتطبيق آليات فعالة للتعامل مع الأعطال.

الخاتمة

Combining AI-based microservices with Kubernetes and Kafka هو نموذج واعد لإنشاء (وإدارة) أنظمة ذكية واسعة النطاق. تطبيق هاتين التكنولوجيتين، إلى جانب قوتهما، كما ذكر أعلاه، يسمح بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي هي قوية ومرنة تجاه الفشل. مع تقدم هذه التكنولوجيات، يبدو أنها تسعى أيضًا لتقديم تطوير الذكاء الاصطناعي لجمهور أوسع، مما يسمح للشركات بجميع الأحجام بدمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتها.