AI-Orchestrierung bezieht sich auf den Prozess der Koordination und Verwaltung der Bereitstellung, Integration und Interaktion verschiedener Komponenten der künstlichen Intelligenz (AI) innerhalb eines Systems oder Workflows. Dazu gehört die Orchestrierung der Ausführung mehrerer AI-Modelle, die Verwaltung des Datenflusses und die Optimierung der Nutzung von Rechenressourcen.
AI-Orchestrierung zielt darauf ab, den End-to-End-Lebenszyklus von AI-Anwendungen zu optimieren und zu automatisieren, von der Entwicklung und Schulung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Sie stellt die effiziente Zusammenarbeit verschiedener AI-Modelle, -Services und -Infrastrukturkomponenten sicher, was zu einer verbesserten Gesamtleistung, Skalierbarkeit und Reaktionsfähigkeit von AI-Systemen führt. Im Wesentlichen fungiert die AI-Orchestrierung als Leiter und harmoniert die verschiedenen Elemente eines AI-Ökosystems, um die Effizienz der Workflows zu steigern und optimale Ergebnisse zu erzielen.
Vorteile der AI-Orchestrierung
Zu den Vorteilen der AI-Orchestrierung gehören:
Verbesserte Skalierbarkeit
Mit der AI-Orchestrierung können Unternehmen ihre AIInitiativen einfach skalieren. Durch die effiziente Verwaltung der Bereitstellung und Nutzung von AI-Modellen und -Ressourcen können sich Unternehmen schnell an steigende Workloads oder sich ändernde Anforderungen anpassen und so eine optimale Performance und Ressourcenzuweisung sicherstellen.
Verbesserte Flexibilität
AI-Orchestrierung bietet ein flexibles Framework für die Integration verschiedener AIKomponenten. Sie ermöglicht es Unternehmen, ganz einfach neue Modelle, Algorithmen oder Datenquellen in bestehende Workflows zu integrieren und so Innovation und Anpassungsfähigkeit als Reaktion auf sich ändernde Geschäftsanforderungen oder technologische Fortschritte zu fördern.
Effiziente Ressourcenzuweisung
Durch intelligentes Ressourcenmanagement stellt die AI-Orchestrierung sicher, dass Rechenressourcen nach Bedarf verantwortungsvoll zugewiesen werden. Dies führt zu Kostenoptimierung und verhindert Ressourcenengpässe, sodass Unternehmen ihre Rechenleistung möglichst effizient nutzen können.
Beschleunigte Entwicklung und Implementierung
AI-Orchestrierung optimiert den durchgängigen AI-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zur Bereitstellung. Dies verkürzt die Markteinführungszeit für AI-Lösungen, indem sich wiederholende Aufgaben automatisiert, die Zusammenarbeit zwischen Entwicklungsteams erleichtert und eine zentrale Plattform für die Verwaltung des gesamten Workflows bereitgestellt wird.
Erleichterte Zusammenarbeit
AI-Orchestrierung fördert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen AI-Modellen, -Services und -Teams. Es schafft eine einheitliche Umgebung, in der verschiedene Komponenten nahtlos zusammenarbeiten können und die interdisziplinäre Kommunikation und den Wissensaustausch fördert. Dieser kollaborative Ansatz verbessert die Gesamteffektivität von AI-Initiativen.
Verbesserte Überwachung und Verwaltung
AI-Orchestrierung umfasst robuste Überwachungs- und Managementfunktionen, mit denen Unternehmen die Performance von AI-Modellen in Echtzeit verfolgen können. Dies erleichtert die proaktive Identifizierung von Problemen, die schnelle Fehlerbehebung und die kontinuierliche Optimierung für nachhaltige AI-Workflows mit hoher Performance.
