Le service mesh progettate per i carichi di lavoro di machine learning gestiscono il traffico di inferenza dinamico e ad alto volume con una gestione del traffico granulare, mentre i gateway API tradizionali si concentrano sull'instradamento delle richieste, sull'autenticazione e sulla limitazione della frequenza per i microservizi standard. La scelta tra i due dipende dal fatto che la priorità sia l'osservabilità e il versioning dei modelli specifici del machine learning o l'orchestrazione API generica.
Un livello infrastrutturale progettato per gestire la comunicazione tra i servizi di machine learning, occupandosi del traffico di inferenza, del versioning dei modelli e del routing ottimizzato per le GPU.
Un punto di accesso centralizzato che instrada le richieste API, impone l'autenticazione, applica limiti di frequenza e trasforma i payload per i servizi di back-end.
| Funzionalità | Service Mesh per ML | Gateway API tradizionali |
|---|---|---|
| Caso d'uso principale | Gestione del traffico di inferenza ML e versioning dei modelli | Instradamento e orchestrazione generali delle richieste API |
| Schema di traffico | Chiamate di inferenza est-ovest (da servizio a servizio) e ad alto volume | Richiesta-risposta Nord-sud (dal cliente al servizio) |
| Modello di implementazione | Proxy sidecar installato insieme a ciascun servizio (ad esempio, Envoy, Linkerd-proxy) | Gateway centralizzato distribuito ai margini della rete |
| Supporto per la gestione delle versioni del modello | Suddivisione nativa del traffico per le implementazioni dei modelli canary e blue-green | Limitato; in genere richiede regole di routing personalizzate |
| Osservabilità | Metriche per richiesta, tracciamento distribuito e telemetria specifica per l'apprendimento automatico. | Metriche aggregate, registrazione di base e conteggio delle richieste |
| Caratteristiche di sicurezza | mTLS automatico tra i servizi, politiche di autorizzazione granulari | Validazione della chiave API, OAuth 2.0, JWT e whitelisting IP. |
| Routing ottimizzato per GPU | È possibile instradare i dati in base alla disponibilità della GPU e all'utilizzo delle risorse. | Non supportato nativamente |
| Overhead di latenza | In genere 1-3 ms per salto a causa dell'elaborazione sidecar | Generalmente inferiore per le chiamate gateway a singolo hop. |
| Ideale per | Piattaforme di machine learning basate su Kubernetes con microservizi | API pubbliche, backend per dispositivi mobili ed esposizione di servizi monolitici |
Le service mesh eccellono nella gestione dei complessi flussi di traffico generati dai sistemi di machine learning, soprattutto quando i team devono implementare gradualmente nuove versioni dei modelli. Permettono di suddividere il traffico tra le diverse versioni dei modelli a livello di infrastruttura, consentendo di eseguire un nuovo modello sul 5% delle richieste, mentre il vecchio modello gestisce il resto. I gateway API tradizionali possono ottenere suddivisioni simili tramite regole di routing personalizzate, ma non sono stati progettati pensando al versioning dei modelli, il che rende la configurazione più fragile e più difficile da gestire su larga scala.
Quando qualcosa va storto in una pipeline di inferenza di machine learning, è necessario capire se il problema risiede nel modello, nei dati o nella rete. Le service mesh offrono un tracciamento distribuito che segue una richiesta attraverso più servizi, catturando la latenza a ogni passaggio e correlandola con specifiche versioni del modello. I gateway API offrono funzionalità di logging e metriche valide, ma in genere si fermano al confine del gateway, lasciando a voi il compito di ricostruire cosa è successo all'interno della vostra service mesh o dell'ambiente a microservizi.
Entrambi gli approcci prendono sul serio la sicurezza, ma risolvono problemi diversi. Le service mesh impongono una rete a fiducia zero crittografando automaticamente tutte le comunicazioni tra servizi con mTLS, aspetto fondamentale quando dati sensibili di inferenza fluiscono tra decine di microservizi. I gateway API si concentrano sulla sicurezza perimetrale, verificando la legittimità delle richieste in entrata prima che raggiungano il backend. Per i sistemi di machine learning che gestiscono dati regolamentati come informazioni sanitarie o finanziarie, la combinazione di entrambi i livelli è spesso la soluzione più sensata.
carichi di lavoro di machine learning si comportano in modo diverso dai tipici servizi web perché spesso dipendono dalle GPU e richiedono molta memoria. Alcune implementazioni di service mesh possono essere configurate per instradare le richieste in base alla disponibilità delle GPU, inviando il traffico ai nodi con capacità di accelerazione disponibile. I gateway API tradizionali non hanno alcuna conoscenza delle risorse hardware sottostanti, trattando ogni backend come una scatola nera. Questo li rende meno efficienti quando è necessario massimizzare l'utilizzo delle costose GPU su un insieme di server di inferenza.
