Sunucusuz Hesaplama

Sunucusuz bilişim, bulut sağlayıcısının sunucuların tahsisini ve sağlanmasını dinamik olarak yönettiği bir bulut yürütme modelidir. Bu yaklaşım, geliştiricilerin altta yatan sunucu altyapısını düşünmeden uygulamalar ve hizmetler oluşturmasına ve çalıştırmasına olanak tanır. Sunucuları sağlamak ve yönetmek yerine, geliştiriciler kodlarını işlevler şeklinde dağıtırlar. Bu işlevler sağlayıcı tarafından isteğe bağlı olarak yürütülür ve günde birkaç istekten saniyede binlerce isteğe kadar otomatik olarak ölçeklendirilir. Bu kullanım başına ödeme modeli, Makine Öğrenimi (ML) uygulamalarında yaygın bir senaryo olan değişken veya öngörülemeyen trafiğe sahip iş yükleri için son derece verimli hale getirir.

Sunucusuz Hesaplama Nasıl Çalışır?

Sunucusuz bilişimin özü, Hizmet Olarak İşlev (FaaS) modelidir. Bu kurulumda uygulama mantığı, belirli olaylar tarafından tetiklenen küçük, tek amaçlı işlevlere ayrılır. Bir olay, bir web uygulamasından gelen HTTP isteği, kuyruktaki yeni bir mesaj veya bulut depolama alanına yüklenen bir dosya olabilir.

Bir tetikleyici olay meydana geldiğinde, bulut platformu ilgili işlevi anında yürütür. Platform, hesaplama örneğinin sağlanması, işletim sisteminin yönetilmesi ve yüksek kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlanması dahil olmak üzere kaynak yönetiminin tüm yönlerini ele alır. İşlevin yürütülmesi tamamlandığında kaynaklar serbest bırakılır. Bu, boşta sunucu süresini ortadan kaldırır ve yalnızca uygulamanızın tükettiği tam bilgi işlem kaynakları için ödeme yapmanızı sağlar. Bu, modern MLOps'un temel bir ilkesidir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Uygulamaları

Sunucusuz mimari, özellikle model çıkarımı için olmak üzere AI/ML yaşam döngüsünün çeşitli aşamaları için çok uygundur.

• Otomatik Veri Boru Hatları: Sunucusuz işlevler veri ön işleme görevlerini otomatikleştirebilir. Örneğin, Amazon S3 gibi bir depolama hizmetine her yeni görüntü yüklendiğinde bir işlev tetiklenebilir. İşlev daha sonra görüntüyü otomatik olarak yeniden boyutlandırabilir, piksel değerlerini normalleştirebilir ve model eğitimi için hazır bir formatta saklayabilir.
• Uygun Maliyetli Model Sunumu: Birçok yapay zeka uygulaması sürekli, yüksek hacimli işleme gerektirmez. Bir Bilgisayarla Görme modeli için sunucusuz bir uç nokta, Ultralytics YOLO gibi modelleri sürekli çalışan ve genellikle pahalı bir sunucuyu sürdürmeden dağıtmanıza olanak tanır. İşlev, bir isteği işlemek için talep üzerine açılır ve daha sonra kapanarak operasyonel maliyetleri önemli ölçüde azaltır. Bu yaklaşım, aralıklı kullanım modellerine sahip uygulamalar için model dağıtımını basitleştirir.

Gerçek Dünyadan Örnekler

1. İsteğe Bağlı Görüntü Analizi: Bir mobil uygulama, kullanıcıların tanımlama için bitkilerin fotoğraflarını yüklemelerine olanak tanır. Her fotoğraf yüklemesi, bir API Ağ Geçidi aracılığıyla sunucusuz bir işlevi tetikler. İşlev bir görüntü sınıflandırma modeli yükler, bitki türlerini tanımlamak için fotoğrafı analiz eder ve sonucu kullanıcının uygulamasına döndürür. Tüm bu süreç, özel bir sunucu olmadan saniyeler içinde gerçekleşiyor.
2. Gerçek Zamanlı Sohbet Botu İşleme: Bir müşteri hizmetleri sohbet botunda, her kullanıcı mesajı sunucusuz bir işlevi tetikleyen bir olaydır. İşlev, kullanıcının amacını anlamak için bir Doğal Dil İşleme (NLP) modelini çağırır. Analize dayalı olarak, olay odaklı bir mimariyi takip ederek bir veritabanını sorgulamak veya başka bir API'yi çağırmak için başka bir işlev tetiklenebilir.

Sunucusuz ve İlgili Kavramlar

Sunucusuz bilişimi ilgili teknolojilerden ayırmak önemlidir:

• Bulut Bilişim ve Sunucusuz: Bulut Bilişim, bilgi işlem hizmetlerinin internet üzerinden geniş çaplı olarak sunulmasıdır. Sunucusuz, bulut bilişim içinde otomatik kaynak yönetimini vurgulayan ve sunucu yönetimini tamamen soyutlayan belirli bir yürütme modelidir. Hizmet Olarak Altyapı (IaaS) gibi diğer bulut modelleri hala kullanıcıların sanal makineler sağlamasını ve yönetmesini gerektirir.
• Konteynerleştirme ve Sunucusuz: Docker gibi konteynerleştirme araçları uygulamaları ve bağımlılıklarını paketler. Kubernetes gibi orkestrasyon platformları bu konteynerlerin dağıtımını ve ölçeklendirilmesini otomatikleştirir. Bu, operasyonel yükü azaltırken, altta yatan küme altyapısını yönetmeye devam edersiniz. Sunucusuz platformlar bu katmanı tamamen soyutlar; yalnızca işlev kodunu yönetirsiniz. Docker'ı Ultralytics ile nasıl kullanacağınızı görün.
• Uç Bilişim ve Sunucusuz: Uç Bilişim, verilerin veri kaynağına yakın cihazlarda yerel olarak işlenmesini içerir. Buna karşılık sunucusuz bilişim, işlevleri merkezi bulut veri merkezlerinde çalıştırır. Bu ikisi birbirini tamamlayabilir; bir Edge AI cihazı ( NVIDIA Jetson üzerinde çalışan bir cihaz gibi) ilk filtrelemeyi gerçekleştirebilir ve ardından daha yoğun analiz için buluttaki sunucusuz bir işlevi tetikleyebilir.

Önde gelen sunucusuz platformlar arasında AWS Lambda, Google Cloud Functions ve Azure Functions yer almaktadır. Bu hizmetler, sunucusuz AI/ML uygulamalarını etkili bir şekilde oluşturmak ve çalıştırmak için altyapı sağlar. Ultralytics HUB gibi platformlar, sunucusuz kurulumlar da dahil olmak üzere çeşitli mimarilerdeki modellerin dağıtımını ve yönetimini daha da kolaylaştırabilir.