Optimierte Compliance und Governance
Mit der zentralisierten Kontrolle über AI-Workflows hilft die AI-Orchestrierung Unternehmen, regulatorische Anforderungen und Governance-Standards einzuhalten. Es stellt sicher, dass AI-Prozesse den festgelegten Richtlinien folgen und die Transparenz und Rechenschaftspflicht bei der AI-Entwicklung und -Implementierung fördern.
Herausforderungen (und Lösungen) bei der AI-Orchestrierung
Zu den Herausforderungen bei der AI-Orchestrierung gehören:
Datenintegration
Die Integration verschiedener und verteilter Datenquellen in AI-Workflows kann komplex sein. Verschiedene Datenformate, Strukturen und Qualitätsprobleme können die nahtlose Datenintegration behindern.
Lösung: Implementierung standardisierter Datenformate, Einrichtung von Datenqualitätsprüfungen und Verwendung von Datenintegrationsplattformen, um die Aufnahme und Vorverarbeitung von Daten zu optimieren. Der Einsatz von Datenvirtualisierungstechniken kann auch dazu beitragen, eine einheitliche Ansicht unterschiedlicher Datenquellen zu schaffen.
Modellversionierung und -verwaltung
Die Verwaltung verschiedener Versionen von AI-Modellen, insbesondere in dynamischen Umgebungen, stellt Herausforderungen im Hinblick auf die Verfolgung von Änderungen, die Sicherstellung der Konsistenz und die Erleichterung der Zusammenarbeit zwischen Entwicklungsteams dar.
Lösung: Einführung von Versionskontrollsystemen speziell für maschinelles Lernen, wie z. B. Git für Code- und Modellversionierung. Nutzen Sie Containerisierungstechnologien wie Docker, um Modelle und Abhängigkeiten zu verkapseln und so die Reproduzierbarkeit sicherzustellen. Implementieren Sie Modellregister, um Modellversionen effektiv zu katalogisieren und zu verwalten.
Ressourcenzuweisung und -optimierung
Die effiziente Zuweisung und Verwaltung von Rechenressourcen über verschiedene AI-Aufgaben und Workflows hinweg ist eine häufige Herausforderung. Dazu gehört auch der Ausgleich der Nutzung von CPUs und GPUs und die Optimierung der Ressourcenzuweisung für verschiedene Workloads.
Lösung: Implementieren Sie Strategien zur dynamischen Ressourcenzuweisung, nutzen Sie Container-Orchestrierungstools (z. B. Kubernetes) für eine flexible Ressourcenskalierung und nutzen Sie Auto-Skalierungsmechanismen, um sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen. Achten Sie auch darauf, regelmäßige Performance-Überwachungen und -Analysen durchzuführen, um Optimierungsmöglichkeiten zu erkennen.
Interoperabilität
Die Sicherstellung der Interoperabilität zwischen verschiedenen AI-Modellen, Frameworks und Services kann aufgrund von Kompatibilitätsproblemen und unterschiedlichen Standards eine Herausforderung darstellen.
Lösung: Fördern Sie die Verwendung standardisierter Schnittstellen und Protokolle (z. B. RESTful APIs), um die Interoperabilität zu fördern. Einführung von branchenüblichen Frameworks und Sicherstellung, dass die Komponenten den vereinbarten Konventionen entsprechen. Schaffen Sie klare Kommunikationskanäle zwischen Entwicklungsteams, um schon früh im Prozess auf Kompatibilitätsprobleme einzugehen.
Sicherheit und Datenschutz
AI-Workflows vor Sicherheitsbedrohungen zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften sicherzustellen, ist eine kritische Herausforderung bei der AI-Orchestrierung.
Lösung: Implementieren Sie robuste Sicherheitsprotokolle, Verschlüsselungsmechanismen und Zugriffskontrollen. Überprüfen und aktualisieren Sie regelmäßig Sicherheitsmaßnahmen, um aufkommende Bedrohungen zu bekämpfen. Führen Sie Folgenabschätzungen zum Datenschutz durch und wenden Sie Techniken zum Schutz der Privatsphäre an, um die Datenschutzvorschriften einzuhalten.
