Computación sin servidor

La computación sin servidor es un modelo de ejecución de la computación en nube en el que el proveedor de la nube gestiona dinámicamente la asignación y el aprovisionamiento de servidores. En esencia, los desarrolladores pueden escribir y desplegar código sin la carga de gestionar servidores. El término "sin servidor" es un nombre un tanto inapropiado, ya que los servidores siguen estando implicados, pero su gestión se abstrae totalmente del usuario. Este enfoque permite a los desarrolladores centrarse únicamente en escribir código y crear aplicaciones, algo especialmente beneficioso en el campo de la IA y el Aprendizaje Automático (ML), en rápida evolución.

Comprender la arquitectura sin servidor

Con la informática sin servidor, las aplicaciones se dividen en funciones individuales e independientes que se activan por eventos específicos. Estos eventos pueden ir desde peticiones HTTP, cambios en los datos, eventos del sistema o incluso desencadenantes programados. Cuando se activa una función, el proveedor de la nube asigna instantáneamente los recursos informáticos necesarios para ejecutar el código, y luego reduce automáticamente los recursos cuando la función deja de ejecutarse. Esta ejecución bajo demanda y basada en eventos contrasta con las arquitecturas tradicionales basadas en servidores, en las que los servidores están en constante funcionamiento, independientemente de la demanda de la aplicación, lo que conlleva un posible despilfarro de recursos y una mayor complejidad operativa. Las arquitecturas sin servidor son un componente clave de la computación en nube, ya que ofrecen una forma más ágil y eficiente de desplegar y gestionar aplicaciones.

Beneficios de la IA y el ML

La computación sin servidor ofrece ventajas significativas para las cargas de trabajo de IA y ML, que a menudo implican tareas computacionalmente intensivas y demandas fluctuantes.

• Escalabilidad: Las plataformas sin servidor escalan automáticamente los recursos en función de la demanda. Esto es crucial para las aplicaciones de ML que pueden experimentar picos de uso, como durante las horas punta de una API de detección de objetos o durante el procesamiento por lotes de grandes conjuntos de datos.
• Eficiencia de costes: Sólo pagas por el tiempo de computación consumido cuando tu código se está ejecutando realmente. Para los proyectos de IA/ML que pueden tener periodos de inactividad o uso variable, este modelo de pago por uso puede ser significativamente más rentable que mantener servidores siempre activos.
• Reducción de la carga operativa: Los desarrolladores se liberan de las tareas de gestión de servidores, lo que les permite concentrarse en el desarrollo de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la ingeniería de características. Este flujo de trabajo racionalizado acelera los ciclos de desarrollo y reduce la carga operativa asociada a la gestión de la infraestructura.
• Despliegue más rápido: Las funciones sin servidor pueden desplegarse rápida y fácilmente, lo que permite una rápida iteración y experimentación en proyectos de IA/ML. La integración con plataformas como Ultralytics HUB simplifica aún más el despliegue de Ultralytics YOLO modelos en entornos sin servidor.

Aplicaciones reales en IA/ML

La computación sin servidor se está aprovechando en diversas aplicaciones de IA/ML:

• APIs de Inferencia en Tiempo Real: El despliegue de modelos ML como funciones sin servidor permite la creación de puntos finales de servicio de modelos escalables y rentables. Por ejemplo, un modelo de clasificación de imágenes creado con Ultralytics YOLOv8 puede desplegarse como una API sin servidor para proporcionar predicciones en tiempo real sobre imágenes cargadas. Esto es ideal para aplicaciones que requieren un análisis instantáneo, como el análisis de imágenes médicas o el control de calidad automatizado en la fabricación.
• Canalizaciones de preprocesamiento de datos: Las funciones sin servidor son muy adecuadas para construir canalizaciones de datos basadas en eventos. Imagina un sistema en el que se recopilan continuamente nuevos datos, quizá de sensores o cargas de usuarios. Las funciones sin servidor pueden activarse para preprocesar automáticamente estos datos -limpiándolos, transformándolos y aumentándolos- antes de utilizarlos para el entrenamiento o análisis de modelos. Esto puede ser especialmente útil en escenarios como la visión por ordenador en la agricultura, donde los datos de las imágenes deben procesarse antes de entrenar Ultralytics YOLOv5 modelos para el seguimiento de cultivos.

Computación sin servidor vs. Edge Computing

Mientras que la computación sin servidor se centra en la ejecución basada en la nube, la computación de borde acerca la computación y el almacenamiento de datos a la fuente de datos, a menudo en dispositivos físicos o servidores locales. La computación de borde es beneficiosa para aplicaciones que requieren una latencia ultrabaja y un procesamiento fuera de línea, como la detección de objetos en tiempo real en vehículos autónomos o las cámaras de seguridad impulsadas por IA. La computación sin servidor y la computación de borde no se excluyen mutuamente y pueden combinarse en arquitecturas híbridas, en las que los dispositivos de borde realizan el procesamiento inicial de los datos y las funciones sin servidor se encargan de tareas más complejas basadas en la nube.

Las plataformas sin servidor más populares son AWS Lambda, Google Cloud Functions y Azure Functions. Estas plataformas proporcionan la infraestructura y las herramientas necesarias para crear y desplegar aplicaciones de IA/ML sin servidor de forma eficiente.