الگوهای نوظهور در سیستمهای هوش مصنوعی مبتنی بر رویداد در مقیاس بزرگ
سیستمهای توزیعشده مدرن با معماریهای مبتنی بر رویداد و هوش مصنوعی متحول میشوند. سازمانها در حوزههایی مانند فینتک، تجارت الکترونیک و اینترنت اشیاء از مدلهای ایستای درخواست-پاسخ به سیستمهای ناهمگام مبتنی بر رویداد منتقل میشوند.
سیستمهای هوش مصنوعی مبتنی بر رویداد
معماریهای مبتنی بر رویداد (EDA) و هوش مصنوعی در حال تبدیل سیستمهای توزیعشده مدرن هستند. سازمانها در حوزههای فینتک، تجارت الکترونیک و اینترنت اشیاء از مدلهای ایستای درخواست-پاسخ به سیستمهای ناهمگام مبتنی بر رویداد منتقل میشوند که قادر به پردازش میلیاردها تراکنش در زمان نزدیک به واقعی هستند.
الگوهای اصلی
- غنیسازی هوشمند رویداد: مدلهای هوش مصنوعی به عنوان سرویس میکرو رویدادها را پردازش میکنند
- پردازش آگاه از جریان با مسیریابی پویا: پردازش زمان واقعی با قابلیت مسیریابی مبتنی بر خروجی مدل
- پردازش فدرال و مقیاسگذاری پیشبینانه: پردازش در لبه برای حفظ حریم خصوصی
- خطوط لوله یادگیری خودکار مبتنی بر بازخورد: بازآموزی خودکار مدلها در پاسخ به رانش داده
"سیستمهای هوش مصنوعی مبتنی بر رویداد نمایانگر تغییر پارادایمی هستند که مقیاسپذیری معماری مبتنی بر رویداد را با انطباقپذیری هوش مصنوعی ادغام میکند"
فناوریهای کلیدی
- استریمینگ رویداد: Apache Kafka، Redpanda
- پردازش جریان: Apache Flink، Spark Structured Streaming
- سرویس دهی مدل: TensorFlow Serving، TorchServe
این سیستمها از واکنشپذیری به هوش پیشگیرانه حرکت میکنند و هر رویداد را به فرصتی برای یادگیری تبدیل میکنند.