Mangelnde Standardisierung
Das Fehlen standardisierter Praktiken und Frameworks für die AI-Orchestrierung kann zu Inkonsistenzen führen, was es schwierig macht, Best Practices festzulegen.
Lösung: Fördern Sie die Zusammenarbeit in der Branche, um gemeinsame Standards für die AI-Orchestrierung festzulegen. Nehmen Sie an Open-Source-Initiativen teil, die sich auf die Entwicklung standardisierter Tools und Frameworks konzentrieren. Befolgen Sie etablierte Best Practices und Richtlinien, um die Konsistenz über AI-Workflows hinweg aufrechtzuerhalten.
Best Practices für AI-Orchestrierung
Zu den Best Practices für die AI-Orchestrierung gehören:
Umfassende Planung
Formulieren Sie klar die Ziele und Vorgaben der AI-Orchestrierung. Verstehen Sie die spezifischen Workflows, Aufgaben und Prozesse, die orchestriert werden müssen, um die Implementierung an den Unternehmenszielen auszurichten. Achten Sie darauf, wichtige Stakeholder frühzeitig in den Planungsprozess einzubeziehen, um Erkenntnisse zu sammeln, Bedenken anzusprechen und sicherzustellen, dass die Orchestrierungsstrategie mit den allgemeinen Geschäftsanforderungen übereinstimmt.
Standardisierte Workflows
Wählen Sie bewährte Frameworks und Tools für die AI-Orchestrierung, um Konsistenz und Kompatibilität zu fördern. Dazu gehört die Verwendung standardisierter Schnittstellen und Protokolle für die Kommunikation zwischen verschiedenen Komponenten. Setzen Sie auch Kodierungs- und Namenskonventionen um, um Klarheit und Konsistenz über Skripte, Modelle und Konfigurationen hinweg zu erhalten. Dies erleichtert die Zusammenarbeit und erleichtert die Wartung.
Robuste Überwachung und Protokollierung
Stellen Sie robuste Überwachungslösungen bereit, um die Performance von AI-Workflows in Echtzeit zu verfolgen. Überwachen Sie die Ressourcenauslastung, die Modellgenauigkeit und den allgemeinen Systemzustand. Implementieren Sie umfassende Protokollierungsmechanismen, um relevante Informationen über Orchestrierungsprozesse zu erfassen. Dies hilft bei der Fehlerbehebung, beim Debugging und nach der Analyse.
Kontinuierliche Optimierung
Analysieren Sie kontinuierlich die Performance von AI-Modellen und -Workflows. Ermitteln Sie Engpässe, Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten durch regelmäßige Performance-Bewertungen. Verwenden Sie Auto-Scaling-Mechanismen, um Ressourcen dynamisch an Workload-Anforderungen anzupassen. Dadurch wird eine optimale Ressourcenzuweisung und Reaktionsfähigkeit auf unterschiedliche Workloads sichergestellt.
Agilität und Anpassungsfähigkeit
Entwerfen Sie AI-Orchestrierungs-Workflows mit Blick auf Flexibilität. Nehmen Sie Änderungen an Datenquellen, Modellarchitekturen und Infrastrukturen an, ohne dass eine umfangreiche Überarbeitung erforderlich ist.
Nutzen Sie A/B-Testmethoden, um verschiedene Versionen von AI-Modellen oder -Workflows zu bewerten und datengesteuerte Entscheidungen und iterative Verbesserungen zu ermöglichen.
Zusammenarbeit und Dokumentation
Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams, die an der AI-Entwicklung und -Orchestrierung beteiligt sind. Erleichtern Sie regelmäßige Kommunikation und Wissensaustausch, um Herausforderungen anzugehen und funktionsübergreifendes Verständnis zu fördern. Dokumentieren Sie den AI-Orchestrierungsprozess umfassend. Fügen Sie Informationen über Konfigurationen, Abhängigkeiten und Workflows hinzu, um sicherzustellen, dass das Wissen übertragbar und skalierbar ist.
