مقدمه
برخی از مهیجترین برنامههای کاربردی موجود، از موتورهای توصیه گرفته تا تشخیص تقلب، از مدلهای یادگیری ماشینی در هسته خود استفاده میکنند. همانطور که کسب و کارها رشد می کنند و مقیاس می شوند، معماری در خدمت این مدل ها نیز باید مقیاس بندی شود تا عملکرد بهینه را ارائه دهد. میکروسرویس ها را وارد کنید – رویکردی مدرن برای ساختن نرم افزار که انعطاف پذیری، مقیاس پذیری و قابلیت اطمینان را تضمین می کند. چگونه ML را با میکروسرویس ها کار کنیم؟ بیایید به بررسی نحوه ترکیب این سیستم ها برای طراحی سیستم های قدرتمندی بپردازیم که برای مدیریت دنیای واقعی آماده هستند.
چرا Microservices و ML یک جفت عالی ایجاد می کنند؟
می توانید میکروسرویس ها را به عنوان بلوک های لگو برای نرم افزار در نظر بگیرید. هر قطعه یک هدف خاص و مجموعه ای از ویژگی ها دارد و با هم می توانند چیزی بسیار بزرگتر و قدرتمندتر بسازند. هنگامی که نیاز به پشتیبانی از مدلهای یادگیری ماشینی وجود دارد، هر مرحله در بلوک ساختمانی را میتوان به بخشهای خاص خود تقسیم کرد، مانند تهیه دادهها، انجام پیشبینیها و نظارت بر نتایج. این کمک می کند تا سیستم نگهداری و مقیاس آن آسان تر شود.
به عنوان مثال، یک وب سایت تجارت الکترونیک را با مدل توصیه ای تصور کنید که روزانه میلیون ها درخواست را ارائه می دهد. شاید منطقی نباشد که همه چیز را در یک برنامه یکپارچه غول پیکر به جای ایجاد سرویس های کوچکتر که بر روی …