Construction de microservices évolutifs pilotés par IA avec Kubernetes et Kafka

Dans le monde en constante évolution de l’architecture logicielle, les microservices IA et le streaming d’événements sont des éléments essentiels transformant le développement des applications intelligentes. En discutant de manière critique la combinaison des microservices IA, Kubernetes et Kafka, cet article offre un nouveau regard sur la construction de systèmes haute disponibilité et évolutifs avec des technologies IA.

La Révolution des Microservices IA

Les architectures hiérarchiques des systèmes intelligents remplacent progressivement les architectures hybrides et plus différenciées. Sinon, cette déconstruction des capacités IA en microservices se traduit directement par une agilité et une évolutivité sans précédent. En isolation, chaque microservice IA peut être optimisé pour une tâche—traitement du langage, reconnaissance d’images ou mise à jour d’analyses, et scaling. Organiser cela de manière modulaire offre une plus grande flexibilité au système tout en rendant sa maintenance et l’augmentation des capacités IA plus modulaires également, ce qui peut, à son tour, être beaucoup plus gérable.

Kubernetes : Le Chef d’Orchestre de l’IA

Kubernetes est devenu la norme industrielle pour orchestrer les conteneurs, mais sa place dans l’infrastructure IA doit être reconnue davantage. Kubernetes permet aux microservices IA d’être la fondation de ces derniers, ou infrastructure en conteneurs, rendant les systèmes IA évolutifs et résilients. Une fonctionnalité centrale de Kubernetes est la capacité à allouer des ressources en cours de route. Les modèles IA peuvent exiger différentes quantités de ressources à un moment donné, et Kubernetes détermine automatiquement combien de ressources CPU/GPU sont nécessaires et utilise efficacement les ressources informatiques.

De plus, Kubernetes est le meilleur système pour le autoscalade des charges de travail IA. HPA peut ajuster verticalement et horizontalement les microservices IA en fonction de paramètres tels que le temps d’inférence et la longueur de la file d’attente pour fournir une performance optimale sous charge donnée. Cette capacité est essentielle pour les systèmes IA qui peuvent se préparer à des pics ou des pointes de traitement intensif en ressources.

Kafka : Système Nerveux de l’Application IA

Apache Kafka est le squelette des architectures centrées sur l’IA, facilitant l’ingestion de données en temps réel et la gestion des événements asynchrones. Cela va bien au-delà de la transmission de messages, le rendant extrêmement important pour le cycle de vie des applications IA. Un cas d’utilisation principal qui a émergé dans Kafka est une pipeline de données d’entraînement pour un système IA. La collecte de données en temps réel à partir de multiples sources peut créer une pipeline solide pour l’entraînement continu des modèles IA.

Outre l’ingestion de données, Kafka s’offre comme solution pour le service de modèles. Kafka peut être utilisé comme une file d’inference qui permet aux divers microservices d’IA de traiter des demandes de prédictions à haut débit en arrière-plan, avec peu d’impact sur le temps de réponse global du système. L’un des usages les plus essentiels de Kafka dans les architectures d’IA est la possibilité d’obtenir un retour d’information. Ils développent des structures bouclées où les prévisions du modèle et les résultats réels sont utilisés pour un entraînement ultérieur.

Modèles Architecturaux pour des Microservices d’IA Évolutifs

Plusieurs modèles architecturaux définissent des solutions solides pour la création et le déploiement de microservices d’IA évolutifs. Le Modèle Sidecar stipule que les modèles d’IA tournent en tant que sidecars des conteneurs d’application, ce qui peut être mis à jour et étendu séparément de l’application.

CQRS Event Sourcing utilise Kafka pour l’événementiel et la sourcing. Les systèmes disjointifs de lecture et d’écriture utilisent CQRS, ouvrant la porte à une analyse efficace de l’IA du côté lecture.

L’apprentissage fédéré met en œuvre un apprentissage collaboratif distribué parmi plusieurs microservices d’IA tout en préservant les données du jeu de données. Cela est avantageux lorsque les données ne peuvent pas être centralisées en raison de contraintes de données telles que la confidentialité et la réglementation.

Defis et Solutions

Lorsqu’ils sont utilisés ensemble, Kubernetes et Kafka offrent de nombreuses fonctionnalités lors de l’intégration de microservices IA mais présentent également quelques problèmes. La gestion des versions de modèle peut être complexe dans une architecture distribuée, en fonction de la conception du système. Néanmoins, les mises à jour en rolls de Kubernetes et la compaction des sujets de Kafka peuvent être essentielles pour gérer les versions du modèle.

Un autre domaine d’amélioration est la gestion de la latence. Par conséquent, l’auto-échelonnement prédictif basé sur la prévision de séries temporelles sur les flux Kafka permet aux systèmes de prévenir les augmentations occasionnelles de latence et de maintenir une bonne performance sous différentes charges.

Un autre domaine d’intérêt est le problème de cohérence des données dans le système de microservices IA. Cela a du sens, car les architectes peuvent traiter les données exactement une fois et tirer avantage des producteurs idempotents dans Kafka.

Meilleures Pratiques pour la Surveillance et le Scalage

La surveillance et le scalage sont cruciaux lors de l’utilisation de l’IA dans les microservices. Adopter le traçage distribué comme OpenTelemetry serait extrêmement bénéfique pour surveiller la performance des microservices avec lesquels il interagit et analyser le flux de données à travers différents modèles. D’autres métriques liées à l’IA sont rendues visibles au serveur de métriques de Kubernetes pour un autoscalage intelligent basé sur les exigences des jobs IA.

Au moins, il est suggéré que les processus d’ingénierie du chaos soient exécutés régulièrement pour confirmer la « préparation aux défaillances » des systèmes d’intelligence artificielle. Ces dernières expériences aident les équipes à découvrir les points vulnérables de l’architecture et à mettre en œuvre des mécanismes efficaces pour faire face aux pannes.

Conclusion

Combiner les microservices basés sur l’IA avec Kubernetes et Kafka est un modèle prometteur pour créer (et gérer) des systèmes intelligents à grande échelle. La mise en œuvre de ces deux technologies, ainsi que de leurs forces, comme mentionné ci-dessus, permet de développer des systèmes d’IA à la fois robustes et élastiques face aux défaillances. À mesure que ces technologies évoluent, elles visent également à rendre le développement de l’IA accessible à un public plus large, permettant aux entreprises de toutes tailles d’intégrer l’intelligence artificielle dans leurs applications.