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Quando sei phasing advanced analytics, machine learning e di intelligenza artificiale nella vostra infrastruttura, tradizionali configurazioni non sono sempre all’altezza del compito. Applicazioni relative ai possono accumulare un grande volume di dati basata su requisiti di I/O. Avrai bisogno di assicurarsi che questi attributi sono parte del programma di installazione:
Ad alta velocità di lettura accessHigh-velocità di scrittura accessReasonable costo
I Servizi Cloud di Microsoft, per esempio, utilizzare hardware e scala praticamente all’infinito per gestire AI carichi di lavoro. Utilizzando hardware, Microsoft è in grado di fornire servizi di archiviazione su protocolli standard come iSCSI, NFS, SMB, CIFS, etc. e funzionalità più avanzate.
Commodity hardware è una tendenza crescente durante la progettazione di un sistema per la gestione di grandi volumi di dati. Grandi infrastrutture di dati normalmente utilizzano hardware per distribuire terabyte di dati in tutta la rete. Microsoft Azure storage fornisce una soluzione conveniente per la IA, sostenendo dati strutturati e non strutturati in una piattaforma altamente scalabile. Hai anche la possibilità di implementare l’archiviazione relative routine di automazione utilizzando RESTful Api.
AI applicazioni e i carichi che si può mettere su un sistema di risorse variare in base al volume e complessità. Per il supporto di deep learning, il problem-solving, il ragionamento e l’apprendimento, queste applicazioni richiedono la capacità di analizzare grandi volumi di dati in vari formati, quindi compilare i dati e produrre risultati in un ottimo periodo di tempo.
Qui ci sono due esempi di come la Microsoft è la progettazione di applicazioni per realizzare l’infrastruttura di AI:
Azure Machine Learning è una metodologia progettato da Microsoft per integrare predictive analytics all’interno di applicazioni. Il Machine Learning Studio permette agli sviluppatori di utilizzare conosciuto le tecniche di programmazione per la progettazione di modelli di AI.
Microsoft Azure Cognitive Servizi è un’altra offerta che combina l’esperienza dell’utente con la macchina di base di intelligenza. Cognitive Servizi consente all’utente, aiutando la distribuzione di applicazioni su piattaforme facilmente.
Cognitivo lo Sviluppo di Servizi copre le seguenti aree:
VisionSpeechLanguageKnowledgeSearch
Microsoft ha recentemente annunciato Azure Batch IA Formazione. Questo è uno spazio segmentato all’interno di Azure Cloud che gli sviluppatori possono utilizzare per lavorare AI applicazioni, senza timore di compromettere le risorse di infrastruttura. Facendo questo tipo di modellazione, gli sviluppatori saranno in grado di determinare ciò che è necessario per la loro infrastruttura di prima applicazione viene distribuita.
Ognuno di questi strumenti può utilizzare Azure Cloud per la distribuzione, come pure, in modo che si possono trarre i vantaggi di test/sviluppo e produzione in Azure.
AI dipendenze dell’infrastruttura variare, e smart design è fondamentale. Microsoft Azure, insieme con Microsoft per lo sviluppo di strumenti di formazione e di, mettere in una soluzione personalizzata a portata di mano.
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