Создание интеллектуальных микросервисов с помощью Go и AWS AI Services

Развитие интеллектуальных приложений переживает экспоненциальный рост с момента конвергенции архитектуры микросервисов и облачных сервисов ИИ.

Объединение возможностей легкого программирования Go с надежными службами ИИ AWS позволяет разработчикам создавать производительные, масштабируемые и интеллектуальные микросервисы, предназначенные для различных бизнес-потребностей. В этой статье разработчиками компании DST Global объясняется, как можно объединить Go и службы ИИ AWS для создания интеллектуальных микросервисов, обсуждаются преимущества этого подхода и предоставляется пошаговое руководство по началу работы.

Зачем использовать Go для микросервисов?

Golang, или Go , — это статически типизированный, компилируемый язык программирования, говорящий на языке Google. Он нацелен на удовлетворение некоторых требований относительно простоты, производительности и масштабируемости. В совокупности они делают его отличным выбором для создания микросервисов:

- Параллелизм. Встроенная поддержка параллелизма через горутины и каналы позволяет разработчикам легко решать несколько задач, не создавая при этом больших накладных расходов на производительность.

- Быстрая компиляция и выполнение. Поскольку Go является компилируемым языком, он обеспечивает высокую скорость выполнения и быстрое время сборки, что крайне важно для микросервисов, которым необходимо быстро реагировать на запросы пользователей.

- Минимальный объем памяти. Эффективное использование памяти означает, что Go сохраняет свои микросервисы небольшими и, следовательно, дешевыми.

- Богатая стандартная библиотека. Его великолепная встроенная стандартная библиотека включает инструменты для работы в сети, обработки HTTP и анализа JSON, что упрощает разработку микросервисов.

- Масштабируемость. Go изначально был изначально задуман как язык программирования, чтобы сохранить простоту и надежность философии, помогая разработчикам легко создавать и поддерживать масштабируемые системы.

Почему стоит выбрать AWS AI Services?

AWS предлагает разработчикам наборы услуг ИИ для обработки естественного языка, компьютерного зрения, машинного обучения и предиктивного анализа. Бесшовное сочетание услуг ИИ AWS с микросервисами предлагает следующее:

- Главным преимуществом сервисов AWS AI является их платформа SDK и API, которая значительно упростит интеграцию микросервисов, созданных на Go.

- AWS автоматически масштабирует свои сервисы по мере возникновения спроса, чтобы поддерживать стабильную производительность при меняющихся рабочих нагрузках.

- Модель оплаты по факту использования AWS гарантирует, что вы платите только за использованные ресурсы.

- Предварительно обученные на основе технологий обработки естественного языка Amazon (Amazon Comprehend), распознавания изображений (Amazon Rekognition) и преобразования текста в речь (Amazon Polly) — этот список можно продолжать.

- AWS придерживается стандартных протоколов безопасности в отрасли для защиты пользовательских данных для сервисов ИИ.

Ключевые сервисы AWS AI для интеллектуальных микросервисов

Ниже перечислены некоторые сервисы AWS AI, которые можно использовать для создания интеллектуальных микросервисов:

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

- Amazon Comprehend. Приложение, предлагающее такие функции, как обработка естественного языка для анализа настроений, распознавания сущностей и определения языка.

- Amazon Polly. Инструмент преобразования текста в речь; созданы приложения с голосовой поддержкой.

- Amazon Sage Maker. Инструмент обучения и развертывания построения моделей машинного обучения.

- Amazon Translate. Обеспечивает языковой перевод в режиме реального времени и в пакетном режиме.

- Amazon Textract. Извлечение текста и данных из форм и таблиц в отсканированных документах.

- Amazon Lex. Позволяет создавать диалоговые интерфейсы для приложений с использованием голоса и текста.

- Amazon Transcribe. Преобразует речь в текст для таких приложений, как службы транскрипции и голосовой аналитики.

Архитектура интеллектуальных микросервисов с Go и AWS

Архитектура интеллектуальных микросервисов включает несколько уровней:

- Уровень интерфейса. Пользовательские интерфейсы или API, которые взаимодействуют с конечными пользователями.

- Уровень микросервисов.

