Kubernetes treibt die Entwicklung künstlicher Intelligenz voran

In den letzten zwanzig Jahren hat sich künstliche Intelligenz (KI) zu einem Megatrend entwickelt, der alle Sektoren betrifft. Im Jahr 2020 beliefen sich die Investitionen in KI-Startups auf über 40 Milliarden US-Dollar, was einer Steigerung von 9.3% gegenüber 2019 entspricht. 87% der KI-Projekte schlagen fehl, und viele Faktoren verursachen dies.

Um eine effektive AI-gesteuerte Anwendung zu erstellen, sind innovative Überlegungen zu allen Projektkomponenten erforderlich, einschließlich Anwendungsentwicklung, Staging, Bereitstellung und Integration in andere Anwendungen.

„Codierung ist nicht die einzige Herausforderung für KI-Ingenieure. Um AI-gestützte Anwendungen zu erstellen, ist eine komplexe IT-Umgebung mit einer Vielzahl von Tools erforderlich. “ 

Da KI-Systeme in Unternehmen mit vielen Datentypen arbeiten, ist die Übertragung von Daten von Plattform zu Plattform eine Herausforderung. KI-Berechnungen erfordern erhebliche Rechenressourcen. Die Verwaltung der Infrastruktur ist teuer und unterliegt Einschränkungen für schnell wachsende Projekte.

KI-Projekte können auf a stoßen Lieferantenbindung Vereinbarung, z. B. wenn ein Projekt einen einzelnen Cloud-Anbieter verwenden muss. Herausforderungen können entstehen, wenn der Anbieter die Preise erhöht oder längere Ausfallzeiten auftreten. In solchen Fällen kann das AI-Projekt verbessert werden, indem zu einem anderen Anbieter gewechselt wird. Dies kann jedoch aufgrund der Umzugskosten, vertraglicher Einschränkungen oder technischer Probleme schwierig sein.

Kubernetes bietet eine Lösung, da AI-Algorithmen skaliert werden müssen, um optimal effektiv zu sein.

Was ist Kubernetes?

Kubernetes wird in Technologie-Nachrichten prominent vorgestellt. Die Entwicklergemeinde erfuhr 2015 erstmals von Googles Open-Source-Plattform Kubernetes. Kubernetes führt containerisierte Anwendungen auf Clusterservern aus und koordiniert sie. Die Plattform verwaltet den Lebenszyklus von Anwendungen und Diensten in Containern mit skalierbaren Methoden, die eine hohe Verfügbarkeit unterstützen.

Was ist Containerisierung?

Containerisierung führt eine Anwendung auf einem Betriebssystem so aus, dass sie vom Rest des Systems isoliert ist. Die Anwendung wird so ausgeführt, als hätte sie eine eigene Instanz des Betriebssystems. Möglicherweise werden jedoch viele Container auf demselben Betriebssystem ausgeführt.

Container ermöglichen eine einfache Verteilung und Wiederverwendung von Anwendungen sowie die für sie erforderliche Infrastruktur.

AI erfordert viele koordinierte Softwarekomponenten und teure Grafikprozessoren (GPUs), um das maschinelle Lernen und Modelltraining von AI zu beschleunigen.

Wenn ein KI-System mit einer hohen, ungleichmäßigen Last arbeiten muss, kann Docker Swarm die Infrastrukturoptimierung manuell optimieren. Kubernetes macht das automatisch.

Kubernetes koordiniert alle Anwendungen und Computerressourcen Management als Orchestrator das Automatisiert die Bereitstellung, Verwaltung, Skalierung und die Vernetzung der Container.

Fallstudie: Ein von Kubernetes orchestriertes KI-Projekt 

In dieser Fallstudie geht es um ein Videoüberwachungs- und Sicherheitssystem, das in einem intelligentes Büro. Die Systemanwendungen umfassen ein Front-End, ein Back-End, WebRTC-Video-Streaming und eine AI-basierte Funktion für die Videoverarbeitung. 

Kurz gesagt, die AI-gestützte Videoverarbeitung kann als eine Reihe aufeinanderfolgender Prozesse betrachtet werden, die:

1) Dekodierung

2) AI-Berechnung

3) Codierung

AI-Berechnung wird für verwendet Gesichtserkennung, Gesichtsmasken-Trageerkennung oder thermisches Screening. Alle diese Prozesse erfordern erhebliche Rechenressourcen, insbesondere in der Fall der Echtzeitverarbeitung.

Wenn die Hochlastkurve des Systems stündlich, täglich, wöchentlich oder saisonal volatil ist, ist eine automatisierte Verwaltung der Computerressourcen erforderlich. Wenn eine neue Videoverarbeitungsanforderung angezeigt wird, wird das Back-End mithilfe der Kubernetes-API automatisch skaliert und es werden automatisch weitere Server hinzugefügt, um die Anforderung zu verarbeiten. Daher arbeitet Kubernetes als Orchestrator für die automatische Skalierung und die Optimierung von Computerressourcen in Echtzeit. 

Die Zukunft von Kubernetes in der KI-Entwicklung

Die Pandemie im Jahr 2020 zwang jedes Unternehmen, schnell auf unerwartete Veränderungen zu reagieren. Kubernetes stellte Lösungen zur Verfügung, die auf dem Cloud-nativen System basieren, um das Tempo der Softwareentwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig eine flexible Datennutzung mit modernen Anwendungen zu ermöglichen.

ThDie Skalierbarkeit und verteilte Architektur von Kubernetes ist die perfekte Wahl für KI-Projekte. Das Durch die Reifung dieser Lösungen wird 2021 ein Jahr erwartet, um mehr Wachstum in dieser aufregenden KI-Entwicklungsarena zu erwarten.

Quelle: https://www.aiiottalk.com/kubernetes-drives-artificial-intelligence-development/