연습 - Azure Service Bus를 사용하여 메시지 처리
AI 워크플로는 종종 메시징을 사용하여 요청 유입을 모델 유추에서 분리하고 결과를 여러 다운스트림 소비자에게 라우팅합니다. Azure Service Bus는 이러한 구성 요소를 연결하는 안정성 및 라우팅 계층을 제공하므로 각 구성 요소가 독립적으로 확장 및 실패할 수 있습니다.
이 연습에서는 Azure Service Bus 네임스페이스를 만들고 AI 유추 시나리오를 사용하여 핵심 메시징 패턴을 보여 주는 Python Flask 웹 애플리케이션을 빌드합니다. 큐를 사용하여 피크-락 전달 방식으로 추론 요청을 송수신하고, 처리 실패한 잘못된 페이로드가 있는지 데드레터 큐를 검사하며, 필터링된 구독이 적용된 토픽을 통해 우선순위 수준별로 추론 결과를 분산합니다.
이 연습에서 수행된 작업:
- 프로젝트 시작 파일 다운로드
- Azure Service Bus 네임스페이스 만들기
- Azure CLI를 사용하여 메시징 엔터티 만들기
- 시작 파일에 코드를 추가하여 앱 완료
- 앱을 실행하여 메시징 작업 수행
이 연습을 완료하는 데 약 30 분이 걸립니다.
시작하기 전에
연습을 완료하려면 다음이 필요합니다.
- Azure 구독. 아직 계정이 없다면 등록할 수 있습니다.
- 지원되는 플랫폼 중 하나에서 Visual Studio Code를 사용하십시오.
- Python 3.12 이상.
- Azure CLI의 최신 버전입니다.
시작하기
연습 시작 단추를 선택하여 새 브라우저 창에서 연습 지침을 엽니다. 연습을 끝마쳤으면 여기로 돌아오세요:
- 모듈 완료
- 이 모듈을 완료하기 위한 배지 획득