Sicherheit und Compliance
Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz von AI-Workflows und -Daten. Dazu gehören Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsaudits.
Bleiben Sie über die relevanten Vorschriften und Compliance-Anforderungen auf dem Laufenden. Entwerfen Sie Orchestrierungs-Workflows unter Berücksichtigung von Datenschutz und Privatsphäre und stellen Sie sicher, dass sie mit Branchen- und Rechtsstandards übereinstimmen.
Schulung und Kompetenzentwicklung
Bieten Sie umfassende Schulungen für die Teams an, die an der AI-Orchestrierung beteiligt sind. Stellen Sie sicher, dass die Teammitglieder mit den gewählten Orchestrierungstools und Frameworks vertraut sind. Fördern Sie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens, um das Team über die neuesten Fortschritte bei der AI-Orchestrierung und den zugehörigen Technologien auf dem Laufenden zu halten.
AI-Orchestrierungstools und -Technologien
Mehrere AI-Orchestrierungstools und -Technologien sind auf dem Markt verfügbar und bieten jeweils einzigartige Funktionen.
Hier sind einige beliebte:
Kubernetes
Kubernetes wurde ursprünglich für die Container-Orchestrierung entwickelt und ist zu einem leistungsstarken Tool für die Verwaltung und Orchestrierung von AI-Workloads geworden. Sie ermöglicht die automatisierte Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen. Kubernetes unterstützt eine Vielzahl von AI-Frameworks und ermöglicht eine nahtlose Skalierung und Ressourcenzuweisung.
Kubernetes wird weit verbreitet für die Bereitstellung und Verwaltung von AI-Anwendungen in großem Maßstab eingesetzt. Dies ist besonders vorteilhaft für die Orchestrierung von Microservices-basierten AI-Architekturen und die Sicherstellung hoher Verfügbarkeit und Fehlertoleranz.
Apache Airflow
Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Orchestrieren komplexer Workflows. Sie ermöglicht es Benutzern, Workflows wie gesteuerte azyklische Graphen (DAGs) zu definieren, zu planen und zu überwachen. Mit einer Vielzahl von Betreibern unterstützt Airflow Aufgaben, die von der Datenverarbeitung bis hin zu Modellschulungen und -bereitstellung reichen.
Apache Airflow eignet sich gut für die Orchestrierung von durchgängigen Datenworkflows, einschließlich Datenvorbereitung, Modellschulung und Bereitstellung. Sie wird häufig in Pipelines für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen eingesetzt.
Kubeflow
Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die auf Kubernetes basiert und speziell auf Workflows für maschinelles Lernen zugeschnitten ist. Es bietet Komponenten für Modelltraining, -servierung und -überwachung sowie Funktionen für die Verfolgung von Experimenten und die Pipeline-Orchestrierung.
Kubeflow ist ideal für Unternehmen, die Kubernetes für ihre AI-Workloads nutzen. Es optimiert die Bereitstellung und Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen, erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und unterstützt die Reproduzierbarkeit in ML-Experimenten.
MLflow
MLflow ist eine Open-Source-Plattform zum Verwalten des durchgängigen Lebenszyklus von maschinellem Lernen. Sie umfasst Komponenten zum Verfolgen von Experimenten, zum Verpacken von Code in reproduzierbare Läufe sowie zum Teilen und Bereitstellen von Modellen. MLflow unterstützt mehrere ML-Frameworks und Cloud-Plattformen.
MLflow wurde für Unternehmen entwickelt, die den Lebenszyklus des maschinellen Lernens optimieren möchten – von Experimenten und der Entwicklung bis hin zur Produktionsimplementierung. Es hilft bei der Verwaltung von Modellen, der Verfolgung von Experimenten und der Sicherstellung der Reproduzierbarkeit.
