Carichi di lavoro di IA e ML nel Servizio Azure Kubernetes (AKS)

Si applica a: ✔️ Servizio Azure Kubernetes Standard automatico ✔️ Servizio Azure Kubernetes standard

Questo articolo fornisce una panoramica relativa all'esecuzione di carichi di lavoro di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) in Servizio Azure Kubernetes (AKS).

Modalità del cluster AKS per IA e ML

AKS supporta due modalità del cluster:

  • AKS Automatic, che offre un maggior numero di impostazioni predefinite della piattaforma preconfigurate.
  • AKS Standard, che offre un controllo diretto da parte dell'operatore più ampio.

Molte procedure di intelligenza artificiale e Machine Learning a livello di carico di lavoro si applicano a entrambe le modalità del cluster. Le differenze principali risiedono nella proprietà della piattaforma e nelle operazioni successive alla messa in esercizio.

Area AKS Automatico Servizio Azure Kubernetes Standard
Operazioni del cluster Altre impostazioni predefinite preconfigurate per l'idoneità per la produzione Configurazione e controllo del ciclo di vita degli operatori più espliciti
Gestione e ridimensionamento dei nodi I pool di nodi di sistema gestiti e il provisioning automatico dei nodi sono preconfigurati Gli operatori definiscono e gestiscono in modo esplicito i pool di nodi e la strategia di ridimensionamento
Upgrades Gli aggiornamenti automatici delle immagini del sistema operativo del cluster e del nodo sono preconfigurati Gli operatori scelgono canali di aggiornamento manuali o configurati
Livello di sicurezza di base Le protezioni di distribuzione e gli standard di sicurezza dei pod di base sono preconfigurati in modalità di applicazione I controlli di sicurezza e criteri sono facoltativi e configurati in modo esplicito
Baseline di monitoraggio Prometheus gestito e Container Insights sono abilitati per impostazione predefinita quando si usano i flussi di creazione di interfaccia della riga di comando di Azure o del portale di Azure I componenti di monitoraggio sono facoltativi e abilitati in modo esplicito
Baseline di rete Impostazioni predefinite della rete virtuale gestita e modelli di ingresso e uscita gestiti nelle configurazioni supportate I modelli di rete e i modelli in ingresso e in uscita vengono selezionati in modo esplicito

Per i confronti dettagliati delle funzionalità, vedere Confronto tra funzionalità automatiche del servizio Azure Kubernetes e Standard del servizio Azure Kubernetes.

Sviluppare e distribuire applicazioni di IA e ML con AKS

AKS è una piattaforma efficace per la distribuzione e la gestione di applicazioni di intelligenza artificiale e apprendimento automatico basate su contenitori che richiedono scalabilità, portabilità e alta disponibilità.

L'uso del servizio Azure Kubernetes per intelligenza artificiale e Machine Learning consente di:

  • Usare l'infrastruttura ad alte prestazioni per carichi di lavoro di training e inferenza.
  • Eseguire l'integrazione con framework open source e processi DevOps esistenti.
  • Migliorare l'affidabilità operativa con le funzionalità di Kubernetes gestite.
  • Rafforzare il comportamento di sicurezza con i criteri e i controlli della piattaforma.
  • Ottimizzare i costi allineando le risorse di calcolo alla domanda del carico di lavoro.

Per la strategia della piattaforma:

  • Scegli AKS Automatic se vuoi una configurazione più rapida, più impostazioni predefinite di produzione già configurate e un overhead operativo ridotto.
  • Scegliere AKS Standard quando è necessaria una personalizzazione più approfondita di rete, identità, topologia del pool di nodi e comportamento di aggiornamento.

Progettare e distribuire carichi di lavoro di Intelligenza artificiale e Machine Learning in Azure

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