Miqyaslandırma üçün AI məlumat infrastrukturu maşın öyrənmə əməliyyatları üçün yüksək həcmli informasiya axınlarını idarə etmək üçün lazımi təməli təmin edir. Məlumat göl evini tətbiq etməklə təşkilatlar tək bir mühitdə həm real vaxt axınını, həm də toplu emalı dəstəkləyə bilərlər. Bu yanaşma modelin təlimi və ya nəticə çıxarma dövrləri zamanı tez-tez gecikmələrə səbəb olan fraqmentləşdirilmiş saxlama həllərinə ehtiyacı aradan qaldırır. Bu sistemin qurulması məlumatların analitik stekinize necə daxil olması, orada necə qalması və çıxması ilə bağlı diqqətli planlaşdırma tələb edir.
Müasir AI məlumat arxitekturasını nə müəyyənləşdirir?
Müasir arxitektura sürətdən və ya giriş nəzarətindən ödün vermədən müxtəlif məlumat növlərini birləşdirmək qabiliyyətinə əsaslanır. Ənənəvi üsullar tez-tez məlumatları anbarlara ayıraraq komandaları emal başlamazdan əvvəl informasiyanı müxtəlif mühitlər üzrə köçürməyə məcbur edirdi. Bu gecikmə qərar qəbuletmə üçün cari məlumatlara güvənən komandalar üçün qəbuledilməzdir. Göl evi modelindən istifadə etməklə siz strukturlaşdırılmış məlumat anbarları ilə əlaqəli idarəetmə və performans xüsusiyyətlərini əlavə edərkən məlumat gölünün aşağı qiymətli saxlanmasını qoruyub saxlayırsınız. Bu, mənbənin veb tətbiqindən real vaxt axını və ya köhnə verilənlər bazasından toplu ixrac olmasından asılı olmayaraq, AI modellərinizin yüksək keyfiyyətli daxiletmələr almasını təmin edir.
Miqyaslandırma üçün layihələndirərkən hesablama və saxlama məkanının ayrılmasına üstünlük verməlisiniz. Tipik bir hesabda bu ayırtetmə ehtiyacınız olmayan əlavə saxlama üçün pul ödəmədən pik təlim saatları zamanı emal gücünü artırmağa imkan verir. Bu, tətil satışları zamanı dəqiqədə minlərlə tranzaksiyanı emal edən pərakəndə satış şirkətləri arasında ümumi bir nümunədir. Saxlamanı müstəqil saxlamaqla, tək bir sistem həm ağır sorğu yüklərini, həm də kütləvi məlumat daxilolmasını idarə etməyə çalışdıqda yaranan maneələrin qarşısını alırsınız. Daha sonra tapşırığın tələblərinə xüsusi uyğunlaşdırılmış eyni əsas məlumat fayllarına müxtəlif hesablama klasterləri əlavə edə bilərsiniz.
Real vaxt axını ilə toplu emalı necə idarə edirsiniz?
Bu iki əməliyyat rejiminin idarə edilməsi müxtəlif sürətləri idarə edə bilən vahid daxiletmə təbəqəsi tələb edir. Real vaxt axını üçün məlumat mənbəyi ilə saxlama təbəqəsi arasında bufer rolunu oynayan mesaj növbəsinə və ya axın platformasına ehtiyacınız var. Bu bufer verilənlər bazanızın istifadəçi fəaliyyətindəki artımlar tərəfindən həddən artıq yüklənməsinin qarşısını alır. Məlumat sistemə daxil olduqdan sonra o, indeksləşdirilməlidir ki, sonrakı AI modelləri nəticə çıxarmaq üçün ona demək olar ki, dərhal daxil ola bilsinlər. Bu, fırıldaqçılığın aşkar edilməsi və ya elektron ticarət vitrinində fərdiləşdirilmiş məhsul tövsiyələri kimi tətbiqlər üçün vacibdir.
