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Best 3 Serverless AI tools for Cloud Computing

Popular Serverless AI tools in Cloud Computing include Cerebrium, Metorial et Infragate, helping you work more efficiently.

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About Serverless

Les plateformes Serverless sont un type de service de cloud computing qui permet aux développeurs de créer et d'exécuter des applications sans gérer l'infrastructure de serveur sous-jacente. Ces plateformes exécutent du code en réponse à des événements, gérant automatiquement les ressources de calcul nécessaires. Ce modèle de paiement à l'exécution, piloté par les événements, signifie que vous ne payez que pour les ressources utilisées pendant l'exécution du code, éliminant ainsi les coûts liés au temps d'inactivité. L'architecture Serverless accélère les cycles de développement et permet des solutions hautement évolutives et rentables pour des charges de travail variables.

Fonctionnalités Clés

  • Exécution Pilotée par les Événements : Le code est déclenché automatiquement par des événements tels que des requêtes HTTP, des modifications de base de données ou des téléversements de fichiers.
  • Mise à l'Échelle Automatique : Les ressources s'adaptent de manière transparente de zéro à des milliers de requêtes simultanées en fonction de la demande en temps réel.
  • Aucune Gestion de Serveur : Élimine le besoin de provisionner, de patcher ou de gérer des serveurs, des systèmes d'exploitation ou des logiciels.
  • Tarification à l'Usage : La facturation est basée sur le nombre d'exécutions et le temps de calcul précis consommé, et non sur la capacité de serveur pré-allouée.

Cas d'Utilisation

Le Serverless est idéal pour créer des backends d'API pour les applications web et mobiles, des pipelines de traitement de données en temps réel et des applications IoT. Il est également couramment utilisé pour créer des microservices, automatiser des tâches planifiées (cron jobs) et alimenter des backends de chatbots où le trafic peut être imprévisible.

Comment Choisir

Lors de la sélection d'un outil Serverless, tenez compte de facteurs tels que les langages de programmation pris en charge, les métriques de performance comme les temps de démarrage à froid, les limites de durée d'exécution et les capacités d'intégration avec d'autres services cloud (par exemple, bases de données, stockage, files d'attente de messages). Évaluez également les outils de surveillance, de journalisation et de débogage de la plateforme pour garantir la visibilité opérationnelle.

Serverless use cases

1

Création de Backends d'API Évolutifs

Une équipe de développement d'applications mobiles doit créer un backend pour l'authentification des utilisateurs, le stockage et le traitement des données. Au lieu de provisionner et de gérer une flotte de serveurs, ils utilisent une plateforme serverless. Chaque point de terminaison d'API (par exemple, /login, /getProfile) est mappé à une fonction distincte. Lorsqu'un utilisateur interagit avec l'application, cela déclenche la fonction correspondante, qui exécute sa logique et renvoie une réponse. La plateforme met automatiquement à l'échelle le nombre d'instances de fonction pour gérer des milliers d'utilisateurs simultanés pendant les heures de pointe et le réduit à zéro en l'absence de trafic, ce qui réduit considérablement les coûts d'infrastructure et la charge opérationnelle.

2

Traitement d'Images et de Données en Temps Réel

Une plateforme de médias sociaux doit traiter instantanément les images téléchargées par les utilisateurs. Ils configurent une fonction serverless pour qu'elle se déclenche chaque fois qu'une nouvelle image est téléchargée dans leur compartiment de stockage cloud. Cette fonction effectue automatiquement des tâches telles que le redimensionnement de l'image en plusieurs formats (miniature, web, mobile), l'application de filigranes et son passage par un service d'IA pour la modération de contenu. L'ensemble du processus est piloté par les événements et se termine en quelques secondes. Cette approche évite de maintenir une flotte dédiée de serveurs de traitement qui resteraient inactifs la plupart du temps, garantissant ainsi des performances élevées et une rentabilité optimale.

