Diseñar tuberías de datos escalables para aplicaciones de IA

El enfoque específico de este artículo es revisar la tubería de datos a gran escala para el uso de IA, que aborda las '3V', es decir, volumen, variedad y velocidad. Esta investigación tiene como objetivo descubrir y comparar enfoques arquitectónicos y herramientas que mejoren la velocidad, solidez y escalabilidad de los flujos de datos para IA. Esto incluye trabajar con aceleradores de hardware, trabajo basado en la nube y los enfoques para gestionar los datos desde la ingestión hasta la producción. Es esencial demostrar que los requisitos para soluciones a gran escala como FPGAs, Contenedores y la gestión del ciclo de vida del modelo pueden mejorar la latencia y el rendimiento de un flujo de datos de IA utilizando simulaciones y escenarios en tiempo real. El estudio muestra la importancia de combinar estas tecnologías avanzadas para cubrir los desafíos estándar en el análisis de datos de IA, incluyendo las dificultades en el procesamiento de datos y la necesidad de análisis en tiempo real. Finalmente, el estudio identifica prácticas óptimas para implementar tuberías de datos al elegir la forma más precisa y efectiva para alimentar la creciente demanda de modelos de inteligencia artificial mientras se asegura el soporte necesario para ejecutar y mantener esos modelos impulsados por IA en producción. Publicado: 26 de enero de 2021