服務網格網路對於企業人工智慧AI解決方案的重要性 - datasciencecentral

服務網狀網路的背景和起源
Kubernetes和Istio分隔了流量流：

• 與業務相關的流量透過資料平面和
• 訊息流以及Istio元件之間的互動以控制網格行為。

•   HTTP，gRPC，TCP連線上的負載平衡。
•  具有路由，重試和故障轉移功能的流量管理控制。 
• 甲監視基礎設施，其包括度量，跟蹤，和可觀察部件  
• 端到端TLS安全性 –透過加密服務之間以及服務與終端使用者之間通訊的資料流來保護通訊。
• 二進位制過程並用不同的語言編寫。
• 當分散式微服務可能導致級聯故障時，管理 超時和通訊 故障。
•  當微服務由多個功能或使用者操作觸發時，同時更新容器。
• 服務網格有助於實現現代化，使組織無需重寫應用程式，採用微服務或新語言或遷移到雲即可升級其服務清單。 
• API閘道器：無需啟動和執行Kubernetes應用程式，即可使用服務網格– Istio來衡量API使用情況。

企業AI微服務
企業AI系統中的任何預測系統都是從資料預處理，建模和資料後處理開始的一系列微服務組成的。這種體系結構需要單獨的微服務部署和流量路由。這就是Istio在Kubernetes上的位置，這樣才能提供這些功能。
以下架構演示了基於Iot的分散式AI解決方案，其中包含大量微服務，其中Istio由於以下原因起著至關重要的作用。

• 推出新的微服務是便於安裝或拆卸的物聯網裝置和應用程式。       
•  由於維修，推出新功能或物聯網裝置重新校準而更新了微服務。 
• 確保物聯網資料的隱私性和機密性    

Istio流量路由配置允許：

• 透過以程式設計方式調整下游服務版本之間流量的相對權重來執行金絲雀釋出。使用Weaveworks：Flagger的開源漸進式金絲雀部署工具可以進行此類自動金絲雀部署 。
• 在自動金絲雀部署，Flagger（Kubernetes運營商）自動迭代的部署和推廣，隨著Istio和應用網流量路由基於自定義功能普羅米修斯指標。