서버리스 컴퓨팅이 확장성, 비용 효율성 및 빠른 배포를 통해 AI/ML에 혁명을 일으키는 방법을 알아보세요. 오늘 더 스마트하고 빠르게 구축하세요!
서버리스 컴퓨팅은 클라우드 공급자가 동적으로 서버 할당 및 프로비저닝을 관리하는 클라우드 실행 모델입니다. 서버의 프로비저닝을 동적으로 관리하여 개발자가 기본 인프라를 관리하지 않고도 애플리케이션을 빌드하고 실행할 수 있는 인프라를 관리하지 않고도 애플리케이션을 빌드하고 실행할 수 있습니다. 이 아키텍처에서 코드는 특정 이벤트에 의해 트리거되는 상태 비저장 컨테이너에서 실행됩니다, 0건에서 수천 건의 요청까지 즉시 자동으로 확장할 수 있습니다. 이 사용량 기반 과금 모델은 다음과 같은 경우에 매우 효율적입니다. 트래픽이 가변적인 워크로드에 매우 효율적이므로 최신 머신 러닝(ML) 애플리케이션 개발 및 클라우드 컴퓨팅 전략의 초석이 됩니다.
서버리스 컴퓨팅의 핵심은 바로 서비스형 기능(FaaS) 패러다임입니다. 모놀리식 애플리케이션을 배포하는 대신 모놀리식 애플리케이션을 배포하는 대신 로직을 단일 작업을 수행하는 개별 함수로 세분화합니다. 이러한 함수는 다음과 같습니다. 이벤트 기반, 즉 HTTP 요청과 같은 동작에 의해 트리거될 때만 실행됩니다. API 게이트웨이, 다음과 같은 스토리지 서비스에 대한 파일 업로드 Amazon S3 또는 데이터베이스 업데이트와 같은 작업이 트리거될 때만 실행됩니다.
클라우드 공급업체는 운영 체제 유지 관리, 용량 프로비저닝, 확장성을 포함한 모든 운영 오버헤드를 처리합니다. 프로비저닝 및 확장성을 포함한 모든 운영 오버헤드를 처리합니다. 이러한 추상화를 통해 팀은 컴퓨터 비전이나 데이터 분석을 위한 코드 작성에만 컴퓨터 비전 또는 데이터 분석을 위한 코드 작성에만 개발 라이프사이클을 가속화할 수 있습니다. MLOps 모범 사례.
서버리스 아키텍처는 유휴 서버에 대한 비용 부담 없이 다음과 같은 유휴 서버에 대한 비용 부담 없이 "폭주하는" 트래픽 패턴을 처리할 수 있기 때문입니다.
다음 코드는 경량 Ultralytics 모델을 로드하여 제공된 이미지 경로에서 객체 감지를 수행하는 객체 감지를 수행하는 개념 핸들러 함수를 보여줍니다. 이벤트 트리거에 의해 제공된 이미지 경로에서 오브젝트 감지를 수행합니다.
from ultralytics import YOLO
# Initialize the model outside the handler to cache it for warm starts
# YOLO11n is chosen for its small size and speed, ideal for serverless environments
model = YOLO("yolo11n.pt")
def lambda_handler(event, context):
"""Simulated serverless handler for performing inference. 'event' contains the input data, e.g., path to an image.
"""
image_path = event.get("image_path", "data/images/bus.jpg")
# Run inference
results = model(image_path)
# Return the count of detected objects
return {"status": "success", "objects_detected": len(results[0].boxes)}
서버리스가 어디에 적합한지 이해하려면 유사한 기술과 구별해야 합니다:
서버리스 컴퓨팅을 도입함으로써 조직은 강력한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 강력한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 비용 효율적이고 글로벌 확장이 가능한 강력한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 배포하여 인프라 지출을 비즈니스 가치와 직접 연계할 수 있습니다.
