Máy tính không có máy chủ

Điện toán không máy chủ là mô hình thực thi điện toán đám mây trong đó nhà cung cấp đám mây quản lý động việc phân bổ và cung cấp máy chủ. Về bản chất, các nhà phát triển có thể viết và triển khai mã mà không phải chịu gánh nặng quản lý máy chủ. Thuật ngữ "không máy chủ" có phần không chính xác vì máy chủ vẫn tham gia, nhưng việc quản lý chúng hoàn toàn tách biệt khỏi người dùng. Cách tiếp cận này cho phép các nhà phát triển chỉ tập trung vào việc viết mã và xây dựng ứng dụng, đặc biệt có lợi trong lĩnh vực AI và Học máy (ML) đang phát triển nhanh chóng.

Hiểu về kiến trúc không máy chủ

Với điện toán không máy chủ, các ứng dụng được chia thành các chức năng riêng lẻ, độc lập được kích hoạt bởi các sự kiện cụ thể. Các sự kiện này có thể bao gồm từ các yêu cầu HTTP, thay đổi dữ liệu, sự kiện hệ thống hoặc thậm chí là các kích hoạt theo lịch trình. Khi một chức năng được kích hoạt, nhà cung cấp đám mây sẽ ngay lập tức phân bổ các tài nguyên tính toán cần thiết để thực thi mã, sau đó tự động thu hẹp quy mô tài nguyên khi chức năng không còn chạy nữa. Việc thực thi theo yêu cầu, theo sự kiện này trái ngược với các kiến trúc dựa trên máy chủ truyền thống, trong đó các máy chủ liên tục chạy, bất kể nhu cầu của ứng dụng, dẫn đến lãng phí tài nguyên tiềm ẩn và tăng độ phức tạp trong hoạt động. Kiến trúc không máy chủ là một thành phần chính của điện toán đám mây , cung cấp một cách linh hoạt và hiệu quả hơn để triển khai và quản lý các ứng dụng.

Lợi ích cho AI và ML

Điện toán không máy chủ mang lại những lợi thế đáng kể cho khối lượng công việc AI và ML, thường liên quan đến các tác vụ tính toán chuyên sâu và nhu cầu thay đổi.

• Khả năng mở rộng: Các nền tảng không có máy chủ tự động mở rộng tài nguyên dựa trên nhu cầu. Điều này rất quan trọng đối với các ứng dụng ML có thể gặp phải tình trạng sử dụng đột biến, chẳng hạn như trong giờ cao điểm đối với API phát hiện đối tượng hoặc trong quá trình xử lý hàng loạt các tập dữ liệu lớn.
• Hiệu quả về chi phí: Bạn chỉ phải trả cho thời gian tính toán được sử dụng khi mã của bạn thực sự chạy. Đối với các dự án AI/ML có thể có thời gian không hoạt động hoặc sử dụng thay đổi, mô hình trả tiền theo thời gian này có thể tiết kiệm chi phí hơn đáng kể so với việc duy trì máy chủ luôn bật.
• Giảm chi phí hoạt động: Các nhà phát triển được giải phóng khỏi các nhiệm vụ quản lý máy chủ, cho phép họ tập trung vào phát triển mô hình, điều chỉnh siêu tham số và kỹ thuật tính năng. Quy trình làm việc hợp lý này đẩy nhanh chu kỳ phát triển và giảm gánh nặng hoạt động liên quan đến quản lý cơ sở hạ tầng.
• Triển khai nhanh hơn: Các chức năng không có máy chủ có thể được triển khai nhanh chóng và dễ dàng, cho phép lặp lại và thử nghiệm nhanh chóng trong các dự án AI/ML. Tích hợp với các nền tảng như Ultralytics HUB giúp đơn giản hóa hơn nữa việc triển khai các mô hình Ultralytics YOLO trong môi trường không có máy chủ.

Ứng dụng thực tế trong AI/ML

Điện toán không máy chủ đang được tận dụng trong nhiều ứng dụng AI/ML:

• API suy luận thời gian thực: Triển khai các mô hình ML dưới dạng các hàm không có máy chủ cho phép tạo ra các điểm cuối phục vụ mô hình có khả năng mở rộng và tiết kiệm chi phí. Ví dụ: mô hình phân loại hình ảnh được xây dựng bằng Ultralytics YOLOv8 có thể được triển khai dưới dạng API không có máy chủ để cung cấp dự đoán thời gian thực về hình ảnh đã tải lên. Điều này lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu phân tích tức thời, chẳng hạn như phân tích hình ảnh y tế hoặc kiểm soát chất lượng tự động trong sản xuất.
• Đường ống xử lý trước dữ liệu: Các hàm không có máy chủ rất phù hợp để xây dựng các đường ống dữ liệu theo sự kiện. Hãy tưởng tượng một hệ thống mà dữ liệu mới liên tục được thu thập, có thể từ các cảm biến hoặc tải lên của người dùng. Các hàm không có máy chủ có thể được kích hoạt để tự động xử lý trước dữ liệu này – làm sạch, chuyển đổi và tăng cường dữ liệu – trước khi dữ liệu được sử dụng để đào tạo hoặc phân tích mô hình. Điều này có thể đặc biệt hữu ích trong các tình huống như thị giác máy tính trong nông nghiệp , trong đó dữ liệu hình ảnh cần được xử lý trước khi đào tạo các mô hình Ultralytics YOLOv5 để theo dõi cây trồng.

Không máy chủ so với điện toán biên

Trong khi điện toán không máy chủ tập trung vào thực thi dựa trên đám mây, điện toán biên đưa tính toán và lưu trữ dữ liệu gần hơn với nguồn dữ liệu, thường là trên các thiết bị vật lý hoặc máy chủ cục bộ. Điện toán biên có lợi cho các ứng dụng yêu cầu độ trễ cực thấp và xử lý ngoại tuyến, chẳng hạn như phát hiện đối tượng theo thời gian thực trong xe tự hành hoặc camera an ninh hỗ trợ AI . Không máy chủ và điện toán biên không loại trừ lẫn nhau và có thể được kết hợp trong các kiến trúc lai, trong đó các thiết bị biên thực hiện xử lý dữ liệu ban đầu và các chức năng không máy chủ xử lý các tác vụ phức tạp hơn dựa trên đám mây.

Các nền tảng không máy chủ phổ biến bao gồm AWS Lambda , Google Cloud Functions và Azure Functions . Các nền tảng này cung cấp cơ sở hạ tầng và công cụ cần thiết để xây dựng và triển khai các ứng dụng AI/ML không máy chủ một cách hiệu quả.