Создание интеллектуальных микросервисов с помощью AWS AI Services

В разработке интеллектуальных приложений наблюдалось экспоненциальный рост с момента конвергенции архитектуры микросервисов и облачных услуг ИИ.

Легкие возможности программирования Copting Go с помощью надежных услуг AIS AWS позволяют разработчикам создавать исполнительские, масштабируемые и интеллектуальные микросервисы, посвященные разнообразным потребностям бизнеса. В этом клубе разработчиками компании DST Global, объясняется, как Go, и услуги AWS ИИ могут быть объединены для создания интеллектуальных микросервисов, обсуждают преимущества этого подхода и предоставляют пошаговое руководство по началу работы.

Зачем использовать микросервисы?

Golang, или Go , является статически напечатанным, составленным языком программирования, который говорит Google. Он направлен на удовлетворение некоторых требований относительно простоты, производительности и масштабируемости. В совокупности они делают его отличным выбором для создания микросервисов:

- Параллелизм. Его встроенная поддержка параллелизации через Goroutines и каналы позволяет разработчикам легко выполнять несколько задач, не подвергаясь большим накладным расходам.

- Быстрая компиляция и выполнение. Поскольку это скомпилированный язык, GO предлагает высокую скорость выполнения и быстрое время настройки, что важно для микросервисов, необходимых для быстрого реагирования на запросы пользователей.

- Минимальный след памяти. Эффективное использование памяти означает, что GO сохраняет свои микросервисы небольшими и, следовательно, дешевым.

- Богатая стандартная библиотека. Его отличная встроенная стандартная библиотека включает в себя инструменты для общения, обработки HTTP и анализа JSON, что облегчает разработку микросервисов.

- Масштабируемость. GO был неотъемлемой частью стадии создания, чтобы сохранить философию простой и надежной, помогая разработчикам в создании и поддержании масштабируемых систем.

Почему выбирают AWS AI Services?

AWS предлагает Developer AI Service Suites для NLP, Computer Vision, ML и прогнозного анализа. Бесплатная комбинация услуг AWS с микросервисами предлагает следующее:

- Основным преимуществом AWS AI Services является их платформа SDK и API, которая значительно облегчит интеграцию для микросервисов, сделанных в GO.

- AWS автоматически масштабирует свои услуги по спросу, чтобы поддерживать постоянную производительность в рамках различных рабочих нагрузок.

- Модель AWS с оплатой как вы используете, гарантирует, что человек платит только за используемые ресурсы.

- Предварительно обученный из Amazon NLP (Amazon Inflectend), распознавание изображений (Amazon Rekognition) и текст в речь (Amazon Polly), этот список рассказывается о таких, как это.

- AWS следует за стандартными протоколами безопасности в отрасли для защиты пользовательских данных для услуг искусственного интеллекта.

Ключевые услуги AWS AI для интеллектуальных микросервисов

Ниже выделены некоторые услуги AWS, которые можно использовать для создания интеллектуальных микросервисов:

- Amazon Recognition. Предоставляет возможности анализа изображений и видео, таких как обнаружение объектов, распознавание лиц и модерация контента.

- Amazon Comprehend. Приложение, которое предлагает такие функции, как обработка естественного языка для анализа настроений, распознавание сущности и обнаружение языка.

- Amazon Polly. Инструмент преобразования текста в речь; Приложения с функциональностью с поддержкой голоса построены.

- Amazon Sage Maker. ML Model Completive Training and Deployment Tool.

- Amazon Translate. Обеспечивает перевод языка в режиме реального времени и партии.

- Amazon Textract. Извлечение текста и данных из форм и таблиц в отсканированные документы.

- Amazon Lex. Включает создание разговорных интерфейсов для приложений с использованием голоса и текста.

- Amazon транскрибируйте. Преобразует речь в текст для таких приложений, как службы транскрипции и голосовая аналитика.

Архитектура интеллектуальных микросервисов с GO и AWS

Архитектура интеллектуальных микросервисов включает в себя несколько слоев:

- Фронтальный слой. Пользовательские интерфейсы или API, которые взаимодействуют с конечными пользователями.

- Микросервисы слой. Микросервисы на основе GO, которые обрабатывают конкретную бизнес-функции.

