Computação sem servidor

A computação sem servidor é um modelo de execução de computação em nuvem em que o provedor de nuvem gerencia dinamicamente a alocação e o provisionamento de servidores. Essencialmente, os programadores podem escrever e implementar código sem o fardo de gerir servidores. O termo "sem servidor" é um pouco impróprio, uma vez que os servidores ainda estão envolvidos, mas a sua gestão é totalmente abstraída do utilizador. Esta abordagem permite que os programadores se concentrem apenas em escrever código e criar aplicações, o que é particularmente benéfico no campo em rápida evolução da IA e da aprendizagem automática (ML).

Compreender a arquitetura sem servidor

Com a computação sem servidor, as aplicações são divididas em funções individuais e independentes que são acionadas por eventos específicos. Esses eventos podem variar de solicitações HTTP, alterações nos dados, eventos do sistema ou até mesmo acionadores programados. Quando uma função é acionada, o provedor de nuvem aloca instantaneamente os recursos de computação necessários para executar o código e, em seguida, reduz automaticamente os recursos quando a função não estiver mais em execução. Esta execução a pedido e orientada por eventos contrasta com as arquitecturas tradicionais baseadas em servidores, em que os servidores estão constantemente a funcionar, independentemente da procura de aplicações, o que leva a um potencial desperdício de recursos e a uma maior complexidade operacional. As arquitecturas sem servidor são um componente essencial da computação em nuvem, oferecendo uma forma mais ágil e eficiente de implementar e gerir aplicações.

Vantagens da IA e do ML

A computação sem servidor oferece vantagens significativas para cargas de trabalho de IA e ML, que frequentemente envolvem tarefas computacionalmente intensivas e exigências flutuantes.

• Escalabilidade: As plataformas sem servidor escalam automaticamente os recursos com base na demanda. Isso é crucial para aplicativos de ML que podem sofrer picos de uso, como durante as horas de pico para uma API de deteção de objetos ou durante o processamento em lote de grandes conjuntos de dados.
• Eficiência de custos: Paga apenas pelo tempo de computação consumido quando o seu código está realmente em execução. Para projectos de IA/ML que possam ter períodos de inatividade ou utilização variável, este modelo de pagamento conforme o uso pode ser significativamente mais económico do que manter servidores sempre activos.
• Redução da sobrecarga operacional: Os programadores são libertados das tarefas de gestão do servidor, o que lhes permite concentrarem-se no desenvolvimento de modelos, na afinação de hiperparâmetros e na engenharia de funcionalidades. Este fluxo de trabalho simplificado acelera os ciclos de desenvolvimento e reduz a carga operacional associada à gestão da infraestrutura.
• Implantação mais rápida: As funções sem servidor podem ser implementadas de forma rápida e fácil, permitindo uma rápida iteração e experimentação em projectos de IA/ML. A integração com plataformas como Ultralytics HUB simplifica ainda mais a implantação de Ultralytics YOLO modelos em ambientes sem servidor.

Aplicações do mundo real em IA/ML

A computação sem servidor está a ser aproveitada numa variedade de aplicações de IA/ML:

• APIs de inferência em tempo real: A implementação de modelos de ML como funções sem servidor permite a criação de pontos finais de serviço de modelos escaláveis e económicos. Por exemplo, um modelo de classificação de imagem criado com Ultralytics YOLOv8 pode ser implantado como uma API sem servidor para fornecer previsões em tempo real sobre imagens carregadas. Isto é ideal para aplicações que requerem uma análise instantânea, como a análise de imagens médicas ou o controlo de qualidade automatizado no fabrico.
• Pipelines de pré-processamento de dados: As funções sem servidor são adequadas para criar pipelines de dados orientados a eventos. Imagina um sistema onde novos dados são continuamente recolhidos, talvez a partir de sensores ou uploads de utilizadores. As funções sem servidor podem ser acionadas para pré-processar automaticamente esses dados - limpando-os, transformando-os e aumentando-os - antes de serem usados para treinamento ou análise de modelos. Isto pode ser particularmente útil em cenários como a visão computacional na agricultura, onde os dados de imagem precisam de ser processados antes de treinar modelos de monitorização de colheitas. Ultralytics YOLOv5 modelos para monitorização de culturas.

Computação sem servidor vs. computação de borda

Enquanto a computação sem servidor se centra na execução baseada na nuvem, a computação periférica aproxima a computação e o armazenamento de dados da fonte de dados, muitas vezes em dispositivos físicos ou servidores locais. A computação periférica é benéfica para aplicações que requerem latência ultra-baixa e processamento offline, como a deteção de objectos em tempo real em veículos autónomos ou câmaras de segurança alimentadas por IA. A computação sem servidor e a computação periférica não se excluem mutuamente e podem ser combinadas em arquitecturas híbridas, em que os dispositivos periféricos executam o processamento inicial de dados e as funções sem servidor tratam de tarefas mais complexas baseadas na nuvem.

As plataformas sem servidor populares incluem AWS Lambda, Google Cloud Functions e Azure Functions. Essas plataformas fornecem a infraestrutura e as ferramentas necessárias para criar e implantar aplicativos de IA/ML sem servidor com eficiência.