Sviluppo di app di intelligenza artificiale in Azure

Le applicazioni di intelligenza artificiale usate e attendibili oggi si basano su solide funzionalità di sicurezza, rete, hosting, scalabilità, archiviazione dei dati e intelligenza artificiale. Azure offre tutto il necessario per creare applicazioni di intelligenza artificiale scalabili e sicure in modo rapido e usando tecnologie comuni a scelta.

Sicurezza e rete

La base delle applicazioni di intelligenza artificiale è la sicurezza e la rete. Azure è sicuro per progettazione, offrendo identità, controllo di accesso e isolamento della rete predefiniti per proteggere le soluzioni di intelligenza artificiale.

Le applicazioni di intelligenza artificiale richiedono una protezione avanzata e una connettività stabile. Gli strumenti di sicurezza di Azure proteggono le applicazioni di intelligenza artificiale da accessi non autorizzati e minacce. Ad esempio, Azure Entra ID garantisce che solo le persone e i servizi giusti possano accedere alle risorse di intelligenza artificiale. Consente al controllo degli accessi in base al ruolo di limitare l'accesso alle distribuzioni, alle risorse e ai dati del modello.

Azure protegge anche i segreti di un'applicazione di intelligenza artificiale. Un segreto è qualsiasi valore sensibile che l'applicazione di intelligenza artificiale deve mantenere nascosta perché concede l'accesso a un sistema, a un servizio o a dati. I segreti possono includere chiavi API, stringhe di connessione del database, token OAuth, password e altro ancora. Una chiave è un tipo di segreto che in genere è una stringa lunga e generata in modo casuale, che autentica la richiesta quando si chiama un endpoint (un URL). In Azure i segreti vengono in genere archiviati in Azure Key Vault, non nel codice o in GitHub.

Si supponga, ad esempio, di creare un chatbot di intelligenza artificiale con Azure.

1. L'applicazione chiama l'endpoint del modello.
2. La richiesta include una chiave per autenticare la chiamata.
3. La chiave viene archiviata in Azure Key Vault come segreto.
4. L'applicazione recupera il segreto in fase di esecuzione usando un metodo sicuro (identità gestita).

Gli strumenti di sicurezza di Azure riguardano identità, segreti e protezione dei dati, conformità, rilevamento delle minacce, monitoraggio e controlli di sicurezza, ad esempio firewall. I servizi di rete assicurano che l'applicazione venga eseguita in modo affidabile, privato ed efficiente in ambienti cloud e ibridi.

Hosting e scalabilità

Le applicazioni vengono eseguite su computer o ambienti noti come host. Nei contesti cloud, un host può essere una macchina virtuale (VM), fornendo le risorse di calcolo, memoria e rete necessarie per l'esecuzione dell'applicazione.

Per ospitare e ridimensionare le applicazioni, è possibile usare il servizio Azure Kubernetes per carichi di lavoro in contenitori o il servizio app di Azure per modernizzare e distribuire rapidamente le app Web. AKS orchestra un numero elevato di contenitori, che contengono ciò di cui il tuo codice ha bisogno per essere eseguito. Servizio app di Azure ospita applicazioni Web, API e processi in background. Questi servizi accelerano il time-to-market garantendo al tempo stesso l'affidabilità.

Ridimensionare le applicazioni significa modificare automaticamente o manualmente la quantità di potenza di calcolo usata dall'app, in genere aggiungendo o rimuovendo istanze. Nelle applicazioni cloud le "istanze" fanno riferimento a copie dell'applicazione in esecuzione contemporaneamente.

Due tipi di scalabilità:

• Scalare orizzontalmente: aggiungere altre istanze
• Aumentare le prestazioni (verticale): aumentare la CPU/memoria nell'istanza esistente

Le piattaforme cloud come Azure rendono automatico il ridimensionamento in base all'utilizzo della CPU, al numero di richieste o alle metriche personalizzate.

Archiviazione dei dati

Le applicazioni di intelligenza artificiale si basano su più tipi di dati, ognuno dei quali serve uno scopo diverso nel sistema.

Alcuni esempi includono:

• Dati di addestramento: che illustrano i modelli di intelligenza artificiale
• Dati di input di inferenza: input dell'utente o del sistema in tempo reale
• Dati di output del modello di intelligenza artificiale: stime o risposte generate
• Stato applicazione: dati che supportano la continuità specifica dell'utente
• Dati di sistema/configurazione: supporto del comportamento dell'app per intelligenza artificiale
• Log e telemetria: monitoraggio e ottimizzazione
• Sicurezza e accesso ai dati: autenticazione e autorizzazione sicure

Le app di intelligenza artificiale necessitano di un'archiviazione dei dati affidabile. L'archiviazione dei dati è qualsiasi sistema o servizio usato per salvare, organizzare e recuperare i dati in modo che le applicazioni possano usarle in un secondo momento. L'archiviazione svolge un ruolo fondamentale perché consente di conservare in modo sicuro le informazioni necessarie al sistema di intelligenza artificiale per apprendere, operare e migliorare. I dati archiviati possono supportare anche la personalizzazione, l'analisi, il miglioramento della qualità e il debug.

Azure offre più opzioni, tra cui database SQL di Azure per carichi di lavoro cruciali, Azure Cosmos DB per dati distribuiti a livello globale in tempo reale e Database di Azure per PostgreSQL per soluzioni intelligenti e scalabili. Indipendentemente dal tipo, l'archiviazione offre all'applicazione una posizione permanente per mantenere le informazioni.

Funzionalità di intelligenza artificiale

Infine, per rendere operativi gli agenti di intelligenza artificiale, è possibile usare Microsoft Foundry, una piattaforma di livello aziendale per sviluppare e gestire agenti di intelligenza artificiale in modo sicuro in Azure.

Gli amministratori possono gestire tutte queste risorse cloud nel portale di Azure o usando script e modelli della shell per automatizzare la distribuzione e la configurazione delle risorse.

L'enorme gamma di servizi e strumenti in Azure significa che, indipendentemente dai requisiti dell'organizzazione per la sicurezza, l'infrastruttura delle applicazioni e la piattaforma di database, è possibile offrire una soluzione di intelligenza artificiale ottimale.

Successivamente, esaminare in modo più approfondito come usare Microsoft Foundry per creare applicazioni di intelligenza artificiale.