آموزش توسعه راهکارهای هوش مصنوعی ابری با Microsoft Azure

آموزش توسعه راهکارهای هوش مصنوعی ابری با Microsoft Azure با عنوان اصلی Microsoft Azure AI Cloud Developer Associate (AI-200) Cert Prep by Microsoft Press یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با نحوه توسعه و استقرار اپلیکیشن های Containerized در Azure و استفاده از سرویس های مدیریت کانتینر آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه با استفاده از سرویس های پایگاه داده Azure، راهکارهای هوش مصنوعی مبتنی بر RAG و Vector Search ایجاد کنید و با ابزارهای پردازش پیام، اجرای Serverless، امنیت، مانیتورینگ و عیب یابی راهکارهای ابری کار کنید.

توسعه اپلیکیشن های Containerized در Azure چیست؟

اپلیکیشن های Containerized نرم افزارهایی هستند که همراه با وابستگی ها و تنظیمات مورد نیاز خود در قالب Container بسته بندی می شوند. این روش به توسعه دهندگان کمک می کند برنامه ها را در محیط های مختلف با رفتار یکسان اجرا و مستقر کنند. در اکوسیستم Microsoft Azure، سرویس هایی مانند Azure Container Registry و Azure App Service ابزارهایی برای مدیریت و اجرای این نوع اپلیکیشن ها فراهم می کنند.

در این آموزش با نحوه مدیریت Container Imageها در Azure Container Registry آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه با استفاده از Azure Container Registry Tasks، Imageها را Build و اجرا کنید. سپس نحوه استقرار Containerها در Azure App Service را بررسی می کنید. این مهارت ها برای توسعه دهندگانی اهمیت دارند که می خواهند فرآیند ساخت، نگهداری و انتشار اپلیکیشن های مبتنی بر Container را در محیط ابری مدیریت کنند.

مدیریت و مقیاس پذیری Containerها با Azure Kubernetes Service

برای اجرای اپلیکیشن هایی که از چندین Container تشکیل شده اند، معمولاً به ابزارهای Container Orchestration نیاز دارید. این ابزارها وظایفی مانند مدیریت سرویس ها، استقرار نسخه های جدید، تخصیص منابع و مقیاس پذیری اپلیکیشن ها را ساده تر می کنند. Azure Container Apps و Azure Kubernetes Service از جمله سرویس های Azure هستند که امکان اجرای اپلیکیشن های Containerized را با رویکردهای متفاوت فراهم می کنند.

در این آموزش با استقرار اپلیکیشن ها در Azure Container Apps و استفاده از KEDA برای مقیاس پذیری خودکار آشنا می شوید. همچنین نحوه استقرار و مدیریت اپلیکیشن ها در Azure Kubernetes Service یا AKS را یاد می گیرید. بخش دیگری از مباحث به عیب یابی AKS و Azure Container Apps اختصاص دارد تا بتوانید مشکلات احتمالی این محیط ها را بهتر شناسایی و بررسی کنید.

توسعه راهکارهای هوش مصنوعی با Azure Cosmos DB و PostgreSQL

پایگاه داده ها نقش مهمی در ساخت اپلیکیشن های هوش مصنوعی دارند؛ زیرا این اپلیکیشن ها برای ذخیره و بازیابی اطلاعات، مدیریت داده های ساختاریافته و انجام جستجوهای پیشرفته به زیرساخت داده مناسب نیاز دارند. Azure Cosmos DB for NoSQL و Azure Database for PostgreSQL دو گزینه مهم در اکوسیستم Azure هستند که قابلیت های متفاوتی برای توسعه راهکارهای مبتنی بر داده در اختیار برنامه نویسان قرار می دهند.

در این آموزش با اتصال به Azure Cosmos DB for NoSQL، اجرای Query و بهینه سازی مصرف Request Unit آشنا می شوید. همچنین نحوه ذخیره Embeddingها، اجرای Vector Similarity Search و پردازش تغییرات داده با Change Feed را بررسی می کنید. در ادامه، کار با Azure Database for PostgreSQL، طراحی Schema و Index و استفاده از SDKها برای اجرای Query را یاد می گیرید تا بتوانید زیرساخت داده مناسبی برای اپلیکیشن های هوش مصنوعی طراحی کنید.

