Dema piraniya mirovan peyva "zanyarîya sûnî" dibihîzin, ew torên neural, algorîtmayên xeyalî, an jî dibe ku ew robotên mirovî yên hinekî ecêb xeyal dikin. Tiştê ku kêm caran di serî de tê behs kirin ev e: AI hilanînê hema hema bi qasî hesabkirinê bi awayekî bêrehm dixwe . Û ne tenê her depoyek-objeya hilanînê bêdeng li paşperdeyê rûdine, karê ne xweşik lê bi tevahî bingehîn ê dayîna daneyên ku ew hewce ne dikin.
Werin em vebêjin ka çi dihêle hilanîna tiştan ji bo AI-ê ewqas girîng be, ew çawa ji "cerdevanên kevin" ên pergalên hilanînê cuda ye, û çima ew dibe yek ji leverên sereke ji bo pîvandin û performansê.
Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:
🔗 Ji bo karanîna AI-ya hilberîner a di pîvanek mezin de ji bo karsaziyê divê kîjan teknoloji hebin?
Teknolojiyên sereke yên ku karsazî hewce ne ji bo pîvandina bi bandor a AI-ya hilberîner hewce ne.
🔗 Rêvebiriya daneyan ji bo amûrên AI-ê ku divê hûn lê binêrin
Rêbazên çêtirîn ji bo birêvebirina daneyan ji bo baştirkirina performansa AI-ê.
🔗 Bandorên Zîrekiya Sûnî li ser Stratejiya Karsaziyê
Çawa AI bandorê li stratejiyên karsaziyê û biryardana demdirêj dike.
Çi dihêle ku hilanîna tiştan ji bo AI-ê girîng be? 🌟
Fikra mezin: hilanîna objeyan bi peldankan an jî sêwirana blokên hişk re eleqedar nabe. Ew daneyan dike "objeyan", ku her yek bi metadatayan hatine nîşankirin. Ew metadata dikarin tiştên asta pergalê (mezinahî, mohrên demê, çîna hilanînê) û etîketên key:value yên ji hêla bikarhêner ve hatine destnîşankirin bin [1]. Wê wekî her pelek bifikirin ku komek notên zeliqok hildigire ku tam ji we re dibêjin ew çi ye, çawa hatiye afirandin, û di xeta we de li ku derê cih digire.
Ji bo tîmên AI, ew nermbûn guhêrbarê lîstikê ye:
-
Pîvan bêyî êş û azaran - Golên daneyan digihîjin petabaytan, û depoyên tiştan bi hêsanî vê yekê birêve dibin. Ew ji bo mezinbûna bêdawî û domdariya pir-AZ hatine sêwirandin (Amazon S3 bi "11 neh" û dubarekirina nav-herêmî bi xweber pesnê xwe dide) [2].
-
Dewlemendiya metadatayan - Lêgerînên zûtir, fîlterên paqijtir, û boriyên zîrektir ji ber ku kontekst bi her tiştî re diguhere [1].
-
Cloud-native - Daneyên bi rêya HTTP(S) tên, ev tê vê wateyê ku hûn dikarin kişandinan paralel bikin û perwerdehiya belavkirî bidomînin.
-
Berxwedana hundirîn - Dema ku hûn bi rojan perwerde dibin, hûn nekarin rîska kuştina parçeyên xerabe yên epoch 12 bigirin. Hilanîna tiştan bi sêwirandinê ji vê yekê dûr dikeve [2].
Bi esasî ew çenteyek piştê ya bêbinî ye: dibe ku hundir tevlihev be, lê gava ku hûn destê xwe dirêj bikin her tişt hîn jî dikare were dîtin.
