13/06/2025
2 دقيقة قراءة
كيف توسعت Beam AI من 50 إلى 5000 مهمة في الدقيقة - دون تعطل الأشياء
توسيع منصة الذكاء الاصطناعي الثقيلة في الأتمتة ليس مجرد إضافة مزيد من الخوادم لحل المشكلة. بل يتعلق الأمر بإعادة التفكير في البنية التحتية، تحسين التنفيذ، وتصميم لضمان الصمود. في Beam AI، واجهنا تحديات كبيرة في البداية - كانت المهام الخلفية تستهلك موارد ضخمة، وواجهنا عنق زجاجة جعلت التوسع تحديًا.
اليوم، نقوم بتشغيل أكثر من 5000 مهمة في الدقيقة دون عناء. إليك كيف قمنا بتصميم طريقنا لتحقيق ذلك.
المشاكل المبكرة - لماذا لم يكن نظامنا الأول قادرًا على التوسع
تتعامل العمليات الخلفية لـ Beam AI مع كميات كبيرة من البيانات، حيث تشغل المهام الخلفية التي تعمل على أتمتة سير العمل وتنفيذ العمليات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. لكن في الأيام الأولى، كانت بنية نظامنا بعيدة عن أن تكون قابلة للتوسع:
كانت الخدمات تستهلك الكثير من الموارد، مما حد من عدد المهام التي يمكننا معالجتها.
اعتمدنا على اتصالات HTTP الداخلية، مما أدى إلى عدم الكفاءة وإمكانية الفشل.
افتقر نظامنا إلى القدرة على تحمل الأخطاء، مما يعني أن فشل واحد يمكن أن يعطل سير العمل بأكمله.
كان من الواضح أننا بحاجة إلى تغيير جذري.
الخطوة 1: كوبرنتس: العمود الفقري لقابلية التوسع لدينا
كان تحولنا الرئيسي الأول هو الانتقال إلى كوبرنتس، الذي أعطانا:
→ توافر عالي: ضمان بقاء الخدمات قائمة حتى لو فشلت المكونات الفردية.
→ نشر دون توقف: يمكننا تطبيق التحديثات دون تعطيل العمليات.
→ عزلة من الأخطاء: لن تؤثر الخدمة الفاشلة الواحدة على النظام بأكمله.
من خلال تنظيم أعباء عملنا باستخدام كوبرنتس، أزلنا عنق زجاجة كبير ووضعنا أساسًا قابلًا للتوسع للنمو.
الخطوة 2: الوسطاء الرسائل: استبدال الاتصالات المتزامنة بالانتظار الذكي
في الأصل، كانت خدمات Beam AI تتواصل من خلال مكالمات HTTP المباشرة، مما خلق ارتباطات محكمة ونقاط فشل وحيدة. الحل؟ وسيط الرسائل.
مع بنية قائمة على الرسائل، اكتسبنا:
→ معالجة غير متزامنة: تستمع الخدمات للرسائل بدلاً من انتظار الردود المباشرة.
→ إدارة الحمل: يمكننا تحديد عدد المهام التي تعالجها كل خدمة في وقت واحد.
→ استرجاع المهام: إذا تعثرت خدمة، يمكنها استئناف المكان الذي توقفت عنده عند إعادة التشغيل.
هذا التغيير حول كفاءتنا، مما أتاح للخدمات التواصل دون حظر بعضها البعض أو التحميل الزائد.
الخطوة 3: التبديل بين نماذج التنفيذ: جعل الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة التكاليف
نماذج الذكاء الاصطناعي قوية، ولكن استخدام النماذج الكبيرة بشكل عشوائي لكل مهمة هو كابوس تكاليف وأداء. قمنا بتصميم نظام تبديل نماذج ديناميكي الذي:
→ يختار نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بناءً على طول وتعقيد المستند.
→ يستخدم نماذج مختلفة لأنواع مستندات مختلفة لتحسين السرعة والدقة.
→ يقلل من قيود المعدل وتكاليف API من خلال استخدام النموذج الصحيح للمهمة الصحيحة.
هذا النهج لم يعزز الأداء فقط ولكنه أيضًا جعل نظامنا أكثر كفاءة من حيث التكاليف دون التضحية بالجودة.
