from Microservice Design Patterns for AI.
AI向けマイクロサービス設計パターンについて、DZoneの記事が10の重要なパターンを紹介しています。これらのパターンは、AIアプリケーションのモジュール性、スケーラビリティ、柔軟性を高めることを目的としています。具体的には、以下のパターンが挙げられています。
1. Model as a Service (MaaS)：AIモデルを独立したサービスとして扱い、RESTやgRPC APIを通じて機能を公開します。
2. Data Lake Pattern：様々なソースからの生データを一元化し、データの一貫性と品質を保ちます。
3. Training-Inference Separation：トレーニングと推論を分離し、リソースの消費を最適化します。
4. Pipeline Pattern：データ前処理や特徴抽出、モデル推論などの連続したデータ処理タスクに適したパターンです。
5. Batch Serving and Stream Processing：バッチ処理は非リアルタイムタスク、ストリーム処理はリアルタイムアプリケーションに適しています。
6. Sidecar Pattern：AI機能をメインアプリケーションに隣接するコンテナとしてデプロイします。
7. Gateway Aggregation Pattern：複数のマイクロサービスをAPIゲートウェイを通じて統合し、クライアントのやり取りを簡素化します。
8. Asynchronous Messaging：メッセージキューを使用してサービスを非同期にし、システムのパフォーマンスを維持します。
9. Model Versioning：異なるモデルのバージョンを管理し、A/Bテストや段階的な展開を可能にします。
10. Circuit Breaker Pattern：一つのサービスの障害が他に波及するのを防ぎます。
これらのパターンは、AIをマイクロサービスアーキテクチャに統合する際の課題を克服し、技術進歩や市場の要求に応じて進化できる堅牢なAIシステムを構築するためのロードマップを提供します。AIがイノベーションの重要な推進力となる中、これらのマイクロサービスパターンはAI開発の未来を形作る上で重要な役割を果たすでしょう。
