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Conception de microservices pour l'IA

Conception de microservices pour l’IA

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La conception de microservices pour l’IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des principes de l’intelligence artificielle et des technologies modernes.

2. Event-driven Architecture

The event-driven architecture pattern is based on the concept of an event-driven system, where events are generated by components and handled by other components. In AI microservices, events are triggered by changes in data or model parameters, and the corresponding services are notified to take appropriate actions. This pattern is useful for real-time applications such as autonomous vehicles, where the system must respond quickly to changing conditions.

3. Containerization

Containerization is a key component of AI microservices, allowing for the deployment of multiple services in a single environment. This pattern enables the efficient packaging and deployment of AI models, making it easier to scale and manage them. Additionally, containers provide an isolated environment for each service, ensuring that any changes made to one service do not affect the others.

Conclusion

The integration of AI into microservices architecture is becoming increasingly important in today’s software landscape. The 10 design patterns discussed in this article are essential for developing efficient, robust, and scalable AI solutions. By leveraging these patterns, developers can create powerful AI applications that are modular, scalable, and flexible.

1. Modèle en tant que service (MaaS)

MaaS considère chaque modèle d’intelligence artificielle (IA) comme un service autonome. En exposant les fonctionnalités d’IA via des API REST ou gRPC, MaaS permet un redimensionnement et une mise à jour indépendants des modèles. Ce modèle est particulièrement avantageux pour gérer plusieurs modèles d’IA, permettant une intégration et une déploiement continus sans perturber l’ensemble du système.

2. Architecture orientée événement

Le modèle d’architecture orientée événement est basé sur le concept d’un système orienté événement, où les événements sont générés par des composants et traités par d’autres composants. Dans les microservices d’IA, les événements sont déclenchés par des changements de données ou de paramètres de modèle, et les services correspondants sont notifiés pour prendre les actions appropriées. Ce modèle est utile pour les applications en temps réel telles que les véhicules autonomes, où le système doit réagir rapidement aux conditions changeantes.

3. Conteneurisation

La conteneurisation est un composant clé des microservices d’IA, permettant le déploiement de plusieurs services dans un seul environnement. Ce modèle permet l’empaquetage et le déploiement efficaces des modèles d’IA, facilitant leur mise à l’échelle et leur gestion. De plus, les conteneurs fournissent un environnement isolé pour chaque service, ce qui garantit que tout changement apporté à un service n’affecte pas les autres.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’architecture des microservices devient de plus en plus importante dans le paysage logiciel actuel. Les 10 modèles de conception discutés dans cet article sont essentiels pour développer des solutions d’IA efficaces, robustes et évolutives. En exploitant ces modèles, les développeurs peuvent créer des applications d’IA puissantes qui sont modulaires, évolutives et flexibles.

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gRPC côté client

gRPC côté client

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Le gRPC côté client offre une communication efficace et sécurisée entre un client et un serveur. Il permet une communication rapide et fiable entre les deux parties.

## Sans un standard de validation de schéma, nous devons tomber en arrière sur la validation manuelle dans le code

En tant que scientifique informatique enthousiaste, je suis très intéressé par les données et leur traitement. Les composants de communication inter-systèmes qui utilisent REST sérialisent leur charge utile en JSON. À l’heure actuelle, JSON manque d’un standard de validation de schéma largement utilisé : le schéma JSON n’est pas répandu. La validation de schéma standard permet de déléguer la validation à une bibliothèque tiers et d’en finir avec elle. Sans celle-ci, nous devons revenir à la validation manuelle dans le code. Pire encore, nous devons garder le code de validation synchronisé avec le schéma.

XML dispose d’une validation de schéma hors boîte : un document XML peut déclarer une grammaire à laquelle il doit se conformer. SOAP, étant basé sur XML, en bénéficie également. Les technologies XML et SOAP sont très populaires et largement utilisées dans les entreprises et les organisations pour leurs systèmes d’information. Cependant, JSON est devenu le format de données préféré pour les communications inter-systèmes, car il est plus léger et plus facile à manipuler que XML.

Heureusement, des outils tels que JSON Schema sont disponibles pour fournir une validation de schéma pour JSON. JSON Schema est un format de description de données qui permet aux développeurs de décrire le contenu des données JSON qu’ils attendent. Il fournit une syntaxe pour décrire les données et permet aux développeurs de valider des données JSON afin de s’assurer qu’elles sont conformes à la structure attendue. En outre, il existe des bibliothèques pour la plupart des langages de programmation qui peuvent être utilisées pour valider automatiquement les données JSON contre un schéma.

JSON Schema est donc un outil très utile pour les développeurs qui travaillent avec des données JSON. Il permet aux développeurs de décrire le contenu des données qu’ils attendent et de valider automatiquement les données pour s’assurer qu’elles sont conformes à la structure attendue. Cela peut grandement simplifier le processus de développement et réduire le temps nécessaire pour tester et déboguer les applications qui utilisent des données JSON.

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Mock gRPC Services for Unit Testing

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In our day-to-day work, we develop applications that include interactions with software components through I/O. They can be a database, a broker, or some form of blob storage. Take, for example, the cloud components you interact with: Azure Storage Queue, SQS, Pub/Sub. The communication with those components usually happens with an SDK.

From the start, testing will kick in. Therefore, the interaction with those components should be tackled in a testing context. An approach is to use installations (or simulators) of those components and have the code interacting with an actual instance, just like the way it can be achieved by using test containers or by creating infrastructure for testing purposes only.
Another approach is to spin up a mock service of the components and have the tests interacting with it. A good example of this can be Hoverfly. A simulated HTTP service is run during testing and test cases interact with it. 

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Add gRPC to Your Java Application

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gRPC is a high-performance, open-source universal RPC framework.
There are various benefits to using gRPC.

  • It simplifies development by providing client/server code.
  • It supports multiple languages.

It all starts with defining a .proto file, .proto files reside on src/main/proto file.

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Grakn Python Driver and How to Roll Your Own

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At Grakn, we recently released Grakn 1.3, with a slew of new features, bug fixes, and performance enhancements. Included in this release are new gRPC-based drivers for Java, NodeJS, and Python. This article will walk you through the Python driver and provide guidelines on how you can write your own for your language of choice.

Overview

The main reason for rewriting our drivers was a move from REST to gRPC in Grakn. This change has cleaned up our API and should provide performance benefits. Further, all of our available drivers (Java, Node, and Python) now expose the same objects and methods to users, subject to language naming conventions and available types. To maintain this uniformity across the stack, new language drivers should provide the same interface. Note that you will require both gRPC and protobuf support to create a functioning driver, so double check a) that compilers for your language exist, and b) your target language version is compatible with the compiler.


Source de l’article sur DZONE (AI)

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