Tabloya Berawirdkirina Bilez ji bo Hilanîna Objeyên AI 🗂️
| Amûr / Xizmet | Baştirîn Ji Bo (Temaşevanan) | Rêzeya Bihayan | Çima Ew Dixebite (Nîşeyên li Marjînalan) |
|---|---|---|---|
| Amazon S3 | Tîmên Karsaziyê + Tîmên Ewr-pêşîn | Bi qasî ku hûn bikar tînin bidin | Pir domdar, li gorî herêmê berxwedêr [2] |
| Depoya Ewr a Google | Zanyarên daneyan û pêşdebirên ML | Qatên nerm | Entegrasyonên ML-ê yên bihêz, bi tevahî ewr-native |
| Depoya Blob a Azure | Dikanên ku giraniya Microsoftê lê heye | Astayî (germ/sar) | Bi daneyên Azure + amûrên ML re bêkêmasî ye |
| MinIO | Sazkirinên çavkaniya vekirî / DIY | Belaş/xwe-mêvandar | Lihevhatî bi S3 re, sivik, li her derê tê bikaranîn 🚀 |
| Ewrê Germ ê Wasabi | Rêxistinên hesas ên lêçûnê | Rêjeya sabît a kêm $ | Tu xerca derketinê an daxwaza API-yê tune ye (li gorî polîtîkayê) [3] |
| Hilanîna Objeyên Ewr ên IBM | Pargîdaniyên mezin | Diguhere | Stackeke gihîştî bi vebijarkên ewlehiya pargîdaniyê yên bihêz |
Her gav bi aqilmendî nirxê li gorî karanîna xwe ya cîhana rastîn kontrol bikin - nemaze derketin, qebareya daxwazê, û tevliheviya çîna hilanînê.
Çima Perwerdehiya AI Ji Depokirina Tiştan Hez Dike 🧠
Perwerde "çend pel" nîne. Ew bi mîlyonan tomarên ku bi hev re têne şikandin in. Sîstemên pelan ên hiyerarşîk di bin hevdemiya giran de têk diçin. Hilanîna tiştan bi navên sade û API-yên paqij vê yekê ji holê radike. Her tişt mifteyek bêhempa heye; xebatkar bi hev re belav dibin û paralel digirin. Setên daneyê yên parçekirî + I/O-yên paralel = GPU li şûna ku li bendê bimînin mijûl dimînin.
Serişteyek ji xendekan: perçeyên germ nêzîkî koma hesabkeran (heman herêm an dever) bihêlin, û bi awayekî çalak li ser SSD-ê cache bikin. Ger hûn hewceyê xwarinên rasterast ên GPU-yan bin, NVIDIA GPUDirect Storage hêjayî nihêrînê ye - ew baferên vegerandina CPU-yê kêm dike, derengmayînê kêm dike, û bandwidth rasterast ber bi lezkeran ve bilind dike [4].
Metadata: Hêza Super a Kêm Nirxandî 🪄
Li vir e ku hilanîna tiştan bi awayên kêmtir eşkere derdikeve pêş. Di barkirinê de, hûn dikarin metadatayên xwerû (wek x-amz-meta-… ji bo S3) pê ve girêdin. Mînakî, komek daneyên vîzyonê dikare wêneyan bi lighting=low an blur=high bêyî ku pelên xav ji nû ve skan bikin , fîltre bikin, hevseng bikin, an jî stratifîze bikin [1].
guhertoykirin heye . Gelek depoyên objeyan gelek guhertoyên objeyekê li kêleka hev dihêlin - ji bo ceribandinên dubarekirî an polîtîkayên rêveberiyê yên ku hewceyê betalkirinê ne bêkêmasî ye [5].
Tişt li dijî Blokê li dijî Hilanîna Pelan ⚔️
-
Hilanîna Blokan : Ji bo daneyên danûstandinê pir baş e - bilez û rast - lê ji bo daneyên bêrêxistin ên bi asta petabayt pir biha ye.
-
Hilanîna Pelan : Naskirî ye, POSIX-dostane ye, lê pelrêç di bin barên paralel ên pir zêde de asê dimînin.
-
Hilanîna Objeyan : Ji sifirê heta dawiyê ji bo pîvan, paralelîzm û gihîştina bi metadata-ajotî hatiye sêwirandin [1].
