Amazon Web Services (AWS) dosahuje míľnik 18 rokov od spustenia svojej cloudovacej služby na ukladanie dát, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Počas týchto rokov AWS neustále aktualizovalo S3 s vylepšeniami rýchlosti spracovania a pridávaním nových služieb.
V nedávnych vývojoch sa AWS sústredilo na podporu pokrokov v oblasti umelej inteligencie (AI) prostredníctvom integrácie funkcií súvisiacich s AI do Amazon S3. Táto pozornosť na AI je zreteľná v vylepšeniach, ktoré AWS zaviedlo, ktoré sa priamo zameriavajú na vývojárov pracujúcich s AI technológiami.
Jednou z významných funkcií je schopnosť priamo ukladať kontrolné body knižnice strojového učenia PyTorch Lightning, frameworku určeného pre hlboké učenie, do Amazon S3. Kontrolné body predstavujú uložené dáta reprezentujúce stav modelu strojového učenia v konkrétnom čase.
AWS tiež posilnilo svoju hybridnú službu AWS Outposts tým, že mu umožnilo ukladať autentifikačné dáta lokálne. Tým sa výrazne redukuje potreba komunikácie so cloudovou službou pre autentifikáciu v každom prípade, čím sa znižuje sieťová spotreba.
Okrem toho môže byť Amazon S3 teraz pripojené – urobiteľné a použiteľné operačným systémom – cez „Mountpoint pre Amazon S3 Container Storage Interface (CSI),“ ktorý podporuje aj „Bottlerocket,“ Linuxový kontajnerový operačný systém AWS.
Simon Robinson, analytik z Enterprise Strategy Group (ESG), uvádza, že S3 je široko prijímaným štandardom v cloudových službách a dátových centrách. Predpokladá, že AWS bude pokračovať v rozširovaní schopností S3, aby uspokojil neklesajúci dopyt po AI.
AWS zdôrazňuje túto progresiu s oznamami počas svojej každoročnej udalosti AWS Pi Day 2024 v marci 2024. Jedno z takýchto oznámení odhalilo, že nové funkcie umožnia modelom strojového učenia ukladať kontrolné body s PyTorch Lightning bez prerušenia bežiacich úloh – významné vylepšenie pre pracovné postupy s strojovým učením.
Dodatočne, s predstavením ovládača „Mountpoint pre Amazon S3 CSI“ môžu kontajnery v službe Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) pristupovať k údajom uloženým v S3, čím ilustrujú kroky Amazonu v oblasti podnikových systémov pre ukladanie súborov, ako zdôraznil Robinson.
V nasledujúcom diskusnom príspevku sa preskúma, ako S3 zmenila trh s ukladaním.
Dôležité Otázky a Odpovede:
Otázka: Aké sú hlavné vylepšenia služby Amazon S3 týkajúce sa AI?
Odpoveď: Hlavné vylepšenia zahŕňajú schopnosť ukladať kontrolné body PyTorch Lightning priamo v Amazon S3, lokálne ukladanie autentifikačných dát pomocou AWS Outposts a pripojenie Amazon S3 cez „Mountpoint pre rozhranie kontajnerového úložiska Amazon S3 (CSI)“, ktoré podporuje Bottlerocket.
Otázka: Aké sú výhody ukladania kontrolných bodov PyTorch Lightning v S3?
Odpoveď: Ukladanie kontrolných bodov priamo v S3 zjednodušuje pracovný tok vývojárov poskytnutím spoľahlivého a škálovateľného riešenia úložiska, zvyšuje odolnosť projektov strojového učenia umožnením obnovenia stavov modelov a uľahčuje spoluprácu medzi členmi tímu, ktorí môžu pristupovať k kontrolným bodom modelov z rôznych geografických lokalít.
Otázka: Ako zlepšuje lokálne ukladanie autentifikačných dát v AWS Outposts jeho služby?
Odpoveď: Lokálne ukladaním autentifikačných dát v AWS Outposts zníži závislosť od neustáleho pripojenia k cloudu pre autentifikáciu, čo môže výrazne znížiť sieťovú prevádzku a zlepšiť rýchlosť autentifikačných procesov.
Výzvy alebo Kontroverzie:
– Bezpečnosť: Zlepšovanie schopností AI často prichádza s väčšími rizikami narušenia bezpečnosti údajov, pretože modely AI často vyžadujú prístup k citlivým údajom.
– Zložitosť: S neustálou integráciou funkcií AI sa môžu objaviť obavy o pridanú zložitosť v cloudovej infraštruktúre a o potrebu kvalifikovaných osôb na efektívne riadenie a využívanie týchto funkcií.
– Náklady: Napriek výhodám môžu ďalšie funkcie zvýšiť náklady pre spoločnosti, najmä ak plne nevyužívajú tieto schopnosti AI.
Výhody:
– Integrácia AI: Priama integrácia AI zlepšuje používateľský zážitok tým, že zjednodušuje pracovný postup s strojovým učením.
– Výkon: Vylepšené rýchlosti a lokalizované operácie s AWS Outposts môžu viesť k lepšiemu výkonu a nižšej latencii.
– Flexibilita: Pripájanie úložiska S3 priamo do operačných systémov a kontajnerových služieb ako EKS poskytuje väčšiu flexibilitu a jednoduchosť použitia.
Nevýhody:
– Zložitosť: Integrácia týchto funkcií AI môže zvýšiť učiaci sa herný priebeh pre vývojárov, ktorí nie sú oboznámení s novými funkčnosťami.
– Závislosť na AWS: Ako sa viac funkcií integrujú do služieb AWS, existuje riziko uzamknutia dodávateľa, kde sa zákazníci ťažko spoliehajú na AWS pre cloudové riešenia.
Súvisiace dôveryhodné zdroje týkajúce sa Amazon S3 a schopností a služieb umelého prieskumu AWS možno nájsť na:
– Amazon Web Services (AWS)
– Amazon S3
– AWS Machine Learning
– Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service)
V nasledujúcej diskusii série o tom, ako S3 zmenila trh s ukladaním, bude cenné preskúmať vplyv týchto funkcií zameraných na AI komplexne.
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com