Projektowanie przepływów pracy AI sterowanych zdarzeniami za pomocą usługi Azure Event Grid

Nowoczesne aplikacje AI wymagają natychmiastowej reakcji na zmiany danych, ale odpytywanie baz danych w celu aktualizacji jest nieefektywne i powolne. Przejście na architekturę opartą na zdarzeniach umożliwia systemom przetwarzanie danych i uruchamianie modeli uczenia maszynowego w momencie pojawienia się nowych informacji. Ten kurs tekstowy prowadzi przez proces projektowania i wdrażania reaktywnych przepływów pracy. Przejdziesz od podstawowych koncepcji komunikacji do routingu wydajnych zdarzeń niestandardowych bezpośrednio do obsługi przetwarzania z minimalnym opóźnieniem, zapewniając natychmiastowy odbiór danych przez modele AI. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawową architekturą Event Grid, w tym z tematami, subskrypcjami i standardowymi schematami, takimi jak CloudEvents. - Skonfiguruj routing zdarzeń z różnych źródeł w chmurze do obsługi przetwarzania AI i punktów końcowych bez serwera. - Zaprojektuj niestandardowych wydawców zdarzeń, aby wyzwalać specjalistyczne przepływy pracy AI w oparciu o dane specyficzne dla aplikacji. - Zastosuj solidne zasady dostarczania, w tym mechanizmy ponownych prób i martwe litery, aby zagwarantować dostarczanie wiadomości. - Wdrażaj nowoczesne wzorce bezpieczeństwa przy użyciu zarządzanych tożsamości, aby chronić strumienie zdarzeń. Zaczniesz od zbadania podstawowych pojęć i terminologii opartych na zdarzeniach, zanim przejdziesz do praktycznych scenariuszy konfiguracji, projektowania schematu zdarzeń i strategii routingu. Treść kończy się najlepszymi praktykami w zakresie zabezpieczania i monitorowania rurociągów gotowych do produkcji. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów backendowych, entuzjastów chmury i początkujących inżynierów AI, którzy chcą budować systemy reaktywne. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z routingiem zdarzeń lub zaawansowaną architekturą chmury. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc architektur chmurowych opartych na zdarzeniach w czasie rzeczywistym.