Heke hûn metaforeke nebaş dixwazin: depoya blokan kabîneyeke dosyayan e, depoya pelan peldankek sermaseyê ye, û depoya tiştan… çaleke bêbinî ye bi notên zeliqok ku bi rengekî wê bikêrhatî dikin.
Herikînên Kar ên AI-ya Hîbrîd 🔀
Ew her tim tenê ji bo ewran nîne. Têkeliyek hevpar wiha xuya dike:
-
Hilanîna tiştan li cihê xwe (MinIO, Dell ECS) ji bo daneyên hesas an jî yên birêkûpêk.
-
Hilanîna objeyên ewr ji bo barkirinên karên teqîner, ceribandinan, an hevkariyê.
Ev hevsengî bandorê li lêçûn, pabendbûn û lezbûnê dike. Min dîtiye ku tîm bi rastî di şevekê de terabayt diavêjin nav koviyek S3 tenê ji bo ku komek GPU-ya demkî ronî bikin - dûv re dema ku sprint biqede hemîyan bi nukleerî diteqînin. Ji bo budçeyên tengtir, modela rêjeya sabît/bê derketin [3] ya Wasabi jiyanê hêsantir dike ku pêşbînî bike.
Beşa ku Kes Pesnê Nade 😅
Kontrolkirina rastiyê: ew ne bêkêmasî ye.
-
Derengî - Ger hesabkirin û hilanîn pir dûrî hev bin, GPU-yên we dê bizivirin. GDS dibe alîkar, lê mîmarî hîn jî girîng e [4].
-
Surprîzên lêçûnê - Xercên derketinê û daxwazên API-yê ji mirovan re zêde dibin. Hin dabînker wan betal dikin (Wasabi dike; yên din nakin) [3].
-
Kaosa metadatayan di pîvanê de - Kî "rastiyê" di etîket û guhertoyan de pênase dike? Hûn ê hewceyê peyman, polîtîka û hin hêza rêveberiyê bin [5].
Depokirina tiştan lûleyên binesaziyê ye: girîng e, lê ne balkêş e.
Ber bi ku ve diçe 🚀
-
Depokirina jîrtir û bi hişmendiya AI-ê ku daneyan bi rêya tebeqeyên lêpirsînê yên mîna SQL-ê bixweber nîşan dide û eşkere dike [1].
-
Entegrasyona hardware ya nêzîktir (rêyên DMA, barkirina NIC) da ku GPU-yan I/O-birçî nebin [4].
-
Bihayên şefaf û pêşbînîkirî (modelên hêsankirî, xercên derketinê yên hatine betalkirin) [3].
Xelk behsa hesabkirinê wekî pêşeroja AI dikin. Lê bi rastî? Pirsgirêk bi qasî ku tê de ye, ew e ku daneyan bi lez û bez bêyî ku budçeyê zêde bibe, têxin nav modelan . Ji ber vê yekê rola hilanîna tiştan tenê mezin dibe.
Pêşgotin 📝
Hilanîna tiştan ne tiştekî balkêş e, lê bingehîn e. Bêyî hilanîneke pîvanbar, metadata-hişmend û berxwedêr, perwerdekirina modelên mezin mîna bezîna maratonekê bi sandalan e.
Belê - GPU girîng in, çarçove girîng in. Lê heke hûn di derbarê AI de cidî ne, cîhê ku daneyên we lê ne ji bîr nekin . Ihtimal heye ku hilanîna objeyan jixwe bi bêdengî tevahiya operasyonê digire.
Referans
[1] AWS S3 – Metadataya tiştan - metadataya sîstem û xwerû
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingMetadata.html
[2] AWS S3 – Çînên hilanînê - domdarî (“11 neh”) + berxwedan
https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/
[3] Wasabi Hot Cloud – Biha - rêjeya sabît, bê xerca derketinê/API
https://wasabi.com/pricing
[4] NVIDIA GPUDirect Storage – Belge - Rêyên DMA bo GPUyan
https://docs.nvidia.com/gpudirect-storage/
[5] AWS S3 – Versiyonkirin - gelek guhertoyên ji bo rêvebirin/dubarekirinê
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Versioning.html