Toplu emal isə əksinə, dərin təhlil və modelin yenidən öyrədilməsi üçün daha uyğundur. Hesablama xərclərinə qənaət etmək üçün bu tapşırıqları pik saatlardan kənar vaxtlarda işləmək üçün planlaşdıra bilərsiniz. Göl evi arxitekturası həm üsulları dəstəklədiyindən, komandanız həm son axın məlumatlarını, həm də tarixi toplu məlumatlarını sorğulamaq üçün eyni alətlərdən istifadə edə bilər. Bu ardıcıllıq başqa hallarda müxtəlif saxlama növləri üçün ayrı-ayrı sorğu dillərini və ya interfeys dizaynlarını öyrənməli olan məlumat alimləri və mühəndisləri üçün işi asanlaşdırır. Siz həmçinin iki emal növü arasında məlumat sürüşməsinin qarşısını almaq üçün metadata idarəetmənizin ardıcıl qalmasını təmin etməlisiniz.
Miqyaslana bilən təməl qurmaq üçün əsas addımlar
- Real vaxt yeniləmələri tələb edən sistemləri toplu intervallarda fəaliyyət göstərə bilənlərdən ayırmaq üçün mövcud məlumat mənbələrini yoxlayın.
- Təlim dəstlərində səhv riskini azaltmaq üçün bütün daxil olan axınlar üzrə məlumat ardıcıllığını tətbiq etmək üçün sxem reyestri tətbiq edin.
- Eyni vaxtda oxuma və yazma əməliyyatları zamanı məlumat bütövlüyünü təmin etmək üçün ACID tranzaksiyalarını dəstəkləyən obyekt saxlama təminatçısı seçin.
- Daxiletmə gecikməsini izləyən və axınlar gözlənilən həcm hədlərindən geri qaldıqda xəbərdarlıqları işə salan monitorinq təbəqəsi yerləşdirin.
- Köhnə, daha az əlaqəli məlumatları avtomatik olaraq aşağı qiymətli saxlama səviyyələrinə köçürmək üçün aydın məlumat həyat dövrü siyasəti yaradın.
Məlumat saxlama yeriniz artan AI tələblərinə hazırdırmı?
AI tətbiqlərində artım çox vaxt saxlama tələblərində partlayışa səbəb olur. Əgər cari sisteminiz sərt cədvəllərə əsaslanırsa, həcm terabayt diapazonuna yaxınlaşdıqda performansın pisləşməsi ilə qarşılaşacaqsınız. Miqyaslana bilən təməl bütün verilənlər bazasını yenidən indeksləşdirmədən saxlama tutumu əlavə etməyə imkan verən açıq formatlardan istifadə edir. Bu çeviklik şəkillər və ya qeydlər kimi strukturlaşdırılmamış məlumatları AI boru kəmərlərinizə daxil etməyə başlayanda həyati əhəmiyyət kəsb edir. Açıq standartlardan istifadə etməklə siz həmçinin bir neçə bulud təminatçısı üzrə AI əməliyyatlarını miqyaslaşdırarkən ümumi risk olan satıcı kilidindən qaçınırsınız.
Siz həmçinin komandanızın bu məlumatlara necə daxil olduğunu qiymətləndirməlisiniz. Yüksək performanslı sistemlər tez-tez tez-tez əldə edilən verilənlər bazaları üçün keşləmə təbəqəsini ehtiva edir ki, bu da modelin təlimi zamanı məlumatların əldə edilməsini gözləməyə sərf olunan vaxtı azaldır. Tipik bir hesabda bu, ümumi işlər üçün ümumi icra müddətini əhəmiyyətli dərəcədə azaldır. Əgər məlumat alimlərinizin model qurmaqdan daha çox məlumatı təmizləməyə və gözləməyə vaxt sərf etdiyini müəyyən etsəniz, infrastrukturunuzun maneə olması ehtimalı yüksəkdir. Əlçatanlığa miqyasla yanaşı üstünlük vermək AI təşəbbüslərinizin ümumi səmərəliliyini artıracaq.
Alien Road AI məlumat infrastrukturunu necə tətbiq edir
Alien Road-da məlumat infrastrukturunun idarə edilməsi prosesimiz müştərinin cari məlumat axınının hərtərəfli qiymətləndirilməsi ilə başlayır. Biz gecikmənin yüksək olduğu və ya məlumat keyfiyyətinin qeyri-sabit olduğu nöqtələri axtarırıq. Məsələn, əgər müştəri böyük həcmdə müştəri davranış qeydləri yaradan Shopify mağazası işlədirsə, biz birbaşa göl evinə daxil olan axın boru kəmərinin quraşdırılmasına üstünlük veririk. Bu, müştəriyə mövcud sayt performansını pozmadan real vaxt rejimində təhlil aparmağa imkan verir. Daxili maraqlı tərəflərin məlumatların mənşə nöqtəsindən son çıxışa necə keçdiyini başa düşmələrini təmin etmək üçün bu boru kəmərinin hər bir addımını sənədləşdiririk.