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

- Уровень интеграции AWS AI. Сервисы AWS AI, которые обрабатывают данные и возвращают результаты микросервисам.

- Мониторинг и ведение журнала. Такие инструменты, как AWS CloudWatch и AWS X-Ray, для мониторинга производительности и диагностики проблем в микросервисах.

Пошаговое руководство от разработчиков DST Global

Шаг 1: Настройка среды разработки

Основы конфигурации Go

Загрузите и установите Go с официального сайта Go.

После установки настройте рабочее пространство Go и укажите переменные среды. Когда Go будет готов, установите AWS SDK для Go для интеграции сервисов AWS.

Настройте учетные данные AWS с помощью AWS CLI для безопасного аутентифицированного доступа к вашим сервисам.

Шаг 2: Проектирование микросервисов

Направьте микросервисы через их специализацию. Для сервиса анализа изображений настройте Amazon Rekognition для идентификации объектов на изображении; используйте Amazon Comprehend в качестве сервиса анализа настроений, который анализирует отзывы пользователей; и используйте Amazon Polly в качестве сервиса преобразования текста в речь для озвучивания текстовых уведомлений.

Каждый микросервис решает определенную бизнес-задачу, не теряя гибкости.

Шаг 3: Интеграция служб искусственного интеллекта AWS

Создайте необходимые взаимосвязи между микросервисами и сервисами AWS AI, создав сеансы AWS, запустив клиент сервиса и вызвав соответствующие API. На этом этапе обеспечивается надлежащая связь и она остается эффективной между микросервисами и сервисами AI, что дает интеллектуальные результаты.

Шаг 4: Развертывание микросервисов

После разработки микросервисов докеризуйте микросервисы для переносимости и согласованной работы в разных средах. Соответствующим образом настройте контейнеры для различных сервисов. Используйте Kubernetes/AWS ECS для оркестровки и управления развертыванием контейнеризированных микросервисов для большей доступности и масштабируемости.

Контролируйте производительность и включайте ведение журнала через AWS CloudWatch, используя группы автоматического масштабирования для обслуживания различных рабочих нагрузок.

Шаг 5: Тестирование и оптимизация

Проведите тщательные модульные и интеграционные тесты, чтобы убедиться, что каждый микросервис работает как надо. Поймите производительность связи микросервиса с сервисами AWS, чтобы повысить его производительность и улучшить отзывчивость и использование ресурсов. Частое тестирование и итерация процесса послужат для обеспечения надежности и масштабируемости системы.

Преимущества использования Go и AWS AI Services

- Благодаря улучшенной производительности , простота Go и управляемые сервисы AWS сокращают время и усилия, необходимые для создания интеллектуальных приложений.

- Улучшение масштабируемости. Легкий Go в сочетании с эластичной инфраструктурой AWS гарантирует бесшовное масштабирование микросервисов.

- Эффективность затрат. Модель ценообразования AWS с оплатой по факту использования и низкий объем памяти Go способствуют экономии средств.

- Интеллект. Сервисы искусственного интеллекта AWS добавляют интеллектуальные возможности к микросервисам, например, расширенные функции, такие как анализ настроений, распознавание изображений и синтез речи.

Заключение

Создание интеллектуальных микросервисов с помощью комбинации Go и сервисов AWS AI, таким образом, обеспечивает большую производительность, масштабируемость и расширенные функции. Благодаря преимуществам эффективного дизайна Go и технологиям AWS AI для интеллектуальных приложений разработчики уже создают микросервисы, которые отвечают современным бизнес-потребностям. Какова бы ни была цель — улучшение клиентского опыта, улучшение бизнес-предложений или анализ в реальном времени — интеграция Go и AWS требует как адаптивности, так и надежности в экосистемах приложений.

Развертывание микросервисов позволяет компаниям быстрее внедрять инновации и легко адаптироваться к меняющимся требованиям, не нарушая при этом всю систему. Между тем, сервисы AWS AI позволяют использовать множество легко интегрируемых предварительно обученных моделей и инструментов. Это снижает сложность решений на основе ИИ, предоставляя командам время и пространство для предоставления ценности своим пользователям.