Apache NiFi
Apache NiFi ist ein Open-Source-Datenintegrationstool, das die Automatisierung von Datenflüssen unterstützt. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Entwerfen von Datenpipelines und unterstützt Datenrouting, Transformation und Systemintegration.
Apache NiFi wird häufig für die Datenaufnahme, -transformation und -bewegung in AI- und Datenanalyse-Workflows verwendet. Sie erleichtert die Erstellung skalierbarer und flexibler Datenpipelines.
TensorFlow Extended (TFX)
TensorFlow Extended ist eine durchgängige Plattform für die Bereitstellung produktionsfähiger Machine-Learning-Modelle. Sie umfasst Komponenten für Datenvalidierung, Modelltraining, Modellanalyse und Modellbereitstellung. TFX ist so konzipiert, dass es nahtlos mit TensorFlow-Modellen zusammenarbeitet.
TFX eignet sich für Unternehmen, die sich auf die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen in großem Maßstab konzentrieren. Sie bietet Tools zum Verwalten des gesamten Lebenszyklus eines Modells für maschinelles Lernen, von der Datenvorbereitung bis hin zur Bereitstellung in der Produktion.
Bei der Auswahl eines AI-Orchestrierungstools sollten Unternehmen Faktoren wie ihre spezifischen Anforderungen an Anwendungsfälle, den vorhandenen Technologie-Stack, die einfache Integration, die Skalierbarkeit und den Community-Support berücksichtigen. Jedes Tool hat seine Stärken und eignet sich möglicherweise besser für bestimmte Szenarien. Daher ist es wichtig, sie auf der Grundlage der spezifischen Anforderungen der betreffenden AI-Workflows zu bewerten.
Warum Pure Storage für AI-Orchestrierung?
AI-Orchestrierung ist der übergreifende Leiter von AI-Tools und -Prozessen, der es Unternehmen ermöglicht, AI-bezogene Skalierbarkeit, Flexibilität, Zusammenarbeit und Ressourcenzuweisung zu verbessern.
Um jedoch die AI-Orchestrierung für Ihr Unternehmen voll auszuschöpfen, benötigen Sie eine agile, AI-fähige Daten-Storage-Plattform, die mit den hohen Datenanforderungen von AI-Workloads Schritt halten kann.
Pure Storage unterstützt die AI-Orchestrierung mit einem umfassenden Ansatz, der sowohl Hardware als auch Software umfasst, einschließlich:
- AIRI ® für eine integrierte Plattformlösung, die die Performance von NVIDIA-GPUs mit der Leistungsfähigkeit von All-Flash-Storage-Arrays von Pure Storage in einer einfachen AI-Infrastrukturlösung kombiniert, die darauf ausgelegt ist, Performance im Unternehmensmaßstab zu liefern.
- FlashBlade ® für unstrukturierten Daten-Storage. Die FlashBlade-Familie ermöglicht die Disaggregierung von Storage von der Rechenleistung und fördert die Effizienz, indem Datenquellen unter mehreren GPUs gemeinsam genutzt werden, anstatt Storage mit einzelnen GPUs zu integrieren.
- Portworx ® für AI-Anwendungen, die in Containern ausgeführt werden. Dies ermöglicht Cloud-Kompatibilität und Flexibilität beim Verwalten von Kubernetes-Umgebungen.
- DirectFlash®-Module, die es All-Flash-Arrays ermöglichen, direkt mit dem Roh-Flash-Storage zu kommunizieren.
Darüber hinaus bietet Pure Storage die Evergreen//One ™-Storage-as-a-Service-Plattform an, die durch ein verbrauchsbasiertes Modell die Kosteneffizienz weiter steigert. Dies ist besonders vorteilhaft für AI-Workloads, bei denen die genauen Modelle und Mengen unvorhersehbar sein können.
