Computação de borda é uma arquitetura técnica que estende o processamento de dados da nuvem para a borda, aproximando-o do ponto de interação, inclusive em dispositivos móveis. Do ponto de vista do banco de dados, uma arquitetura típica inclui um banco de dados na nuvem, um banco de dados na borda em um data center de borda e bancos de dados incorporados executados em aplicativos em dispositivos de borda, como telefones e tablets, todos vinculados por meio da sincronização de dados para fins de consistência. As plataformas modernas de bancos de dados móveis combinam todos esses recursos.
Uma arquitetura típica de computação de borda
Essa arquitetura oferece quatro vantagens distintas para os aplicativos:
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- Velocidade - Ao processar os dados mais perto do ponto de interação, a distância que eles precisam percorrer é reduzida, diminuindo drasticamente a latência do aplicativo.
- Resiliência - Ao processar dados na borda, você reduz as dependências de uma Internet inerentemente não confiável para os dados, reduzindo o tempo de inatividade do aplicativo. Se qualquer camada upstream da arquitetura for interrompida, os aplicativos downstream não serão afetados de forma alguma.
- Governança de dados - Com a computação de borda, os dados confidenciais nunca precisam sair da borda.
- Eficiência de largura de banda - Ao distribuir o armazenamento de dados para a borda, você reduz o uso da largura de banda e os custos de saída para extrair dados da nuvem.
Quando aplicadas a um sistema de IA, as vantagens da computação de borda podem acelerar e ampliar muito os recursos de IA, tanto no treinamento de algoritmos de aprendizado quanto na aplicação prática de modelos.
A IA "híbrida" é centralizada e descentralizada
Um recente Artigo da Forbes fala sobre a noção de que o "futuro da IA é híbrido", o que significa que a IA precisa da capacidade de processar dados tanto na nuvem quanto na borda para realizar todo o seu potencial. No artigo, o autor afirma:
"A IA precisa de um lugar potente e estável para o treinamento e a inferência de modelos, que exigem grandes quantidades de espaço para o processamento de cargas de trabalho complexas. É aí que entra a nuvem. Ao mesmo tempo, a IA também precisa ser rápida. Para ser útil, ela precisa processar mais perto de onde a ação realmente acontece - a borda de um dispositivo móvel."
Essa observação destaca a noção de que LLM-A IA com tecnologia de ponta é gravitacionalmente centralizada, enquanto a criação e o consumo dos dados que ela usa e produz serão descentralizados e altamente distribuídos.
O aspecto híbrido da IA descrito no artigo pode ser obtido de forma elegante com uma arquitetura de computação de borda, em que a nuvem, o data center de borda e os dispositivos de borda não são ambientes separados, por si só, mas são, na verdade, camadas dentro de um ecossistema de processamento de dados vinculado por meio de sincronização.
Nesse modelo, as cargas de trabalho de IA podem ser processadas onde for mais apropriado. aprendizado profundo O treinamento de IA ocorre em relação a imensas quantidades de dados na nuvem central, onde o armazenamento e a potência são limitados apenas pelo orçamento, enquanto os menores aprendizado de máquina Os modelos de IA podem ser executados na borda diretamente em dispositivos de borda, onde podem fazer coisas como fazer recomendações no local para um usuário com base em dados locais e na situação atual.
O que é necessário para facilitar o conceito de IA híbrida é um banco de dados criado para a computação de borda que também ofereça suporte à IA.
O principal ingrediente da IA: dados
Independentemente das técnicas ou dos algoritmos usados, a espinha dorsal e o recurso mais necessário para obter IA são os dados. Os dados são o combustível para o aprendizado de máquina, tanto histórico para contexto e precedência, quanto em tempo real para consciência situacional. Mas é muito mais do que simplesmente adquirir dados. O local onde você armazena e processa esses dados tem implicações enormes no sucesso (ou no fracasso) dos sistemas baseados em IA, portanto, é necessário considerar cuidadosamente ao projetar uma arquitetura de IA.
IA na borda com um banco de dados móvel
Couchbase é um banco de dados em nuvem de documentos JSON distribuído e em memória que oferece suporte a SQL, pesquisa, eventos e análises. A plataforma é usada para alimentar grandes aplicativos corporativos e pode ser dimensionada para milhões de usuários com tempo de atividade 24×365. Ela também oferece suporte exclusivo para computação de borda e processamento de IA.