3

Automatisation des Tâches Planifiées et des Cron Jobs

Une société de services financiers doit générer et envoyer par e-mail un rapport de performance quotidien à la fin de chaque jour ouvrable. Au lieu de faire fonctionner un serveur dédié 24/7 juste pour cette tâche, ils utilisent une fonction serverless programmée pour s'exécuter à une heure précise (par exemple, 17h tous les jours). La fonction interroge les bases de données, agrège les données, génère le rapport et l'envoie à une liste de diffusion. Ce 'cron job serverless' ne coûte que quelques centimes par jour, car ils ne paient que pour les quelques minutes de temps d'exécution, par rapport au coût important d'un serveur toujours actif. C'est une solution très efficace pour les tâches de backend périodiques et automatisées.

4

Ingestion et Traitement des Données IoT

Une entreprise de technologie agricole déploie des milliers de capteurs dans les champs pour surveiller l'humidité et la température du sol. Chaque capteur envoie des données toutes les quelques minutes. Une architecture serverless est utilisée pour gérer ce flux de données massif et intermittent. Un courtier de messages IoT reçoit les données et déclenche une fonction serverless pour chaque message entrant. La fonction valide les données, les transforme en un format standard et les stocke dans une base de données de séries temporelles pour analyse. Ce modèle s'adapte sans effort pour gérer des millions d'appareils sans avoir besoin de provisionner ou de gérer une infrastructure complexe d'ingestion de données.

5

Alimentation des Backends de Chatbots et d'Assistants Vocaux

Une entreprise de service client développe un chatbot pour son site web afin de répondre aux questions courantes des utilisateurs. La logique backend du chatbot est construite à l'aide de fonctions serverless. Lorsqu'un utilisateur envoie un message, une passerelle API achemine la requête vers une fonction. Cette fonction traite le texte, peut appeler un service d'IA externe pour la compréhension du langage naturel, interroge une base de connaissances et renvoie une réponse formatée. Le modèle serverless est parfait pour ce cas d'utilisation car le trafic des chatbots est souvent en rafales et imprévisible. Le backend peut s'adapter instantanément pendant les périodes de fort trafic et n'entraîne aucun coût pendant les périodes d'inactivité.

6

Orchestration de Flux de Travail Pilotés par les Événements

Une plateforme de commerce électronique doit traiter les nouvelles commandes via un flux de travail en plusieurs étapes : valider la commande, traiter le paiement, mettre à jour l'inventaire et notifier le service d'expédition. L'ensemble de ce processus est orchestré à l'aide de fonctions serverless. Un nouvel événement de commande déclenche la première fonction (validation). Après une validation réussie, elle déclenche la fonction de paiement. Chaque étape est une petite fonction indépendante qui effectue une seule tâche, puis transmet le résultat à l'étape suivante. Cette approche basée sur les microservices est très résiliente, car une défaillance à une étape peut être facilement réessayée ou gérée sans affecter l'ensemble du système. Elle permet également de modifier ou d'ajouter facilement de nouvelles étapes au flux de travail.

Related categories

IA et Apprentissage Automatique1Services d'IA1Application Deployment1Automatisation1Backend en tant que service1Sécurité du cloud1Cloud Solutions1Conteneurisation1Gestion des coûts1Database As A Service1Deployment1DevOps1

Serverless FAQ

Qu'est-ce que l'informatique Serverless ?

L'informatique Serverless est un modèle d'exécution dans le cloud où le fournisseur de cloud gère dynamiquement l'allocation et le provisionnement des serveurs. Cela ne signifie pas qu'il n'y a pas de serveurs ; cela signifie que les développeurs n'ont pas à les gérer. Vous écrivez et déployez du code sous forme de fonctions individuelles, et la plateforme les exécute et les met à l'échelle automatiquement en réponse à des événements. Le principal avantage est le modèle de paiement à l'exécution, où vous n'êtes facturé que pour le temps de calcul réel que votre code utilise, à la milliseconde près, plutôt que de payer pour des serveurs inactifs.

En quoi le Serverless est-il différent des Conteneurs (par exemple, Docker) ?