پیاده سازی RAG و Vector Search با PostgreSQL

یکی از کاربردهای مهم پایگاه داده های برداری، پیاده سازی سیستم های Retrieval-Augmented Generation یا RAG است. در این معماری، اطلاعات مرتبط از منابع داده بازیابی می شوند و در اختیار مدل هوش مصنوعی قرار می گیرند تا پاسخ ها بر اساس داده های مرتبط تولید شوند. Vector Search نیز با مقایسه Embeddingها امکان پیدا کردن اطلاعاتی را فراهم می کند که از نظر معنایی به یکدیگر نزدیک هستند، حتی اگر کلمات دقیقاً یکسانی نداشته باشند.

در این آموزش با بهینه سازی Indexها و عملکرد pgvector در PostgreSQL آشنا می شوید و نحوه آماده سازی منابع مورد نیاز برای Vector Workloadها را بررسی می کنید. همچنین یاد می گیرید چگونه RAG Vector Search را همراه با Metadata Filter پیاده سازی کنید. بهینه سازی Connectionهای PostgreSQL برای افزایش Throughput نیز از مباحث این بخش است که در مدیریت بار کاری اپلیکیشن های داده محور اهمیت دارد.

استفاده از Azure Managed Redis در اپلیکیشن های هوش مصنوعی

Caching یکی از روش های مهم برای بهبود عملکرد اپلیکیشن های ابری است. با ذخیره موقت اطلاعاتی که به دفعات مورد استفاده قرار می گیرند، می توان تعداد درخواست های تکراری به پایگاه داده را کاهش داد و دسترسی به داده ها را سریع تر کرد. Azure Managed Redis یک سرویس مدیریت شده مبتنی بر Redis است که قابلیت هایی برای پیاده سازی Cache و مدیریت داده های موقت در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد.

در این آموزش با مدیریت Cache در Azure Managed Redis و تنظیم زمان انقضای داده ها آشنا می شوید. همچنین نحوه پیاده سازی Vector Indexing برای فعال سازی Similarity Search را یاد می گیرید. این قابلیت به شما امکان می دهد از Redis علاوه بر کاربردهای متداول Caching، برای نگهداری و جستجوی برداری نیز استفاده کنید و آن را در معماری راهکارهای هوش مصنوعی به کار بگیرید.

توسعه سیستم های Event-Driven و Message-Based در Azure

در بسیاری از اپلیکیشن های ابری، بخش های مختلف سیستم باید بدون وابستگی مستقیم به یکدیگر با هم ارتباط برقرار کنند. معماری های Message-Based و Event-Driven این امکان را فراهم می کنند که سرویس ها پیام ها و رویدادها را به صورت مستقل پردازش کنند. این رویکرد به ساخت سیستم های توزیع شده کمک می کند و امکان طراحی فرآیندهایی را فراهم می سازد که در واکنش به رویدادهای مختلف اجرا می شوند.

در این آموزش با استفاده از Azure Service Bus برای پردازش پیام ها و Azure Event Grid برای ساخت Workflowهای مبتنی بر رویداد آشنا می شوید. همچنین نحوه توسعه Azure Functions را بررسی می کنید و یاد می گیرید چگونه با استفاده از Triggerها و Bindingها، APIهای Serverless ایجاد کنید. در ادامه، پیکربندی و استقرار Function Appها را نیز یاد می گیرید تا بتوانید منطق اجرایی اپلیکیشن را بدون نیاز به مدیریت مستقیم سرور پیاده سازی کنید.

امنیت، مانیتورینگ و عیب یابی راهکارهای Azure

امنیت و مدیریت تنظیمات از بخش های اساسی توسعه اپلیکیشن های ابری هستند. برنامه ها معمولاً به اطلاعات حساسی مانند Connection String، API Key و سایر Secretها نیاز دارند که نگهداری ایمن آن ها اهمیت زیادی دارد. Azure Key Vault برای مدیریت اطلاعات حساس و Azure App Configuration برای مدیریت تنظیمات اپلیکیشن استفاده می شوند. آشنایی با این سرویس ها به توسعه دهندگان کمک می کند مدیریت تنظیمات و اطلاعات امنیتی را به شکل منظم تری انجام دهند.

در بخش پایانی آموزش با مدیریت Secretها و فرآیند Rotation در Azure Key Vault و مدیریت تنظیمات با Azure App Configuration آشنا می شوید. سپس نحوه ردیابی سیستم های توزیع شده با استفاده از OpenTelemetry SDKs و نوشتن Queryهای مبتنی بر KQL برای تحلیل Logها و Metricها را بررسی می کنید. این مهارت ها در شناسایی خطاها، بررسی رفتار سرویس ها و عیب یابی اپلیکیشن های ابری اهمیت دارند. در پایان نیز مباحث مرتبط با آمادگی برای آزمون AI-200 مرور می شوند.