Computación sin servidor

Comprender la arquitectura sin servidor

En una configuración sin servidor, las aplicaciones suelen estructurarse como una colección de funciones independientes activadas por eventos específicos. Este modelo se conoce comúnmente como Función como Servicio (FaaS). Los eventos pueden incluir peticiones HTTP (como llamadas a la API), cambios en la base de datos, cargas de archivos al almacenamiento en la nube o mensajes de un sistema de colas. Cuando se produce un evento, el proveedor de la nube asigna automáticamente los recursos informáticos necesarios para ejecutar la función correspondiente. Una vez finalizada la ejecución, estos recursos se reducen, a menudo a cero si no hay solicitudes pendientes. Este enfoque de autoescalado basado en eventos difiere significativamente de las arquitecturas tradicionales, en las que los servidores funcionan continuamente, lo que puede dar lugar a recursos ociosos y mayores costes operativos. Se ajusta bien a las demandas variables de muchos casos de uso de la IA.

Beneficios de la IA y el ML

La computación sin servidor ofrece ventajas convincentes para las cargas de trabajo de IA y ML, que con frecuencia tienen demandas computacionales variables:

• Escalabilidad automática: Maneja cargas impredecibles sin problemas. Por ejemplo, un motor de inferencia que sirve predicciones puede experimentar picos repentinos de peticiones. Las plataformas sin servidor escalan automáticamente las instancias de función hacia arriba o hacia abajo para satisfacer la demanda sin intervención manual, garantizando un rendimiento constante. Esto es crucial para las aplicaciones que requieren inferencia en tiempo real.
• Rentabilidad: Funciona sobre la base del pago por uso. Normalmente sólo se te factura por el tiempo real de cálculo consumido por tus funciones, hasta el milisegundo. Esto elimina los costes asociados a la capacidad ociosa del servidor, por lo que resulta económico para tareas como el entrenamiento periódico de modelos o trabajos de procesamiento de datos poco frecuentes. Explora las ventajas de las economías de escala.
• Ciclos de desarrollo más rápidos: Elimina la gestión de la infraestructura. Los desarrolladores pueden centrarse exclusivamente en escribir código para tareas específicas, como el preprocesamiento de datos, la extracción de características o la ejecución de la lógica de predicción. Esto acelera el desarrollo y la implantación, facilitando una experimentación más rápida con diferentes modelos o estrategias de ajuste de hiperparámetrosUltralytics guíaUltralytics ).
• Operaciones simplificadas: Reduce la sobrecarga operativa. El proveedor de la nube se encarga de tareas como parchear los sistemas operativos, gestionar la capacidad de los servidores y garantizar una alta disponibilidad, liberando recursos para las tareas básicas de ML. Más información sobre Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps).

Aplicaciones reales en IA/ML

Las arquitecturas sin servidor son adecuadas para diversas tareas de IA/ML:

1. Análisis de imágenes y vídeos: Considera una aplicación que realiza la detección de objetos en imágenes cargadas por el usuario utilizando un Ultralytics YOLO de Ultralytics. Un evento de carga al almacenamiento en la nube (como Amazon S3 o Google Cloud Storage) activa una función sin servidor. Esta función carga la imagen, ejecuta el modelo YOLO para la detección, realiza potencialmente la segmentación de la imagen, y almacena los resultados (por ejemplo, cuadros delimitadores, etiquetas de clase) en una base de datos o los devuelve a través de una API. El sistema se escala automáticamente en función del número de cargas sin necesidad de servidores preaprovisionados. Este patrón es útil en aplicaciones que van desde la moderación de contenidos al análisis de imágenes médicas. Consulta las solucionesUltralytics para ver más ejemplos.
2. Backends de chatbot: Muchos chatbots impulsados por Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) utilizan funciones sin servidor para gestionar los mensajes entrantes de los usuarios. Cada mensaje activa una función que procesa el texto, interactúa con la API del LLM (como GPT-4), realiza las acciones necesarias (por ejemplo, búsquedas en bases de datos mediante búsqueda vectorial) y devuelve una respuesta. El modelo de pago por petición es ideal para chatbots con patrones de uso fluctuantes. Explora los conceptos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN ).

Sin servidor frente a conceptos relacionados

Es importante distinguir la computación sin servidor de las tecnologías relacionadas:

• Computación en la Nube vs. Sin Servidor: La computación en nube es la amplia prestación de servicios informáticos a través de Internet. Sin servidor es un modelo de ejecución específico dentro de la computación en nube que hace hincapié en la gestión automática de recursos y en las funciones basadas en eventos (FaaS), abstrayendo por completo la gestión del servidor. Otros modelos de nube, como la Infraestructura como Servicio (IaaS), siguen requiriendo que los usuarios gestionen máquinas virtuales.
• Containerización vs. Sin Servidor: Las herramientas de contenedorización como Docker empaquetan las aplicaciones y sus dependencias. Las plataformas de orquestación como Kubernetes automatizan el despliegue, escalado y gestión de estos contenedores. Aunque Kubernetes reduce la carga operativa en comparación con la gestión de máquinas virtuales o de metal desnudo, sigues gestionando la infraestructura de clúster subyacente. Las plataformas sin servidor abstraen completamente esta capa; sólo gestionas el código de la función. Mira cómo utilizar Docker con Ultralytics.
• Edge Computing vs. Sin Servidor: El Edge Computing implica procesar datos localmente en dispositivos cercanos a la fuente de datos (el "borde") para reducir la latencia y el uso de ancho de banda. La informática sin servidor suele ejecutar funciones en centros de datos centralizados en la nube. Aunque son distintas, pueden ser complementarias; un dispositivo de IA en el borde (como uno ejecutado en NVIDIA Jetson) podría realizar el procesamiento o filtrado inicial y, a continuación, activar una función sin servidor en la nube para un análisis o agregación más complejos. Lee sobre las cámaras de seguridad con IA, que a menudo combinan el procesamiento en el borde y en la nube.

Las principales plataformas sin servidor son AWS Lambda, Google Cloud Functions y Azure Functions. Estos servicios proporcionan la infraestructura necesaria para crear y ejecutar eficazmente aplicaciones de IA/ML sin servidor, a menudo integrándose con otros servicios en la nube para almacenamiento, bases de datos y mensajería. Plataformas como Ultralytics HUB pueden agilizar aún más el despliegue y la gestión de modelos dentro de diversas arquitecturas, incluidas las configuraciones sin servidor(explora la documentación de HUB).