4、分布式系统、DevOps与MLOps：构建高效AI系统的综合指南

分布式系统、DevOps与MLOps：构建高效AI系统的综合指南

1. 分布式系统架构与接口风格

分布式计算是现代计算环境（如云计算）的基础。分布式系统由一组独立组件组成，这些组件可以打包为虚拟机（VM）或容器。组件之间通过消息进行通信，并使用发现机制（如DNS或容器编排中的功能）来确定消息接收方的位置。

组件可以利用云基础设施或容器编排基础设施进行自动扩展。扩展意味着创建（或终止）组件的多个实例，并使用负载均衡器将消息分发到运行的实例上。

常见的分布式系统软件架构包括客户端 - 服务器架构、面向服务的架构（SOA）和微服务架构。

接口风格方面，REST将提供者视为具有受限操作（PUT、GET、POST和DELETE）的数据提供者。而GraphQL是REST的一种变体，它要求客户端在请求中明确指定所需的信息，这减少了通信成本，尤其适用于计算能力、电池容量和带宽有限的边缘设备。例如，手机上的翻译应用可以使用GraphQL仅从服务器拉取与用户当前需求相关的日语词汇和翻译，如交通、餐饮、住宿等方面的内容，而不是整个语言的所有数据。

2. DevOps背景与实践

2.1 DevOps起源与目标

DevOps在2010年代中期开始受到关注，目前超过80%的软件开发公司都在应用它。DevOps的出现源于开发者和运维人员目标的矛盾：开发者希望快速为软件添加功能和改进，而运维人员传统上需要确保软件在生产环境中的可用性和健壮性。新开发的代码往往比经过多年使用考验的旧代码包含更多的错误，这导致了两者目标的冲突。

DevOps是一套实践方法，旨在快速将新代码投入生产，同时不牺牲质量。通过提高质量