Diseño de sistemas

El diseño físico se refiere a los procesos reales de entrada y salida del sistema. Esto se explica en términos de cómo se ingresan los datos al sistema, cómo se verifican/autentican, cómo se procesan y cómo se muestran. En el diseño físico, se definen los siguientes requisitos del sistema.

1. Requisito de entrada,
2. Requisitos de producción,
3. Requisitos de almacenamiento,
4. Requisitos de procesamiento,
5. Control del sistema y copia de seguridad o recuperación. ^{[ 10 ]}

Dicho de otro modo, la parte física del diseño del sistema generalmente se puede dividir en tres subtareas:

1. Diseño de interfaz de usuario
2. Diseño de datos
3. Diseño de procesos

El diseño de la estructura general de un sistema se centra en crear un sistema escalable, fiable y eficiente. Por ejemplo, servicios como Google, Twitter, Facebook, Amazon y Netflix son ejemplos de sistemas distribuidos a gran escala. A continuación, se presentan algunas consideraciones clave:

1. Requisitos funcionales y no funcionales
2. Estimación de capacidad
3. Uso de bases de datos relacionales y/o NoSQL
4. Escalado vertical, escalado horizontal, fragmentación
5. Balanceo de carga
6. replicación primaria-secundaria
7. Caché y CDN
8. Servidores sin estado y con estado
9. Geoenrutamiento de centros de datos
10. Cola de mensajes, arquitectura de publicación-suscripción
11. Monitoreo y registro de métricas de rendimiento
12. Automatización de la creación, prueba, configuración e implementación
13. Encontrar un único punto de fallo
14. Limitación de velocidad de API
15. Acuerdo de Nivel de Servicio

El diseño de sistemas de aprendizaje automático se centra en la creación de sistemas escalables, fiables y eficientes que integran modelos de aprendizaje automático (ML) para resolver problemas del mundo real. Los sistemas de ML requieren una cuidadosa consideración de las canalizaciones de datos, el entrenamiento de modelos y la infraestructura de implementación. Los sistemas de ML se utilizan con frecuencia en aplicaciones como motores de recomendación , detección de fraude y procesamiento del lenguaje natural .

Los componentes clave a considerar al diseñar sistemas de aprendizaje automático incluyen:

1. Definición del problema: Defina claramente el problema, los requisitos de datos y las métricas de evaluación. Los criterios de éxito suelen incluir precisión, latencia y escalabilidad. ^{[ 11 ]}
2. Canalización de datos: Construya canalizaciones automatizadas para recopilar, limpiar, transformar y validar datos. ^{[ 12 ]}
3. Selección y entrenamiento de modelos: Elija algoritmos apropiados (por ejemplo, regresión lineal , árboles de decisión , redes neuronales ) y entrene los modelos utilizando marcos de trabajo como TensorFlow o PyTorch .
4. Despliegue y servicio: Despliegue los modelos entrenados en entornos de producción utilizando arquitecturas escalables como servicios en contenedores (por ejemplo, Docker y Kubernetes ). ^{[ 13 ]}
5. Monitoreo y mantenimiento: Monitorear continuamente el rendimiento del modelo, volver a entrenarlo según sea necesario y asegurar que se aborde la deriva de los datos . ^{[ 14 ]}

El diseño de un sistema de aprendizaje automático implica equilibrar la precisión, la latencia, el coste y la mantenibilidad, garantizando al mismo tiempo la escalabilidad y la fiabilidad del sistema. Esta disciplina se solapa con MLOps , un conjunto de prácticas que unifica el desarrollo y las operaciones de aprendizaje automático para asegurar una implementación fluida y una gestión eficaz del ciclo de vida de los sistemas de aprendizaje automático.