Bulut Bilişim

Bulut bilişim, sunucular, depolama, veritabanları, ağ iletişimi, yazılım, analiz ve zeka dahil olmak üzere bilgi işlem hizmetlerinin İnternet ("bulut") üzerinden isteğe bağlı olarak sağlanmasıdır. Kuruluşlar, kendi bilgi işlem altyapılarına sahip olmak ve bunları sürdürmek yerine, bu hizmetlere Amazon Web Services (AWS), Google Cloud veya Microsoft Azure gibi bir bulut sağlayıcısından erişebilirler. Bu model, daha hızlı inovasyon, esnek kaynaklar ve ölçek ekonomileri sağlayarak modern Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) için temel bir temel oluşturur. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) tarafından tanımlandığı şekliyle temel fikir, yapılandırılabilir bilgi işlem kaynaklarından oluşan paylaşılan bir havuza her yerde bulunan, kullanışlı, isteğe bağlı ağ erişimi sağlamaktır.

Bulut Bilişim Nasıl Çalışır?

Bulut sağlayıcıları, büyük miktarda donanıma sahip küresel bir veri merkezi ağına sahiptir. Hizmetleri farklı modeller aracılığıyla sunarlar, en yaygın olanları şunlardır:

• Hizmet Olarak Altyapı (IaaS): Sanal makineler, depolama ve ağ iletişimi gibi temel bilgi işlem kaynakları sağlar. Bu, kullanıcılara maksimum kontrol sağlar ve özel derin öğrenme ortamları için idealdir.
• Hizmet Olarak Platform (PaaS): Müşterilerin altyapıyı oluşturma ve sürdürme karmaşıklığı olmadan uygulamalar geliştirmelerine, çalıştırmalarına ve yönetmelerine olanak tanıyan bir platform sunar. Bu, yönetilen veritabanlarını ve Kubernetes hizmetlerini içerir.
• Hizmet Olarak Yazılım (SaaS): Yazılım uygulamalarını internet üzerinden abonelik esasına göre sunar. Ultralytics HUB, bilgisayarlı görü modellerini eğitmek ve yönetmek için araçlar sağlayan bir SaaS platformu örneğidir.

Bu yapı, Bulut Güvenliği Birliği (CSA) gibi kuruluşlarla ortaklaşa yönetilen maliyet tasarrufu, küresel ölçeklenebilirlik, yüksek performans ve gelişmiş veri güvenliği gibi temel avantajlar sağlar.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimindeki Önemi

Bulut, günümüzde yapay zeka geliştirme için birincil motordur. Ultralytics YOLO gibi gelişmiş modelleri eğitmek, genellikle yerel olarak barındırılması pratik olmayan muazzam bir işlem gücü ve veri gerektirir.

Temel kullanım alanları şunlardır:

• Güçlü Modelleri Eğitme: Bulut, büyük veri kümeleri üzerinde dağıtılmış eğitim için gerekli olan GPU'lar ve TPU'lar gibi yüksek performanslı donanımlara erişim sağlar. Ultralytics HUB Bulut Eğitimi gibi platformlar, model geliştirmeyi hızlandırmak için bundan yararlanır.
• Büyük Veri Kümelerini Yönetme: YZ modelleri, büyük miktarlarda eğitim verisi üzerinde eğitilir. Bulut depolama çözümleri, ImageNet'ten nesne tespiti 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 esnek yapısı, uygulamaların dalgalanan talebi karşılamak için otomatik olarak ölçeklenmesini sağlar; bu, MLOps'un temel bir ilkesidir. Belgelerimizde farklı model dağıtım seçenekleri hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Gerçek Dünya Uygulamaları

1. Otomotivde Yapay Zeka: Otonom araçlar geliştiren şirketler, petabaytlarca sürüş verisi toplar. Yayaları, araçları ve yol işaretlerini tanımlayabilen algılama modellerini eğitmek ve doğrulamak için bulut tabanlı GPU kümeleri kullanırlar. Bu süreç, Otomotiv çözümleri sayfasındaki Yapay Zeka bölümümüzde ayrıntılı olarak açıklanmıştır.
2. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka: Bir araştırma hastanesi, tıbbi görüntü analizi için bir teşhis modeli eğitmek üzere güvenli, HIPAA uyumlu bir bulut ortamı kullanabilir. Anonimleştirilmiş verileri havuzlayarak, X-ışınları veya MR'lardaki anormallikleri tespit etmek için PyTorch gibi bir çerçeve kullanarak sağlam bir model oluşturabilirler, bu da daha hızlı ve daha doğru teşhislere yol açarak sağlık hizmetlerinde yapay zekayı iyileştirir.

Bulut Bilişim ve İlgili Kavramlar

• Serverless Computing (Sunucusuz Hesaplama): Sunucusuz hesaplama, bulut bilişimin bir alternatifi değil, içindeki bir yürütme modelidir. Daha geniş bulut bilişim sanal sunucuları (IaaS) yönetmeyi içerebilirken, sunucusuz tüm sunucu yönetimini soyutlar. Siz sadece kodu (fonksiyonlar olarak) sağlarsınız ve bulut sağlayıcısı, gerektiğinde sıfırdan büyük hacimlere kadar ölçeklenerek çalıştırmak için kaynakları otomatik olarak sağlar.
• Uç Bilişim: Uç bilişim, verileri ağın "ucunda", veri kaynağına yakın cihazlarda yerel olarak işlemeyi içerir. Bu, bulut bilişimin merkezi modelinin tam tersidir. Ancak, genellikle hibrit bir yaklaşımda birlikte kullanılırlar. Örneğin, bir Uç Yapay Zeka cihazı, örneğin bir NVIDIA Jetson, ilk nesne tespitini gerçekleştirebilir ve ardından yalnızca ilgili meta verileri uzun süreli depolama, toplama veya daha yoğun analiz için buluta gönderebilir. Bu yaklaşım, ucun düşük gecikme süresini bulutun muazzam gücüyle birleştirir. Uç cihazlarda uygulama dağıtımı hakkındaki blogumuzda daha fazla bilgi bulabilirsiniz.