O Couchbase pode ser executado na nuvem, na borda e em dispositivos, e pode sincronizar dados entre essas camadas, obtendo as vantagens da computação de borda em termos de velocidade, confiabilidade, governança de dados e eficiência de largura de banda para aplicativos.
Arquitetura de computação de borda do Couchbase
O Couchbase também é capaz de integrar a IA em toda a arquitetura por meio de sua capacidade de chamar modelos diretamente do banco de dados e alimentá-los com dados operacionais em tempo real, seja na nuvem, na borda ou em um dispositivo móvel. Esses recursos se combinam para tornar o conceito de "IA híbrida" uma realidade.
Vamos explorar isso em mais detalhes.
Nativo da borda
O Couchbase Mobile A pilha de produtos oferece suporte nativo a arquiteturas de computação de borda, fornecendo:
Um banco de dados nativo da nuvem: Disponível como um banco de dados como serviço totalmente gerenciado e hospedado com Couchbase Capellaou implantar e hospedar Servidor Couchbase por conta própria.
Um banco de dados incorporado: Couchbase Lite é a versão incorporável do Couchbase para aplicativos móveis e de IoT que armazena dados localmente no dispositivo. Ele fornece funcionalidade completa de consulta CRUD e SQL e é compatível com todas as principais plataformas, incluindo iOS, OS X, tvOS, Android, Linux, Windows, Xamarin, Kotlin e muito mais.
Sincronização de dados da nuvem para a borda: Um gateway seguro e hierárquico para sincronização de dados pela Web, bem como sincronização ponto a ponto entre dispositivos, com suporte para autenticação, autorização e controle de acesso refinado. Escolha entre sincronização de dados totalmente hospedada e gerenciada com Serviços de aplicativos Capellaou instalar e gerenciar Gateway de sincronização do Couchbase você mesmo.
A sincronização de dados integrada do Couchbase Mobile conecta a pilha, sincronizando os dados entre o banco de dados de back-end na nuvem e o banco de dados incorporado em execução nos dispositivos de borda, conforme a conectividade permite, enquanto durante interrupções na rede os aplicativos continuam a operar devido ao processamento local de dados.
Com a pilha do Couchbase Mobile, você pode criar arquiteturas de borda de várias camadas para dar suporte a qualquer requisito de velocidade, disponibilidade ou baixa largura de banda.
Pronto para IA
O Couchbase Mobile não foi projetado apenas para computação de borda, ele também oferece suporte à IA da nuvem à borda, inclusive em dispositivos.
IA na nuvem com o Couchbase Analytics Service
O Couchbase oferece processamento na memória para uma capacidade de resposta hiper-rápida e uma arquitetura distribuída para dimensionamento e resiliência, proporcionando a velocidade, a capacidade de armazenamento e a potência de carga de trabalho necessárias para processar as enormes quantidades de dados necessárias para treinar modelos de IA.
Ele também oferece um Serviço de análiseO sistema de análise de dados é um recurso que permite a análise de dados operacionais sem a necessidade de transferi-los para um sistema analítico separado, eliminando a necessidade de longos processos de análise. ETL (extrair, transformar, carregar) a serem executados antes que os dados possam ser usados para treinamento ou análise de modelos.
Além disso, embora o Couchbase seja um banco de dados de documentos, os cientistas de dados trabalham com ele usando uma linguagem familiar: SQLcom junções e agregações. Isso permite que eles escrevam consultas complexas e altamente contextuais em conjuntos de dados maciços que retornam resultados em milissegundos ou sub-milissegundos, reduzindo o tempo de insight e acelerando a preparação de dados e as iterações de treinamento de modelos.
O Couchbase Analytics Service oferece um recurso de integração de IA chamado Funções definidas pelo usuário (UDF) do Pythonque permite que os desenvolvedores vinculem o código Python como uma função e o chamem em consultas SQL. Isso permite que eles criem um pipeline contínuo, sem processos de ETL tediosos, de modelos de aprendizado de máquina baseados em Python para o Couchbase Analytics para aplicar IA em escala a coisas como análise de sentimentos, previsão de resultados prováveis ou classificação de itens com base em dados operacionais retornados de consultas analíticas.
Um exemplo de uso de modelos de aprendizado de máquina com o Couchbase Analytics pode ser encontrado neste postagem no blog.
