الدليل الفني
العمارة السحابية للذكاء الاصطناعي
تنظم البنية السحابية للذكاء الاصطناعي خدمات الحوسبة والتخزين والشبكات والنماذج والتطبيقات في نظام تشغيل لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
استمع إلى هذا الدليلرواه الذكاء الاصطناعي · ~2 min
في هذه الصفحةقراءة لمدة دقيقتين
نظرة عامة
يجب أن يلبي التصميم موثوقية المهمة، والبيانات، وزمن الوصول، وقيود التكلفة. المسرع القوي هو عنصر واحد فقط من هذا التصميم.
النقاط الرئيسية
- فصل أعباء العمل حسب احتياجات التشغيل الخاصة بها.
- فرض حدود البيانات والأذونات.
- سعة التصميم، وإعادة المحاولة، والتراجع معًا.
الغوص العميق
أعباء العمل التفاعلية والخلفية المنفصلة حيث تختلف متطلباتها. يحتاج المستخدم الذي ينتظر إجابة إلى وقت استجابة محدد، بينما يمكن أن تستخدم المعالجة المجمعة قوائم الانتظار والمهام الأطول تشغيلًا. اجعل حالة قائمة الانتظار وأعد محاولة السلوك قابلة للملاحظة. تحديد حدود البيانات وأدوار الوصول. قد يكون للمستندات والتضمينات والعناصر النموذجية والسجلات متطلبات مختلفة للاحتفاظ والأذونات. احتفظ ببيانات الاعتماد في الإدارة السرية المناسبة وتجنب افتراض أن موقع الشبكة وحده يحدد التفويض. التخطيط لتغييرات القدرات وفشل التبعية. يمكن أن يستغرق القياس التلقائي وقتًا، وقد يكون تحميل النموذج مكلفًا، ويمكن للموفر فرض حدود للمعدلات. استخدم عناصر التحكم في القبول، والضغط الخلفي، وعمليات إعادة المحاولة المحدودة، ومسح الحالات غير المتاحة لمنع تبعية واحدة مثقلة التحميل من إرباك الخدمة بأكملها. إصدار النشر واختبار الاسترداد. التحقق من النماذج المتوافقة وإصدارات المعالجة المسبقة وعمليات ترحيل البيانات وإجراءات التراجع. قم بقياس التكلفة لكل مهمة مكتملة مفيدة، بما في ذلك التخزين والنقل والمحاولات الفاشلة والموارد الخاملة. قد يؤدي السعر المنخفض لاستدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API) واحد إلى إخفاء سير عمل إجمالي أكثر تكلفة.
04عملت المثال
تجنب إعادة محاولة التضخيم
تخيل أن 100 عامل في التطبيق يتصلون بنقطة نهاية نموذجية ذات معدل محدود. تتم إعادة محاولة كل طلب فاشل على الفور خمس مرات.
تعمل المحاولات الإضافية على زيادة الحمل دون إضافة سعة نقطة النهاية.
قم بتطبيق سياسة إعادة المحاولة المحدودة التي تحترم تراجع الموفر، وتحد من الطلبات المتزامنة، وتظهر قائمة الانتظار أو الحالة غير المتاحة للمستخدمين.
ما يظهر
يشرح هذا المثال المبني كيف يمكن للهندسة المعمارية أن تمنع انتشار الحمل الزائد.
التنفيذ في العالم الحقيقي
استخدم قائمة انتظار متينة لمعالجة المستندات ذات الحالة المرئية وعمليات إعادة المحاولة الآمنة.
سعة خدمة نموذجية منفصلة عن التعامل العادي مع طلبات الويب.
وضعها موضع التنفيذ
لماذا يهم
- التكلفة والميزانية. تؤدي قرارات الهندسة المعمارية إلى زيادة الأداء وتكلفة التشغيل لسنوات.
- قرارات أوضح. يساعد التعليم الفني الفرق على اختيار المجموعة المناسبة، وليس فقط المجموعة الأحدث.
- مراقبة الجودة. تعمل الخيارات الهندسية الأفضل على تقليل حوادث الموثوقية في الإنتاج.
احترس من
- يمكن أن يؤدي تحسين معيار واحد إلى إخفاء نقاط ضعف النظام الأوسع.
- غالبًا ما يتم التقليل من تكاليف البنية التحتية والصيانة.
- يمكن أن تنمو الفجوات الأمنية وقابلية المراقبة عندما تصبح الأنظمة أكثر تعقيدًا.
الخطوات التالية
- تحديد الكمون والجودة وأهداف التكلفة قبل التنفيذ.
- المعيار في ظل ظروف التحميل والبيانات الواقعية.
- مراقبة الأدوات للأخطاء والانجراف وتأثير المستخدم.
- قم بإعداد مسارات التراجع والاستجابة للحوادث قبل القياس.
المصادر ومزيد من القراءة
- Google Cloudبنية MLOps والأتمتة
استمر في الاستكشاف
رسالة إخبارية مجانية
احصل على الإحاطة اليومية لمنظمة العفو الدولية
ثلاث قصص تم التحقق منها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل صباح من أيام الأسبوع، مكتوبة باللغة الإنجليزية البسيطة. مجاني للأبد، بدون إعلانات.
بريد إلكتروني واحد كل يوم من أيام الأسبوع. إلغاء الاشتراك بنقرة واحدة. نحن لا نبيع أو نشارك عنوانك أبدًا.
اختبر نفسك
Take the AI Cloud Architecture quiz
تعليقات فورية على كل إجابة، وشهادة قابلة للمشاركة مع معرف يمكن التحقق منه بمجرد اجتياز الدورة التدريبية.
دعم تعليم الذكاء الاصطناعي المجاني. AI Understanding هي منظمة 501(c)(3) غير ربحية - لا إعلانات ولا نظام حظر الاشتراك غير المدفوع على الإطلاق. قم بالتبرع
الأسئلة المتداولة
هل يؤدي القياس التلقائي إلى إلغاء حدود المعدل؟
لا. قد تحتفظ الخدمة النهائية بحدودها الخاصة بغض النظر عن عدد مثيلات التطبيق التي تقوم بتشغيلها.
استمر في التعلم
أدلة ذات صلة
تم اختيار المزيد من الأدلة لهذا الموضوع