Kubernetesが人工知能の開発を推進

過去2020年間、人工知能（AI）は、すべてのセクターに影響を与えるメガトレンドとして浮上してきました。 40年には、AIスタートアップへの投資は9.3億ドルを超え、2019年からXNUMX％増加しました。一方、 AIプロジェクトの87％が失敗、 そして多くの 要因 これを引き起こします。

効果的なAI駆動型アプリケーションを作成するには、アプリケーションの開発、ステージング、展開、他のアプリケーションとの統合など、すべてのプロジェクトコンポーネントについて革新的な考え方をする必要があります。

「AIエンジニアにとっての課題はコーディングだけではありません。 AIを活用したアプリケーションを構築するには、無数のツールを備えた複雑なIT環境が必要です。」 

エンタープライズAIシステムは多くのデータタイプで動作するため、プラットフォーム間でデータを転送することは困難です。 AIの計算には、かなりの計算リソースが必要です。 インフラストラクチャの管理には費用がかかり、急成長しているプロジェクトには制限があります。

AIプロジェクトは ベンダーロックイン プロジェクトで単一のクラウドプロバイダーを使用する必要がある場合などの合意。 ベンダーが価格を上げたり、ダウンタイムが増え始めたりすると、問題が発生する可能性があります。 このような場合、AIプロジェクトは、別のベンダーに移動することで改善される可能性があります。 それでも、移動のコスト、契約上の制約、または技術的な問題のために、これは難しい場合があります。

AIアルゴリズムは最適に効果的に拡張する必要があるため、Kubernetesはソリューションを提供します。

Kubernetesとは何ですか？

Kubernetes テクノロジーニュースで目立つように取り上げられています。 開発者コミュニティは、2015年にGoogleのオープンソースKubernetesプラットフォームについて最初に学びました。Kubernetesは、クラスター化されたサーバー間でコンテナ化されたアプリケーションを実行および調整します。 このプラットフォームは、高可用性をサポートするスケーラブルな方法で、コンテナー化されたアプリケーションとサービスのライフサイクルを管理します。

コンテナ化とは何ですか？

コンテナ化 システムの他の部分から分離された方法で、オペレーティングシステム上でアプリケーションを実行します。 アプリケーションは、オペレーティングシステムの独自のインスタンスがあるかのように実行されます。 それでも、同じオペレーティングシステムで実行されている多くのコンテナが存在する可能性があります。

コンテナを使用すると、コンテナに必要なインフラストラクチャとともに、配布とアプリケーションの再利用が容易になります。

AIは、AI機械学習とモデルトレーニングを加速するために、多くの調整されたソフトウェアコンポーネントと高価なグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）を必要とします。

AIシステムが不均一な高負荷で動作するようにタスクされている場合、DockerSwarmはインフラストラクチャの最適化を手動で最適化できます。 Kubernetesはこれを自動的に行います。

Kubernetesは、すべてのアプリケーションとコンピューターリソースを調整するために機能します オーケストレーターとしての経営 デプロイメント、管理、スケーリング、およびコンテナーのネットワーキングを自動化します。

ケーススタディ：Kubernetesが組織化したAIプロジェクト 

このケーススタディは、 スマートオフィス. システムアプリケーションには、フロントエンド、バックエンド、WebRTCビデオストリーミング、およびビデオ処理用のAIベースの機能が含まれます。 

つまり、AI支援のビデオ処理は、次のような一連の連続したプロセスと考えることができます。

1）デコード

2）AI計算

3）エンコーディング

AI計算は 顔認識、顔面マスク着用検出、または熱スクリーニング。 これらのプロセスはすべて、特に リアルタイム処理の場合.

システムの高負荷曲線がXNUMX時間ごと、XNUMX日ごと、XNUMX週間ごと、または季節ごとに変動する場合は、自動化されたコンピューターリソース管理が必要です。 新しい動画処理リクエストが表示されると、バックエンドはKubernetes APIを使用して自動スケーリングし、リクエストを処理するサーバーを自動的に追加します。 そのため、Kubernetesは、自動スケーリングとリアルタイムのコンピューターリソース最適化を提供するオーケストレーターとして機能します。 

AI開発におけるKubernetesの未来

2020年のパンデミックにより、すべての企業は予期しない変化に迅速に対応する必要がありました。 Kubernetesは、クラウドネイティブシステム上に構築されたソリューションを利用可能にして、ソフトウェア開発のペースを加速すると同時に、最新のアプリケーションで柔軟なデータを使用できるようにしました。

ThKubernetesのスケーラビリティと分散アーキテクチャはAIプロジェクトに最適です。 ザ・ これらのソリューションの成熟により、2021年はこのエキサイティングなAI開発分野でのさらなる成長が期待されます。

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