Bulut Bilişim

Bulut bilişim, sunucular, depolama, veritabanları, ağ, yazılım, analiz ve istihbarat dahil olmak üzere bilişim hizmetlerinin İnternet ("bulut") üzerinden talep üzerine sunulmasıdır. Kuruluşlar kendi bilgi işlem altyapılarına sahip olmak ve bakımını yapmak yerine bu hizmetlere Amazon Web Services (AWS), Google Cloud veya Microsoft Azure gibi bir bulut sağlayıcısından erişebilirler. Bu model daha hızlı inovasyona, esnek kaynaklara ve ölçek ekonomilerine olanak tanıyarak modern Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) için önemli bir temel oluşturmaktadır. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) tarafından tanımlanan temel fikir, yapılandırılabilir bilgi işlem kaynaklarının paylaşılan bir havuzuna her yerde, uygun, isteğe bağlı ağ erişimi sağlamaktır.

Bulut Bilişim Nasıl Çalışır?

Bulut sağlayıcıları, büyük miktarda donanıma sahip küresel bir veri merkezi ağına sahiptir. En yaygın olanı olmak üzere farklı modeller aracılığıyla hizmet sunarlar:

• Hizmet Olarak Altyapı (IaaS): Sanal makineler, depolama ve ağ gibi temel bilgi işlem kaynaklarını sağlar. Bu, kullanıcılara maksimum kontrol sağlar ve özel derin öğrenme ortamları için idealdir.
• Hizmet Olarak Platform (PaaS): Müşterilerin altyapı oluşturma ve sürdürme karmaşıklığı olmadan uygulama geliştirmesine, çalıştırmasına ve yönetmesine olanak tanıyan bir platform sunar. Buna yönetilen veritabanları ve Kubernetes hizmetleri de dahildir.
• Hizmet Olarak Yazılım (SaaS): Yazılım uygulamalarını internet üzerinden abonelik temelinde sunar. Ultralytics HUB, bilgisayarla görme modellerini eğitmek ve yönetmek için araçlar sağlayan bir SaaS platformu örneğidir.

Bu yapı, Cloud Security Alliance (CSA) gibi kuruluşlarla ortaklaşa yönetilen maliyet tasarrufu, küresel ölçeklenebilirlik, yüksek performans ve gelişmiş veri güvenliği gibi önemli avantajlar sağlar.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimindeki Önemi

Bulut, günümüzde yapay zeka geliştirmenin birincil motorudur. Ultralytics YOLO gibi gelişmiş modellerin eğitimi, yerel olarak barındırılması genellikle pratik olmayan muazzam hesaplama gücü ve veri gerektirir.

Anahtar kullanımlar şunlardır:

• Güçlü Modellerin Eğitimi: Bulut, büyük veri kümeleri üzerinde dağıtılmış eğitim için gerekli olan GPU 'lar ve TPU 'lar gibi yüksek performanslı donanımlara erişim sağlar. Ultralytics HUB Cloud Training gibi platformlar, model geliştirmeyi hızlandırmak için bundan yararlanır.
• Büyük Veri Kümelerini Yönetme: Yapay zeka modelleri büyük miktarda eğitim verisi üzerinde eğitilir. Bulut depolama çözümleri, ImageNet 'ten nesne algılama gibi belirli görevler için özel koleksiyonlara kadar bu veri kümeleri için ölçeklenebilir ve erişilebilir depolar sağlar.
• Ölçeklenebilir Model Dağıtımı: Bir model eğitildikten sonra, gerçek zamanlı çıkarım için buluta dağıtılabilir. Bulutun elastik yapısı, MLOps'un temel ilkelerinden biri olan dalgalı talebi karşılamak için uygulamaların otomatik olarak ölçeklendirilmesine olanak tanır. Belgelerimizde farklı model dağıtım seçenekleri hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Gerçek Dünya Uygulamaları

1. Otomotivde Yapay Zeka: Otonom araçlar geliştiren şirketler petabaytlarca sürüş verisi topluyor. Yayaları, araçları ve yol işaretlerini tanımlayabilen algı modellerini eğitmek ve doğrulamak için bulut tabanlı GPU kümelerini kullanıyorlar; bu süreç Otomotivde Yapay Zeka çözümleri sayfamızda ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
2. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Bir araştırma hastanesi, tıbbi görüntü analizine yönelik bir teşhis modelini eğitmek için güvenli, HIPAA uyumlu bir bulut ortamı kullanabilir. Anonimleştirilmiş verileri bir araya getirerek, röntgen veya MRI'lardaki anormallikleri tespit etmek için PyTorch gibi bir çerçeve kullanarak sağlam bir model oluşturabilir ve sağlık hizmetlerinde gelişmiş yapay zeka için daha hızlı ve daha doğru teşhisler sağlayabilirler.

Bulut Bilişim vs. İlgili Kavramlar

• Sunucusuz Bilişim: Sunucusuz bilişim, bulut bilişimin bir alternatifi değil, bulut bilişim içinde bir yürütme modelidir. Daha geniş bulut bilişim sanal sunucuların (IaaS) yönetilmesini içerebilirken, sunucusuz bilişim tüm sunucu yönetimini ortadan kaldırır. Siz sadece kod (fonksiyonlar olarak) sağlarsınız ve bulut sağlayıcısı bunu çalıştırmak için kaynakları otomatik olarak sağlar ve gerektiğinde sıfırdan büyük hacimlere kadar ölçeklendirir.
• Uç Bilişim: Uç bilişim, verilerin veri kaynağına yakın, ağın "ucundaki" cihazlarda yerel olarak işlenmesini içerir. Bu, bulut bilişimin merkezi modelinin tam tersidir. Bununla birlikte, genellikle hibrit bir yaklaşımda birlikte kullanılırlar. Örneğin, NVIDIA Jetson gibi bir Edge AI cihazı ilk nesne algılamasını gerçekleştirebilir ve ardından uzun süreli depolama, toplama veya daha yoğun analiz için buluta yalnızca ilgili meta verileri gönderebilir. Bu yaklaşım, uçtaki düşük gecikme süresini bulutun devasa gücüyle birleştirir. Blogumuzda uç cihazlarda uygulama dağıtımı hakkında daha fazla bilgi bulabilirsiniz.