Mesh perkhidmatan yang dibina untuk beban kerja pembelajaran mesin mengendalikan trafik inferens yang dinamik dan bervolum tinggi dengan pengurusan trafik yang terperinci, manakala get laluan API tradisional memberi tumpuan kepada penghalaan permintaan, pengesahan dan pengehadan kadar untuk mikroservis standard. Memilih antara keduanya bergantung pada sama ada kebimbangan utama anda ialah kebolehcerapan khusus ML dan versi model atau orkestrasi API tujuan umum.
Lapisan infrastruktur yang direka untuk mengurus komunikasi antara perkhidmatan ML, mengendalikan trafik inferens, versi model dan penghalaan yang peka GPU.
Titik masuk berpusat yang menghalakan permintaan API, menguatkuasakan pengesahan, menggunakan had kadar dan mengubah muatan untuk perkhidmatan backend.
| Ciri-ciri | Mesh Perkhidmatan untuk ML | Gerbang API Tradisional |
|---|---|---|
| Kes Penggunaan Utama | Pengurusan trafik inferens ML dan versi model | Penghalaan dan orkestrasi permintaan API umum |
| Corak Trafik | Panggilan inferens timur-barat (perkhidmatan-ke-perkhidmatan) dan volum tinggi | Permintaan balas Utara-selatan (klien-ke-perkhidmatan) |
| Model Pelaksanaan | Proksi kereta sisi di samping setiap perkhidmatan (cth., Envoy, Linkerd-proxy) | Gerbang berpusat digunakan di pinggir rangkaian |
| Sokongan Versi Model | Pembahagian trafik asli untuk pelancaran model kenari dan biru-hijau | Terhad; biasanya memerlukan peraturan penghalaan tersuai |
| Kebolehpemerhatian | Metrik setiap permintaan, pengesanan teragih dan telemetri khusus ML | Metrik agregat, pembalakan asas dan kiraan permintaan |
| Ciri-ciri Keselamatan | mTLS automatik antara perkhidmatan, dasar kebenaran yang terperinci | Pengesahan kunci API, OAuth 2.0, JWT dan senarai putih IP |
| Penghalaan Sedar GPU | Boleh membuat laluan berdasarkan ketersediaan GPU dan penggunaan sumber | Tidak disokong secara asli |
| Overhed Latensi | Biasanya 1-3 ms setiap hop disebabkan oleh pemprosesan sidecar | Secara amnya lebih rendah untuk panggilan gerbang hop tunggal |
| Paling Sesuai Untuk | Platform ML berasaskan Kubernetes dengan perkhidmatan mikro | API awam, hujung belakang mudah alih dan pendedahan perkhidmatan monolitik |
Mesh perkhidmatan cemerlang dalam mengurus corak trafik kompleks yang dijana oleh sistem ML, terutamanya apabila pasukan perlu melancarkan versi model baharu secara beransur-ansur. Ia membolehkan anda membahagikan trafik antara versi model pada peringkat infrastruktur, jadi anda boleh menjalankan model baharu pada 5% permintaan manakala model lama mengendalikan selebihnya. Gerbang API tradisional boleh mencapai pembahagian yang serupa melalui peraturan penghalaan tersuai, tetapi ia tidak direka bentuk dengan mengambil kira versi model, menjadikan konfigurasi lebih rapuh dan lebih sukar untuk dikekalkan pada skala besar.
Apabila berlaku masalah dengan saluran paip inferens ML, anda perlu tahu sama ada isunya adalah model, data atau rangkaian. Mesh perkhidmatan menyediakan pengesanan teragih yang mengikuti permintaan merentasi berbilang perkhidmatan, menangkap kependaman pada setiap hop dan mengaitkannya dengan versi model tertentu. Gerbang API menawarkan pengelogan dan metrik yang baik, tetapi ia biasanya berhenti di sempadan gerbang, membolehkan anda menyusun semula apa yang berlaku di dalam persekitaran mesh perkhidmatan atau mikroservis anda.
