Fargate vs Lambda : Qui sera le vainqueur ?

Fargate et Lambda sont deux technologies très populaires parmi les développeurs cloud. Quel est le meilleur pour votre projet ? Découvrons qui sera le vainqueur !

## Comparaison Fargate vs Lambda dans l’espace sans serveur

Quelles sont les différences entre Fargate et Lambda ?

Fargate et Lambda sont deux options de calcul sans serveur populaires disponibles dans l’écosystème AWS. Bien que les deux outils offrent un calcul sans serveur, ils diffèrent en ce qui concerne les cas d’utilisation, les limites opérationnelles, les allocations de ressources d’exécution, le prix et les performances. Fargate est une moteur de calcul sans serveur proposé par Amazon qui vous permet de gérer efficacement les conteneurs sans les tracas de la mise en provision des serveurs et de l’infrastructure sous-jacente. Lambda, quant à lui, est une plateforme de calcul sans serveur qui vous permet d’exécuter du code sans avoir à gérer des serveurs. Lambda est conçu pour prendre en charge des charges de travail à courtes durées et à faible consommation de ressources.

Quelle est la meilleure option pour l’architecture ?

Lorsqu’il s’agit de choisir entre Fargate et Lambda, il est important de comprendre leurs différences et leurs avantages. Pour les applications à longue durée et à haute consommation de ressources, Fargate est la meilleure option car il offre une gestion des conteneurs plus efficace et une meilleure performance. Cependant, pour les applications à courtes durées et à faible consommation de ressources, Lambda est la meilleure option car il offre une exécution plus rapide et une meilleure utilisation des ressources. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépend des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture. Il est important de prendre en compte le coût, la performance et les fonctionnalités avant de prendre une décision finale.

Quelle que soit l’application ou l’architecture que vous souhaitez mettre en place, Fargate et Lambda sont tous deux des outils puissants qui peuvent vous aider à atteindre vos objectifs. En tant qu’informaticien enthousiaste, je trouve que ces outils sont très utiles pour créer des applications modernes et évolutives. Fargate et Lambda offrent tous les deux des fonctionnalités avancées qui peuvent être utilisées pour créer des architectures robustes et flexibles. Les deux outils sont faciles à utiliser et peuvent être intégrés à d’autres services AWS pour offrir une expérience utilisateur optimale. En fin de compte, le choix entre Fargate et Lambda dépendra des exigences spécifiques de votre application et de votre architecture.

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In Part 1 of this series, we discussed the need for automation of data science and the need for speed and scale in data transformation and building models. In this part, we will discuss other critical areas of ML-based solutions like:

  • Model Explainability
  • Model Governance (Traceability, Deployment, and Monitoring)

Model Explainability

Simpler Machine Learning models like linear and logistic regression have high interpretability, but may have limited accuracy. On the other hand, Deep Learning models have time and again produced high accuracy results, but are considered black boxes because of the machine’s inability to explain their decisions and actions to human users. With regulations like GDPR, model explainability is quickly becoming one of the biggest challenges for data scientists, legal teams, and enterprises. Explainable AI, commonly referred to as XAI, is becoming one of the most sought-after research areas in Machine Learning. Predictive accuracy and explainability are frequently subject to a trade-off; higher levels of accuracy may be achieved but at the cost of decreased levels of explainability. Unlike Kaggle, competitions where complex ensemble models are created to win competitions, for enterprises, model interpretability is very important. Loan Default Prediction model cannot be used to reject loan to a customer until the model is able to explain why a loan is being rejected. Also, it is often required at the model level as well as individual test instance level. At Model level, there is need to explain key features which are important and how variation in these features affect the model decision. Variable Importance and Partial Dependence plots are popularly used for this. For an individual test instance level, there are packages like “lime,” which help in explaining how black box models make a decision.

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