巨大なKubernetesブーストを受け取る人工知能

CanonicalのCarmineRimi

スタンフォード大学の調査によると、世紀の変わり目以来、人工知能（AI）の新興企業の立ち上げ量は14倍に増加しています。英国だけでも、 Canonical のAIプロダクトマネージャーであるCarmineRimiは言います。 –Ubuntuの背後にある会社 AI開発者は、過去1年間だけでベンチャーキャピタルの資金調達が200％急増したのを目撃しました。 AIの変革の可能性がすべての境界を打ち破るからです。

ビジネスのやり方を強化するためのAIアプリケーションの作成、そして実際、人々の生活は大きな課題です。これらのアプリケーションは、そのようなさまざまなタイプのデータを含むため、開発と構築が複雑です。さまざまなプラットフォームへの移植が面倒になります。

これらの課題に加えて、最も基本的なAIアプリケーションの構築を開始するには、各段階でいくつかのステップが必要です。実際のMLコードの比較的小さなサブセットをサポートするには、特徴抽出、データ収集の検証と分析、マシンリソース管理など、さまざまなスキルが必要です。スタートラインに立つ前に、多くの作業を行う必要があります。アプリケーションを最新の状態に保つための継続的な多大な努力とともに。すべての開発者は、これらの大きな課題を克服する方法を探しています。

自分を封じ込める

この検索の結果、アプリを最新の状態に保ち、アプリ開発のワークロードのバランスをとるために、多くの場合、同じ答えが得られます–Kubernetes。このオープンソースプラットフォームは、AIや機械学習などの複雑なワークロードで構成されるコンテナ化されたアプリケーションのデプロイと管理を自動化できるため、ファシリテーターになる可能性があります。 Kubernetesは、これらの機能を備えているだけでなく、コンテナオーケストレーションプラットフォームとしても素晴らしいものを楽しんでいます。

Forrester 最近、「Kubernetesはコンテナオーケストレーションの優位性をめぐって勝利を収めており、マイクロサービス計画の中心となるはずです」と述べています。コンテナーは、プロセスを操作するためのコンパクトな環境を提供します。コンテナーは、拡張が簡単で、さまざまな環境で移植可能であるため、大規模なモノリシックアプリケーションをターゲットを絞った保守が容易なマイクロサービスに分割できます。 Cloud Native Computing Foundationの調査によると、開発者の大多数は、さまざまな開発段階でKubernetesを活用していると述べています。

ほとんどの企業は、ワークロードのプラットフォームとしてKubernetesを実行しているか、使用を開始する予定です。もちろん、AIは急速に重要性を増しているワークロードです。 AIアルゴリズムは効果的にスケーリングできる必要があるため、Kubernetesはこのタスクに最適です。特定の深層学習アルゴリズムとデータセットには、大量の計算が必要です。 Kubernetesは、需要を中心にスケーリングすることに重点を置いているため、ここで役立ちます。

Kubernetesは、管理オーバーヘッドを抽象化しながら、ソフトウェアパイプラインにまたがる複数のコモディティサーバーにAI対応のワークロードをデプロイするためのロードマップを提供することもできます。モデルがトレーニングされた後、エッジコンピューティングから中央データセンターまで、さまざまな展開シナリオでモデルを提供することは、コンテナー化されていないアプリケーションフォームでは困難です。繰り返しになりますが、Kubernetesは、さまざまな基盤に推論エージェントを分散してデプロイするために必要な柔軟性を引き出すことができます。

フォーカスの変更

企業がAIに注目し、運用コストを削減し、意思決定を改善し、新しい方法で顧客に対応するようになるにつれて、Kubernetesベースのコンテナは、企業がAIと機械学習を採用するのをサポートするナンバーワンのテクノロジーに急速になりつつあります。昨年12月、KubernetesプロジェクトはKubeflowを発表しました。これは、Kubernetesでの機械学習ワークフローのデプロイをシンプル、ポータブル、スケーラブルにすることに重点を置いています。

Kubernetesはステートレスサービスだけで始まりましたが、プロジェクトでは、顧客がKubernetesの「豊富なAPI、信頼性、パフォーマンス」を活用して、複雑なワークロードをプラットフォームに移行し始めたと述べています。 Kubernetesの最も急速に成長しているユースケースの1つは、機械学習に最適なデプロイプラットフォームです。

2017年の初めには、 Google のみ Cloud Platformは、Google KubernetesEngineでKubernetesをサポートしていました。今年の集大成には、すべての主要なパブリッククラウドベンダーが参加していました。特に、 Microsoft の後 Azure ContainerServiceと Amazon にKubernetesサポートを追加しました Kubernetes用のAmazonElastic ContainerServiceをデビューさせました。

Kubernetesが展開され、企業によって活用される方法は、一見無限に見えます。比較的短い寿命で、Kubernetesは多くのことを達成しました。これは、テクノロジーベンダーとそのクライアントが、コンテナーがアプリケーションのAI部分の開発と管理に大きなメリットをもたらすという考えに群がっている程度を強調しています。 AIの出現は、これらの複雑なワークロードに再現性とフォールトトレランスを導入するためのコンテナーへの大きな関心を引き起こしています。

Kubernetesは事実上のになりつつあります コンテナ化されたAIアプリケーションを管理するための標準的で素晴らしいマッチ。それはそれ自体が証明されており、今後も長い間企業に劇的な利益をもたらすはずです。

作成者は、CanonicalのAIプロダクトマネージャーであるCarmineRimiです。