Com o Analytics Service, o Couchbase atende ao lado da nuvem do conceito de "IA híbrida".
IA de ponta com o Couchbase Lite Predictive Query
Embora as cargas de trabalho de IA pesadas possam ser executadas de forma eficiente em escala na nuvem com o Couchbase, há casos em que a execução de modelos menores na borda em dispositivos móveis é desejada, por exemplo, para fazer coisas como recomendações com base em dados locais em tempo real. E o aumento da potência dos dispositivos móveis atuais, bem como o surgimento de modelos de aprendizado de máquina otimizados para dispositivos móveis, estão tornando a IA na borda uma realidade.
De fato, o API de consulta preditiva foi projetado para IA de ponta, permitindo que os aplicativos móveis usem modelos de aprendizado de máquina pré-treinados e executem consultas preditivas em relação aos dados locais no dispositivo. Essas previsões, feitas com base em dados em tempo real capturados pelo aplicativo móvel, permitem uma série de aplicativos atraentes.
Ao aplicar modelos de aprendizado de máquina no dispositivo móvel, as recomendações e previsões são mais personalizadas, podem ser instantâneas e ter mais impacto graças à alta disponibilidade garantida, à latência ultrabaixa e ao uso reduzido da largura de banda da rede possibilitado pelo processamento local de dados. Em essência, isso elimina a necessidade de enviar dados pela Internet para centros de dados em nuvem distantes para serem avaliados pela IA, tornando toda a experiência mais rápida e confiável.
Exemplos de IA na borda incluem varejo e comércio eletrônico, em que as recomendações de itens no local podem ser feitas com base em imagens ou fotos; hospitalidade, em que as preferências pessoais são combinadas com local, hora, clima e outros fatores para recomendar comodidades em tempo real; ou manufatura industrial, em que os problemas em processos de fábrica de alta velocidade podem ser previstos e atenuados instantaneamente antes que ocorra uma falha.
Para saber mais sobre como usar modelos de aprendizado de máquina com o Couchbase Lite, leia isto postagem no blog .
Com a API Predictive Query, o Couchbase Lite atende ao lado do dispositivo móvel do conceito de "IA híbrida".
IA da nuvem à borda e ao dispositivo
Ao combinar os recursos de IA do Couchbase Mobile com seu suporte nativo para arquiteturas de computação de borda, as organizações podem colocar cargas de trabalho de processamento de IA e processamento de dados em qualquer topologia necessária para os sistemas de IA integrados mais rápidos e dimensionáveis, todos executados em uma tecnologia de banco de dados padrão.
Arquitetura de computação de borda do Couchbase
Com essa arquitetura, as cargas de trabalho de IA são processadas onde faz mais sentido para a complexidade de um determinado modelo e a quantidade de dados necessários. O treinamento de aprendizagem profunda e a aplicação de grandes modelos ocorrem em relação a imensas quantidades de dados na nuvem, o que oferece a escala para treinar com eficiência os modelos de aprendizagem profunda e aplicá-los em massa, enquanto os modelos menores de aprendizagem de máquina são executados na borda diretamente nos dispositivos de borda, onde aproveitam os dados locais para envolvimento e interação imediatos.
E o sistema de IA também se beneficia muito do fato de fazer parte de um único ecossistema de tecnologia de dados, pois usa o mesmo banco de dados, consultas e APIs em toda a pilha, tornando o desenvolvimento e a manutenção contínua muito mais fáceis do que com um extenso mistura de diferentes tecnologias de banco de dados.
A computação de borda é uma necessidade para que a IA cumpra toda a sua promessa hoje e no futuro, e o banco de dados moderno nativo de borda e pronto para IA do Couchbase está pronto para ajudar a forjar o próximo grande avanço.
Saiba mais sobre os recursos de IA do Couchbase:
A conexão entre a IA de ponta a ponta na nuvem e uma plataforma de banco de dados móvel é realmente intrigante! Sua exploração dessa sinergia abre possibilidades interessantes para melhorar os aplicativos móveis. A maneira como você liga os pontos entre os recursos de IA baseados na nuvem e uma plataforma de banco de dados móvel mostra o potencial de inovação e eficiência no mundo da IA e da tecnologia móvel. Ótimos insights sobre a natureza evolutiva da IA e da tecnologia móvel!