Kedua-dua pendekatan ini memandang serius keselamatan, tetapi ia menyelesaikan masalah yang berbeza. Mesh perkhidmatan menguatkuasakan perangkaian sifar kepercayaan dengan menyulitkan semua komunikasi perkhidmatan-ke-perkhidmatan secara automatik dengan mTLS, yang penting apabila data inferens sensitif mengalir antara berpuluh-puluh mikroservis. Gerbang API memberi tumpuan kepada keselamatan perimeter, mengesahkan bahawa permintaan masuk adalah sah sebelum ia sampai ke bahagian belakang anda. Bagi sistem ML yang mengendalikan data terkawal seperti maklumat penjagaan kesihatan atau kewangan, menggabungkan kedua-dua lapisan selalunya adalah yang paling masuk akal.
Beban kerja ML bertindak berbeza daripada perkhidmatan web biasa kerana ia selalunya terikat dengan GPU dan intensif memori. Sesetengah pelaksanaan jaringan perkhidmatan boleh dikonfigurasikan untuk menghalakan permintaan berdasarkan ketersediaan GPU, menghantar trafik ke nod dengan kapasiti pemecut yang tersedia. Gerbang API tradisional tidak mempunyai konsep sumber perkakasan asas, menganggap setiap bahagian belakang sebagai kotak hitam. Ini menjadikannya kurang cekap apabila anda perlu memaksimumkan penggunaan GPU yang mahal merentasi sekumpulan pelayan inferens.
Jaringan perkhidmatan memperkenalkan overhed operasi tambahan kerana setiap perkhidmatan mendapat proksi sidecar yang perlu digunakan, dipantau dan dikemas kini. Bagi pasukan yang sudah selesa dengan Kubernetes, ini boleh diurus, tetapi ia menambah lengkung pembelajaran. Gerbang API pada amnya lebih mudah dikendalikan kerana ia merupakan komponen tunggal, walaupun gerbang perusahaan seperti Apigee didatangkan dengan kerumitannya sendiri di sekitar portal pembangun dan pengurusan produk API.
Corak sidecar dalam mesh perkhidmatan menambah latensi pada setiap hop, biasanya beberapa milisaat, yang boleh bertambah buruk dalam rantaian mikroservis yang mendalam. Untuk aplikasi ML sensitif latensi seperti sistem cadangan masa nyata, overhed ini penting. Gerbang API menambah latensi hanya sekali di pinggir, menjadikannya lebih mudah diramal untuk corak permintaan-respons yang mudah. Walau bagaimanapun, kos operasi menjalankan mesh perkhidmatan pada skala besar boleh diimbangi oleh masa penyahpepijatan yang dikurangkan dan keselamatan pelancaran yang lebih baik untuk model ML.
Mesh perkhidmatan dan gerbang API melakukan perkara yang sama dan anda hanya memerlukan satu.
Ia mempunyai tujuan yang berbeza. Gerbang API mengurus trafik utara-selatan di pinggir, manakala jaringan perkhidmatan mengendalikan trafik timur-barat antara perkhidmatan. Banyak organisasi menjalankan kedua-duanya secara serentak, dengan setiap satunya mengendalikan apa yang terbaik.
Gerbang API boleh mengendalikan versi model ML sama seperti jaringan perkhidmatan.
Gerbang API boleh membuat laluan berdasarkan pengepala atau laluan, tetapi ia kekurangan integrasi mendalam dengan sistem pelaksanaan yang ditawarkan oleh mesh perkhidmatan. Mengembalikan versi model yang bermasalah adalah lebih pantas dan selamat dengan mesh perkhidmatan kerana pemisahan trafik boleh dilaraskan secara dinamik tanpa menggunakan semula konfigurasi gerbang.
Mesh perkhidmatan menambah terlalu banyak latensi untuk sistem ML pengeluaran.
