Rețelele de servicii construite pentru sarcini de lucru de învățare automată gestionează traficul de inferență dinamic, cu volum mare, cu o gestionare fină a traficului, în timp ce gateway-urile API tradiționale se concentrează pe rutarea cererilor, autentificare și limitarea ratei pentru microservicii standard. Alegerea dintre ele depinde de faptul dacă preocuparea principală este observabilitatea specifică ML și versionarea modelului sau orchestrarea API de uz general.
Un strat de infrastructură conceput pentru a gestiona comunicarea dintre serviciile de învățare automată (ML), gestionarea traficului de inferență, versionarea modelului și rutarea compatibilă cu GPU-ul.
Un punct de intrare centralizat care direcționează cererile API, impune autentificarea, aplică limite de rată și transformă sarcinile utile pentru serviciile backend.
| Funcție | Service Mesh pentru ML | Gateway-uri API tradiționale |
|---|---|---|
| Caz de utilizare principal | Gestionarea traficului prin inferență ML și versionarea modelului | Rutare și orchestrare generală a cererilor API |
| Model de trafic | Apeluri de inferență est-vest (serviciu-la-serviciu) și apeluri de inferență cu volum mare | Cerere-răspuns nord-sud (client-serviciu) |
| Model de implementare | Proxy sidecar alături de fiecare serviciu (de exemplu, Envoy, Linkerd-proxy) | Gateway centralizat implementat la marginea rețelei |
| Suport pentru versiunea modelului | Divizarea traficului nativ pentru implementările modelelor canary și blue-green | Limitat; necesită de obicei reguli de rutare personalizate |
| Observabilitate | Metrici per solicitare, urmărire distribuită și telemetrie specifică ML | Indicatori agregați, înregistrare de bază și număr de solicitări |
| Caracteristici de securitate | mTLS automat între servicii, politici de autorizare detaliate | Validarea cheilor API, OAuth 2.0, JWT și includerea pe lista albă a adreselor IP |
| Rutare compatibilă cu GPU-ul | Poate ruta în funcție de disponibilitatea GPU-ului și de utilizarea resurselor | Nu este suportat nativ |
| Costuri suplimentare de latență | De obicei 1-3 ms pe salt datorită procesării sidecar | În general, mai mic pentru apelurile gateway cu un singur hop |
| Cel mai potrivit pentru | Platforme de învățare automată bazate pe Kubernetes cu microservicii | API-uri publice, backend-uri mobile și expunere monolitică la servicii |
Mesh-urile de servicii excelează în gestionarea modelelor complexe de trafic generate de sistemele de învățare automată (ML), în special atunci când echipele trebuie să implementeze treptat noi versiuni de model. Acestea vă permit să împărțiți traficul între versiunile de model la nivel de infrastructură, astfel încât să puteți rula un model nou pentru 5% din solicitări, în timp ce modelul vechi se ocupă de restul. Gateway-urile API tradiționale pot realiza împărțiri similare prin reguli de rutare personalizate, dar nu au fost proiectate având în vedere versiunea modelului, ceea ce face configurația mai fragilă și mai greu de întreținut la scară largă.
Când ceva nu merge bine cu o rețea de inferențe ML, trebuie să știi dacă problema este modelul, datele sau rețeaua. Mesh-urile de servicii oferă urmărire distribuită care urmărește o solicitare pe mai multe servicii, captând latența la fiecare salt și corelând-o cu versiuni specifice ale modelului. Gateway-urile API oferă jurnalizare și metrici decente, dar de obicei se opresc la limita gateway-ului, lăsându-te pe tine să reconstitui ce s-a întâmplat în interiorul mediului tău de mesh de servicii sau microservicii.
Ambele abordări iau securitatea în serios, dar rezolvă probleme diferite. Mesh-urile de servicii impun o rețea zero-trust prin criptarea automată a tuturor comunicărilor între servicii cu mTLS, ceea ce este important atunci când datele sensibile de inferență circulă între zeci de microservicii. Gateway-urile API se concentrează pe securitatea perimetrului, validând faptul că solicitările primite sunt legitime înainte de a ajunge vreodată în backend. Pentru sistemele de învățare automată (ML) care gestionează date reglementate, cum ar fi informațiile medicale sau financiare, combinarea ambelor straturi are adesea cel mai mult sens.
Lucrările de ML se comportă diferit față de serviciile web tipice, deoarece sunt adesea limitate la GPU și necesită multă memorie. Unele implementări de service mesh pot fi configurate pentru a direcționa cererile în funcție de disponibilitatea GPU-ului, trimițând trafic către noduri cu capacitate de accelerare disponibilă. Gateway-urile API tradiționale nu au conceptul de resurse hardware subiacente, tratând fiecare backend ca pe o cutie neagră. Acest lucru le face mai puțin eficiente atunci când trebuie să maximizați utilizarea costisitoare a GPU-ului într-o flotă de servere de inferență.
Rețelele de servicii introduc cheltuieli operaționale suplimentare, deoarece fiecare serviciu primește un proxy sidecar care trebuie implementat, monitorizat și actualizat. Pentru o echipă deja familiarizată cu Kubernetes, acest lucru este ușor de gestionat, dar adaugă o curbă de învățare. Gateway-urile API sunt în general mai simplu de utilizat, deoarece sunt o singură componentă, deși gateway-urile enterprise precum Apigee vin cu propria lor complexitate în ceea ce privește portalurile pentru dezvoltatori și gestionarea produselor API.