Le Serverless et les Conteneurs sont deux technologies cloud mais diffèrent par leur niveau d'abstraction et de gestion. Les principales différences incluent :

  • Niveau d'Abstraction : Le Serverless abstrait l'ensemble du système d'exploitation et de l'environnement d'exécution ; vous ne gérez que le code (fonctions). Les conteneurs (comme Docker) empaquettent une application avec ses dépendances et ses bibliothèques au niveau de l'OS, ce qui vous oblige à gérer l'environnement du conteneur.
  • Mise à l'Échelle : Les plateformes Serverless se mettent à l'échelle automatiquement à partir de zéro en fonction d'événements individuels. Les conteneurs nécessitent que vous gériez la logique de mise à l'échelle et l'infrastructure, en utilisant souvent des orchestrateurs comme Kubernetes pour mettre à l'échelle des clusters de serveurs.
  • Tarification : Le Serverless est généralement facturé à l'exécution, pour des millisecondes de temps de calcul. Les conteneurs sont généralement facturés pour les machines virtuelles ou les ressources sous-jacentes qui sont toujours en cours d'exécution, quelle que soit leur utilisation.

Quels sont les principaux avantages de l'utilisation d'une architecture Serverless ?

Les principaux avantages de l'adoption d'une architecture serverless découlent de la décharge de la gestion de l'infrastructure. Les principaux avantages incluent :

  • Réduction des Coûts Opérationnels : Le modèle de paiement à l'usage élimine les dépenses liées à la capacité de serveur inactive, ce qui entraîne souvent des économies de coûts importantes pour les applications à trafic variable ou peu fréquent.
  • Évolutivité Automatique : Les applications s'adaptent automatiquement et instantanément à la demande, garantissant une haute disponibilité sans intervention manuelle.
  • Productivité Accrue des Développeurs : Les développeurs peuvent se concentrer uniquement sur l'écriture de la logique métier (code) au lieu de se soucier du provisionnement, de l'application de correctifs et de la gestion des serveurs.
  • Mise sur le Marché plus Rapide : Le processus de déploiement simplifié et l'accent mis sur les fonctions permettent une itération plus rapide et une livraison plus rapide de nouvelles fonctionnalités.

Qu'est-ce qu'un 'démarrage à froid' en Serverless et comment affecte-t-il les performances ?

Un 'démarrage à froid' (cold start) fait référence à la latence subie lors de la première invocation d'une fonction serverless après une période d'inactivité. Lorsqu'une fonction n'a pas été utilisée, la plateforme peut arrêter son conteneur pour économiser des ressources. L'invocation suivante nécessite que la plateforme trouve un serveur, charge le code de la fonction et initialise l'environnement d'exécution, ce qui ajoute un délai. Les appels ultérieurs lorsque la fonction est 'chaude' sont beaucoup plus rapides. Les démarrages à froid peuvent affecter les performances des applications sensibles à la latence, comme les API destinées aux utilisateurs. Les fournisseurs travaillent continuellement à réduire les temps de démarrage à froid, et les développeurs peuvent utiliser des stratégies comme la concurrence provisionnée pour maintenir les fonctions au chaud, bien que cela puisse entraîner des coûts supplémentaires.

Comment choisir le bon fournisseur Serverless ?

Le choix du bon fournisseur serverless dépend des besoins spécifiques de votre projet. Tenez compte de ces facteurs clés :

  • Intégration de l'Écosystème : Si vous utilisez déjà d'autres services d'un fournisseur de cloud spécifique (par exemple, AWS, Google Cloud, Azure), le choix de leur offre serverless offre souvent une intégration transparente avec les bases de données, le stockage et les services d'authentification.
  • Support des Langages et des Environnements d'Exécution : Assurez-vous que le fournisseur prend en charge les langages de programmation et les versions d'environnement d'exécution spécifiques que votre équipe utilise.
  • Performances et Limites : Comparez des facteurs tels que les temps de démarrage à froid moyens, la durée d'exécution maximale et les limites de mémoire pour vous assurer qu'ils répondent aux exigences de votre application.
  • Outillage et Observabilité : Évaluez la qualité des outils de déploiement du fournisseur, des tableaux de bord de surveillance, des systèmes de journalisation et des capacités de débogage.