Proksi sidecar moden seperti Envoy dan Linkerd-proxy hanya menambah 1-3 milisaat setiap hop dalam kebanyakan penanda aras. Bagi kebanyakan beban kerja inferens ML, overhed ini boleh diabaikan berbanding masa inferens model sebenar, yang selalunya 10-100 milisaat atau lebih.
Anda tidak memerlukan jaringan perkhidmatan jika anda sudah mempunyai gerbang API.
Gerbang API melindungi perimeter anda, tetapi ia tidak menjamin keselamatan atau memerhatikan trafik antara perkhidmatan dalaman. Dalam seni bina mikroservis dengan berpuluh-puluh perkhidmatan, jaringan perkhidmatan menyediakan keselamatan dan kebolehcerapan sifar-kepercayaan yang tidak dapat dilakukan oleh gerbang API.
Mesh perkhidmatan hanya berguna untuk persekitaran Kubernetes.
Walaupun jaringan perkhidmatan paling kerap dikaitkan dengan Kubernetes, pelaksanaan seperti Consul Connect dan Linkerd boleh dijalankan pada mesin maya dan bare metal. Corak sidecar berfungsi di mana-mana sahaja anda boleh menggunakan proksi di samping aplikasi.
Jika infrastruktur anda berpusat pada platform ML berasaskan Kubernetes dengan kemas kini model yang kerap dan komunikasi perkhidmatan-ke-perkhidmatan yang kompleks, jaringan perkhidmatan yang disesuaikan untuk beban kerja ML akan memberi anda kawalan dan kebolehcerapan yang lebih baik. Bagi organisasi yang mendedahkan beberapa titik akhir ML kepada klien luaran atau aplikasi mudah alih, gerbang API tradisional lebih mudah diurus dan mencukupi untuk tugas tersebut. Banyak sistem pengeluaran akhirnya menggunakan kedua-duanya, dengan gerbang API mengendalikan trafik luaran dan jaringan perkhidmatan mengurus komunikasi perkhidmatan ML dalaman.
Pengagregatan telemetri menggabungkan metrik, log dan jejak daripada pelbagai sumber ke dalam saluran paip yang disatukan, manakala pembalakan sumber tunggal memberi tumpuan kepada penangkapan dan analisis data daripada satu asalan tertentu. Pilihan yang tepat bergantung pada kerumitan sistem, matlamat kebolehcerapan dan skala operasi.
Aliran data masa nyata memproses maklumat secara berterusan sebaik sahaja ia tiba, memberikan pandangan dalam milisaat, manakala pemprosesan kelompok mengendalikan sejumlah besar data terkumpul secara berjadual. Setiap pendekatan sesuai dengan keperluan perniagaan yang berbeza bergantung pada keperluan latensi, jumlah data dan kerumitan kes penggunaan.
Perbandingan ini mengkaji Amazon Web Services dan Google Cloud dengan menganalisis tawaran perkhidmatan, model harga, infrastruktur global, prestasi, pengalaman pembangun, dan kes penggunaan yang ideal, membantu organisasi memilih platform awan yang paling sesuai dengan keperluan teknikal dan perniagaan mereka.
Caching tempatan menyimpan data secara langsung pada pelayan aplikasi untuk akses latensi ultra rendah, manakala kluster cache berpusat menggunakan infrastruktur khusus dan dikongsi yang boleh diakses oleh pelbagai perkhidmatan secara serentak untuk pengurusan keadaan yang konsisten.
Penyahduplikasi peringkat permintaan memproses setiap permintaan masuk secara individu untuk menghapuskan pendua dalam masa nyata, manakala penyahduplikasi peringkat kelompok mengumpulkan berbilang permintaan bersama dan menghapuskan redundansi selepas pengumpulan. Kedua-dua pendekatan mengurangkan redundansi data tetapi berbeza dengan ketara dalam kependaman, penggunaan sumber dan kes penggunaan ideal.