Modelul sidecar din rețelele de servicii adaugă latență la fiecare salt, de obicei câteva milisecunde, ceea ce se poate acumula în lanțuri de microservicii profunde. Pentru aplicațiile de învățare automată (ML) sensibile la latență, cum ar fi sistemele de recomandare în timp real, această suprasarcină este importantă. Gateway-urile API adaugă latență o singură dată la margine, ceea ce le face mai previzibile pentru modelele simple de tip cerere-răspuns. Cu toate acestea, costul operațional al rulării unei rețele de servicii la scară largă poate fi compensat de un timp de depanare redus și de o siguranță sporită la implementare pentru modelele ML.
Rețelele de servicii și gateway-urile API fac același lucru și ai nevoie doar de unul.
Acestea servesc unor scopuri diferite. Gateway-urile API gestionează traficul nord-sud la margine, în timp ce rețelele de servicii gestionează traficul est-vest dintre servicii. Multe organizații rulează ambele simultan, fiecare gestionând ceea ce face cel mai bine.
Gateway-urile API pot gestiona versionarea modelului ML la fel de bine ca o rețea de servicii.
Gateway-urile API pot ruta pe baza antetelor sau căilor, dar le lipsește integrarea profundă cu sistemele de implementare pe care o oferă rețeaua de servicii (service mesh). Revenirea la o versiune problematică a modelului este mai rapidă și mai sigură cu o rețea de servicii, deoarece diviziunile traficului pot fi ajustate dinamic fără a redistribui configurațiile gateway-ului.
Mesh-urile de servicii adaugă prea multă latență pentru sistemele de învățare automată (ML) de producție.
Proxy-urile sidecar moderne, precum Envoy și Linkerd-proxy, adaugă doar 1-3 milisecunde pe salt în majoritatea testelor comparative. Pentru majoritatea sarcinilor de lucru cu inferență ML, această suprasarcină este neglijabilă în comparație cu timpul real de inferență al modelului, care este adesea de 10-100 de milisecunde sau mai mult.
Nu aveți nevoie de o rețea de servicii dacă aveți deja un gateway API.
Un gateway API protejează perimetrul, dar nu securizează și nu observă traficul dintre serviciile interne. Într-o arhitectură de microservicii cu zeci de servicii, o rețea de servicii oferă securitatea zero-trust și observabilitatea pe care un gateway API pur și simplu nu le poate oferi.
Mesh-urile de servicii sunt utile doar pentru mediile Kubernetes.
Deși mesh-urile de servicii sunt cel mai frecvent asociate cu Kubernetes, implementări precum Consul Connect și Linkerd pot rula pe mașini virtuale și bare metal. Modelul sidecar funcționează oriunde puteți implementa un proxy alături de o aplicație.
Dacă infrastructura dvs. se concentrează pe platforme de învățare automată (ML) bazate pe Kubernetes, cu actualizări frecvente ale modelelor și comunicare complexă între servicii, o rețea de servicii adaptată pentru sarcinile de lucru ML vă va oferi un control și o observabilitate mai bune. Pentru organizațiile care expun o serie de endpoint-uri ML către clienți externi sau aplicații mobile, un gateway API tradițional este mai simplu de gestionat și suficient pentru această sarcină. Multe sisteme de producție ajung să utilizeze ambele, gateway-ul API gestionând traficul extern, iar rețeaua de servicii gestionând comunicarea internă a serviciilor ML.
Agregarea telemetriei consolidează indicatorii, jurnalele și urmele din mai multe surse într-o rețea unificată, în timp ce înregistrarea în jurnal cu o singură sursă se concentrează pe capturarea și analizarea datelor dintr-o anumită origine. Alegerea corectă depinde de complexitatea sistemului, obiectivele de observabilitate și scara operațională.
Această comparație examinează Amazon Web Services și Google Cloud prin analizarea ofertelor de servicii, modelelor de prețuri, infrastructurii globale, performanței, experienței dezvoltatorilor și cazurilor de utilizare ideale, ajutând organizațiile să aleagă platforma cloud care se potrivește cel mai bine cerințelor lor tehnice și de afaceri.
Bazele de date vectoriale sunt specializate în stocarea și căutarea de embedding-uri de înaltă dimensiune pentru sarcini de inteligență artificială și similaritate, în timp ce bazele de date relaționale tradiționale excelează la date structurate cu interogări precise și tranzacții ACID. Alegerea dintre ele depinde de concentrarea volumului de lucru pe căutarea semantică sau pe integritatea tranzacțională.
Blocajele de transfer de date încetinesc canalele de învățare automată prin limitarea vitezei cu care informațiile se deplasează între stocare, memorie și resurse de calcul, în timp ce blocajele de calcul al modelelor apar atunci când puterea de procesare a GPU-ului sau a CPU-ului devine factorul limitator. Înțelegerea diferenței ajută echipele să optimizeze cheltuielile cu infrastructura și eficiența instruirii.
Cache-ul local stochează datele direct pe serverele de aplicații pentru acces cu latență ultra-scăzută, în timp ce clusterele centralizate de cache implementează o infrastructură dedicată, partajată, la care mai multe servicii pot accesa simultan pentru o gestionare consistentă a stării.