Le service mesh introducono un overhead operativo aggiuntivo perché ogni servizio ha un proxy sidecar che deve essere distribuito, monitorato e aggiornato. Per un team che ha già familiarità con Kubernetes, questo è gestibile, ma aggiunge una curva di apprendimento. I gateway API sono generalmente più semplici da gestire poiché sono un singolo componente, sebbene i gateway enterprise come Apigee presentino una propria complessità per quanto riguarda i portali per sviluppatori e la gestione dei prodotti API.
Il pattern sidecar nelle service mesh aggiunge latenza a ogni passaggio, in genere di alcuni millisecondi, che può aumentare progressivamente in catene di microservizi complesse. Per le applicazioni di machine learning sensibili alla latenza, come i sistemi di raccomandazione in tempo reale, questo overhead è rilevante. I gateway API aggiungono latenza una sola volta, al punto di accesso, rendendoli più prevedibili per semplici modelli di richiesta-risposta. Tuttavia, il costo operativo derivante dalla gestione di una service mesh su larga scala può essere compensato dalla riduzione dei tempi di debug e da una maggiore sicurezza di implementazione per i modelli di machine learning.
Le service mesh e i gateway API svolgono la stessa funzione e ne basta uno solo.
Hanno scopi diversi. I gateway API gestiscono il traffico nord-sud al confine della rete, mentre le service mesh gestiscono il traffico est-ovest tra i servizi. Molte organizzazioni li utilizzano entrambi contemporaneamente, con ciascuno che si occupa di ciò che sa fare meglio.
I gateway API sono in grado di gestire il versioning dei modelli di machine learning altrettanto bene quanto un service mesh.
gateway API possono instradare il traffico in base a intestazioni o percorsi, ma non offrono la profonda integrazione con i sistemi di distribuzione che caratterizza le service mesh. Il ripristino di una versione problematica del modello è più rapido e sicuro con una service mesh, poiché la suddivisione del traffico può essere regolata dinamicamente senza dover ridistribuire le configurazioni del gateway.
Le service mesh introducono una latenza eccessiva nei sistemi di machine learning in produzione.
I moderni proxy sidecar come Envoy e Linkerd-proxy aggiungono solo 1-3 millisecondi per hop nella maggior parte dei benchmark. Per la maggior parte dei carichi di lavoro di inferenza di machine learning, questo overhead è trascurabile rispetto al tempo effettivo di inferenza del modello, che spesso è di 10-100 millisecondi o più.
Non è necessario un service mesh se si dispone già di un gateway API.
Un gateway API protegge il perimetro della rete, ma non protegge né monitora il traffico tra i servizi interni. In un'architettura a microservizi con decine di servizi, una service mesh offre la sicurezza zero-trust e l'osservabilità che un gateway API semplicemente non può garantire.
Le service mesh sono utili solo per gli ambienti Kubernetes.
Sebbene le service mesh siano più comunemente associate a Kubernetes, implementazioni come Consul Connect e Linkerd possono essere eseguite su macchine virtuali e su hardware fisico. Il pattern sidecar funziona ovunque sia possibile distribuire un proxy insieme a un'applicazione.
Se la tua infrastruttura si basa su piattaforme di machine learning basate su Kubernetes, con frequenti aggiornamenti dei modelli e complesse comunicazioni tra servizi, una service mesh specifica per i carichi di lavoro di machine learning ti offrirà un maggiore controllo e una migliore osservabilità. Per le organizzazioni che espongono un numero limitato di endpoint di machine learning a client esterni o app per dispositivi mobili, un gateway API tradizionale è più semplice da gestire e sufficiente. Molti sistemi di produzione finiscono per utilizzare entrambi, con il gateway API che gestisce il traffico esterno e la service mesh che si occupa della comunicazione interna tra i servizi di machine learning.
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