الخطوة 4: تقسيم المهام لأقصى قدر من الموثوقية
التوسع ليس فقط يتعلق بفعل المزيد، بل يتعلق بفعل المزيد مع البقاء مرنًا. قمنا بتقسيم تنفيذ المهام الكبيرة إلى خطوات مستقلة، بحيث:
→ كل مرحلة تُبلغ عن التقدم إلى وسيط الرسائل.
→ يمكن للمهام الفاشلة أن تبدأ من الخطوة المكتملة الأخيرة بدلاً من البدء من جديد.
→ التنفيذ المتوازي ممكن، مما يحسن الكفاءة.
هذا أعطانا تحكمًا دقيقًا في تدفقات العمل الآلية، مما يجعل Beam AI أكثر موثوقية من أي وقت مضى.
الخطوة 5: تحسين قاعدة البيانات: الانتقال إلى PostgreSQL مع دعم المتجهات
التعامل مع كميات ضخمة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة تطلب إعادة التفكير في استراتيجيتنا للتخزين. في البداية، استخدمنا مزيجًا من قواعد البيانات المتجهة، لكننا انتقلنا إلى PostgreSQL بدعم المتجهات بسبب:
→ عمليات بحث واسترجاع أسرع للتضمينات لنماذج الذكاء الاصطناعي.
→ تخزين مركزي، مما يقلل من تجزئة قاعدة البيانات.
→ تحسين الفهرسة للأتمتة الواعية بالسياق.
هذا الانتقال بسط هيكلنا دون التضحية بالأداء.
الخطوة 6: منفذ API مخصص: أتمتة المكالمات الخارجية للوكالات
لتحسين كيفية تفاعل عملاء الذكاء الاصطناعي مع واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، أنشأنا منفذ API مخصص يقوم بـ:
→ معالجة الطلبات بكفاءة دون عرقلة تدفقات العمل.
→ إدارة المحاولات والفشل لضمان الموثوقية.
→ التكامل السلس في مجموعة الأتمتة الخاصة بنا.
هذا يضمن تفاعلات سلسة بين Beam AI والخدمات الخارجية، مما يجعل الأتمتة أكثر سلاسة وقوة.
التأثير: من 50 مهمة إلى 5,000+ مهمة في الدقيقة
مع هذه التغييرات المعمارية، شهدت Beam AI قفزة هائلة في القدرة على التوسع. انتقلنا من معالجة أقل من 50 مهمة في وقت واحد إلى التعامل مع أكثر من 5,000 مهمة في الدقيقة - زيادة بنسبة 100x في القدرة.
LLMOps: السر وراء أتمتة الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع
توسيع تدفقات العمل المدعومة بواسطة الذكاء الاصطناعي يتطلب أكثر من مجرد ترقيات البنية التحتية، لأنه يتطلب أفضل ممارسات LLMOps لإدارة:
تعديل الأداء للحصول على الدقة والسرعة المثلى.
أطر التوسع التي تتعامل مع الطلب المتزايد.
تقليل المخاطر عبر المراقبة، واستعادة الكوارث، وأفضل ممارسات الأمان.
تحسين الكفاءة من خلال الأتمتة وتخصيص الموارد بذكاء.
في Beam AI، LLMOps هو جوهر استراتيجيتنا للتوسع، مما يسمح لنا بالتعامل مع تدفقات العمل الذكاء الاصطناعي بكفاءة وتكلفة اقتصادية ودون تضحيات في الأداء.
الخلاصة: التوسع هو عملية مستمرة
التوسع ليس حدثًا لمرة واحدة، بل هو عملية مستمرة لتحديد العوائق، وتحسين البنية التحتية، والاستفادة من التقنيات المناسبة. من خلال تبني Kubernetes، وسطاء الرسائل، التبديل الديناميكي للنماذج، وقواعد البيانات المحسنة، قمنا ببناء نظام يمكنه التعامل مع الأتمتة عالية الحجم بثبات وكفاءة.
في Beam AI، نحن نواصل تحسين بنائنا للبقاء في المقدمة. إذا كنت تواجه تحديات توسع مشابهة، فالخلاصة بسيطة: صمم للمرونة، استفد من الأتمتة بذكاء، وكن مستعدًا دائمًا للتكيف.