Daha sonra biz ən təkrar olunan tapşırıqları avtomatlaşdırmaq üçün mühiti konfiqurasiya edirik. Buraya məlumatların təmizlənməsi və normallaşdırılması üçün avtomatlaşdırılmış iş axınlarının qurulması daxildir. Bunu etməklə biz müştərinin daxili komandasını verilənlər bazası bağlantılarını idarə etməkdənsə, AI xüsusiyyətlərinin qurulmasına diqqət yetirmək üçün azad edirik. Tipik bir əməkdaşlıq üçün biz məlumat axınındakı hər hansı anomaliyanın erkən aşkar edilməsini təmin edərək, bu boru kəmərlərinin sağlamlığını izləyən idarəetmə paneli təmin edirik. Bu yanaşma genişlənmə üçün aydın yol təmin edir, çünki qurduğumuz infrastruktur sistemin tam yenidən layihələndirilməsini tələb etmədən artan trafikin öhdəsindən gəlmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
AI infrastrukturunu miqyaslaşdırarkən ümumi tələlər
- Məlumat həcmi genişləndikcə təhlükəsizlik boşluqlarına və uyğunluq risklərinə səbəb olan məlumat idarəçiliyinə məhəl qoymamaq.
- Aşağı fəaliyyət dövrlərində lazımsız xərclərlə nəticələnən hesablama resurslarının həddən artıq təmin edilməsi.
- Model gözlənilməz nəticələr verdikdə səhvləri sazlamağı çətinləşdirən məlumat mənşəyini sənədləşdirməmək.
- Sistemin uğursuzluqdan sonra avtomatik bərpa oluna bilmə qabiliyyətini məhdudlaşdıran çoxlu əl ilə asılılıqlar yaratmaq.
- Məlumatların arxivləşdirilməsini planlaşdırmaqdan yayınmaq, saxlama xərclərinin AI modelləri tərəfindən təmin edilən dəyərdən daha sürətli artmasına səbəb olmaq.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Cari məlumat daxiletmə yollarınızın nəzərdən keçirilməsini həyata keçirməklə başlayın. Komandanızın uzun sorğu vaxtları və ya məlumatların sinxronizasiyasında tez-tez baş verən səhvlər kimi ən çox sürtünmə ilə üzləşdiyi xüsusi sahələri müəyyənləşdirin. Bu nöqtələri müəyyən etdikdən sonra tam miqrasiyaya cəhd etməzdən əvvəl boru kəmərinin kiçik bir hissəsini sadələşdirməyə diqqət yetirin. Siz tək bir toplu işini daha səmərəli saxlama təbəqəsinə boşaltmaqla və ya bir neçə fraqmentləşdirilmiş qeydləri tək bir axına birləşdirməklə başlaya bilərsiniz. Bu kiçik addımlar göl evi arxitekturasının dəyərini nümayiş etdirir və gələcək təkmilləşdirmələr üçün şablon təqdim edir.
Nəhayət, komandanızın saxlamaq istədiyiniz məlumat standartları haqqında ümumi anlayışa malik olduğundan əmin olun. Məlumatların necə formatlaşdırılması və saxlanılması ilə bağlı aydın sənədləşdirmə texnologiyanın özü qədər vacibdir. Hər kəs eyni qaydalara əməl etdikdə, miqyaslandırma prosesi böhrandan deyil, adi əməliyyata çevrilir. Bu həftəni bu standartları müəyyən etməyə və infrastrukturunuzun sağlamlığını izləmək üçün bir və ya iki metrika seçməyə sərf edin. Bunlar yerində olduqdan sonra təməlinizin AI böyümənizin növbəti mərhələsinə hazır olduğunu bilərək inamla irəlilə bilərsiniz.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması