Kubernetes Capacita Startups de IA com Soluções Escaláveis e Containerizadas

Carmine Rimi, gestor de produto de IA na Canonical (a equipa por trás do Ubuntu), partilha insights sobre a interseção de IA e Kubernetes.

Um estudo da Universidade de Stanford reporta um aumento de 14 vezes em startups de IA desde 2000, enquanto desenvolvedores de IA baseados no Reino Unido experimentaram um aumento de 200% em financiamento de capital de risco só no último ano. Estes números sublinham a procura crescente por infraestrutura de IA fiável e escalável.

Construir aplicações de IA é inerentemente complexo. Desenvolvedores devem fazer malabarismo com extração de características, verificação de recolha de dados, análise estatística e orquestração de recursos antes mesmo de escrever uma linha de código ML. Manutenção contínua é necessária para manter modelos atuais e seguros.

Contenha-se: O Poder dos Containers

Em resposta, a indústria voltou-se para o Kubernetes — uma plataforma gratuita, open-source que automatiza a implementação e gestão de workloads containerizados, incluindo pipelines de IA e machine learning. Ao abstrair detalhes de infraestrutura, o Kubernetes permite que as equipas se concentrem no desenvolvimento de modelos em vez de overhead operacional.

A Forrester afirmou recentemente que "o Kubernetes ganhou a guerra pela dominância da orquestração de containers e deve estar no centro dos seus planos de microsserviços." Containers fornecem ambientes leves e portáteis que podem ser facilmente escalados em recursos on-premise ou cloud, permitindo que serviços de IA monolíticos sejam divididos em microsserviços modulares e manteníveis.

Um inquérito da Cloud Native Computing Foundation mostra que a maioria dos desenvolvedores já utiliza Kubernetes em múltiplas etapas do ciclo de vida da IA — do treino à inferência. O Kubernetes destaca-se na escala de modelos de deep learning computacionalmente intensivos e na gestão de grandes datasets em servidores commodity.

Além do treino, o Kubernetes suporta inferência distribuída entre dispositivos edge e data centers centrais, simplificando cenários de implementação que de outra forma exigiriam soluções personalizadas, não containerizadas.

Mudança de Foco

À medida que empresas adotam IA para cortar custos, melhorar a tomada de decisão e proporcionar experiências personalizadas, containers baseados em Kubernetes emergiram como a plataforma preferida. Em dezembro de 2020, o projeto Kubernetes introduziu o Kubeflow, um framework que simplifica workflows de machine learning no Kubernetes.

Inicialmente desenhado para serviços stateless, o Kubernetes agora suporta workloads de IA complexos e stateful graças às suas APIs ricas, fiabilidade e desempenho. Em 2017, apenas o Google Kubernetes Engine (GKE) da Google Cloud Platform suportava a plataforma; hoje, todas as grandes clouds — AKS do Microsoft Azure, EKS da Amazon e outras — oferecem serviços Kubernetes geridos.

A rápida adoção do Kubernetes por empresas e provedores cloud demonstra a sua eficácia em entregar repetibilidade, tolerância a falhas e escalabilidade para aplicações de IA. O Kubernetes tornou-se o padrão de facto para gerir workloads de IA containerizados, e os seus benefícios crescerão à medida que a adoção de IA continuar.

O autor é Carmine Rimi, gestor de produto de IA na Canonical.