- Уровень данных. Включает базы данных или решения для хранения данных, такие как Amazon RDS, DynamoDB или S3, для управления данными приложений.

- AWS AI интеграционный уровень. AWS AI Services, которые обрабатывают данные и возвращают результаты в микросервисы.

- Мониторинг и ведение журнала. Инструменты, такие как AWS CloudWatch и рентгенов AWS, для мониторинга производительности и диагностики проблем в микросервисах.

Пошаговое руководство

Шаг 1: Настройка среды разработки

GO Основы конфигурации

Загрузите и установите, Go с официального веб -сайта GO.

После установки установите настройку рабочей области GO и указанные переменные среды. После того, как Go будет готов, установите AWS SDK для интеграции AWS Services.

Настройте свои учетные данные AWS с помощью AWS CLI для безопасного доступа к вашим услугам.

Шаг 2: Разработка микросервисов

Направить микросервисы через их специализацию. Для службы анализа изображений настройте Amazon Rekognition, чтобы идентифицировать объекты на изображении; Используйте Amazon Inflect в качестве службы анализа настроений, которая анализирует отзывы пользователей; и использовать Amazon Polly в качестве службы конверсии текста в речь, чтобы говорить текстовые уведомления.

Каждое микросервис решает конкретные бизнес -требования, не теряя гибкости.

Шаг 3: Интеграция услуг AWS AI

Сделайте необходимые взаимосвязи между микросервисами и службами искусственного интеллекта AWS, создавая сеансы AWS, запустив сервисный клиент и вызывая соответствующие API. На этом этапе обеспечивается надлежащая связь и остается эффективной между микросервисами и службами искусственного интеллекта, что дает интеллектуальные результаты.

Шаг 4: Развертывание микросервисов

После разработки микросервиса рассчитывает микросервисы для переносимости и последовательной работы в разных средах. Соответственно настройте контейнеры для различных служб. Используйте Kubernetes/AWS ECS, чтобы организовать и управлять развертыванием контейнерных микросервисов для большей доступности и масштабируемости.

Мониторинг производительности и включите регистрацию через AWS CloudWatch, при этом группы автоматического масштабирования для обслуживания различных рабочих нагрузок.

Шаг 5: Тестирование и оптимизация

Проведите тщательные тесты на единицу и интеграции, чтобы убедиться, что каждый микросервис работает так, как и должно. Понять производительность связи микросервиса в отношении сервисов AWS, чтобы повысить его производительность и улучшить отзывчивость и использование ресурсов. Частое тестирование и иратрация процесса будут служить для обеспечения надежности и масштабируемости системы.

Преимущества использования услуг GO и AWS AI

- С повышенной производительностью. Простота и управляемые услуги AWS сокращают время и усилия, необходимые для интеллектуального здания приложений.

- Улучшение масштабируемости. Легкий GO в сочетании с инфраструктурой Elastic AWS гарантирует бесшовную масштаб микросервисов.

- Экономическая эффективность. Модель ценообразования платежного платежа AWS и GO с низким содержанием памяти повышает экономию средств.

- Интеллект. Услуги AWS AI добавляют интеллектуальные возможности к микросервисам, такие как расширенные функциональные возможности, такие как анализ настроений, распознавание изображений и синтез речи.

Заключение

Таким образом, по мнению разработчиков DSt Global, создание интеллектуальных микросервисов с комбинацией услуг GO и AWS AIS предлагает отличную производительность, масштаб и передовые функции. Благодаря сильным сторонам эффективного дизайна GO и технологий AWS AI для интеллектуальных приложений, разработчики уже создают микросервисы, которые отвечают современным потребностям бизнеса. Какими бы ни были целью лучшего качества обслуживания клиентов, улучшения бизнес-предложений или анализа в режиме реального времени.

Развертывание микросервисов позволяет предприятиям быстрее инновации и легко адаптироваться к изменяющимся требованиям, не разбивая всю систему. Между этим AWS AI Services позволяет многим легко интегрированным предварительно обученным моделям и инструментам. Это уменьшает сложность решений, управляемых ИИ, предоставляя командам время и пространство, чтобы обеспечить ценность своим пользователям.