AI: Podstawy i wartość w heterogenicznych środowiskach VM
Agenci AI zmieniają sposób, w jaki zespoły uruchamiają przepływy obliczeniowe, łącząc autonomię, kontekst i działanie. Najpierw agent AI monitoruje wejścia, potem rozumuje nad sygnałami, a na końcu wykonuje zadania. Ponadto agenci redukują kroki manualne i przyspieszają działanie. Na przykład duże modele językowe i modele językowe napędzają interfejsy w języku naturalnym, które pozwalają operatorom zadawać pytania dotyczące wideo i logów. Pakiet produktów visionplatform.ai pokazuje ten wzorzec: zamienia kamery i dane z VMS w przeszukiwaną wiedzę, a następnie pozwala agentom rekomendować działania i wstępnie wypełniać raporty incydentów. Co więcej, w wielu centrach kontroli surowe detekcje przytłaczają personel; AI dostarcza więc kontekst, zmniejszając liczbę fałszywych alarmów i czas obsługi alarmu. Również badacze podkreślają potrzebę „bezpiecznego wykonywania” i „szybkiego przywracania” w różnych platformach tutaj. Badanie to raportuje nawet do 40% redukcji przestojów dzięki ulepszonym strategiom przywracania tutaj. Wobec tego AI dostarcza wyraźnej wartości operacyjnej, gdy może działać niezawodnie na różnych kombinacjach sprzętu i systemów operacyjnych.
Następnie LLM-y i modele językowe umożliwiają zachowania agentyczne przez sekwencjonowanie podzadań, wywoływanie zewnętrznych API oraz podsumowywanie długich osi czasu. Integracja opisów wideo z rozumowaniem agentów jest praktycznym przykładem: lokalny (on-prem) model językowo-wizualny w naszym stosie konwertuje surowe wideo na zdarzenia tekstowe, o których agent może rozumować, wspierając polityki kontrolowanego środowiska. Dodatkowo AI pomaga orkiestracji przepływów pracy pomiędzy serwerami w chmurze, serwerami lokalnymi i urządzeniami brzegowymi. W efekcie zespoły mogą automatyzować zadania oparte na regułach i skalować monitoring bez narażania danych wrażliwych. Wreszcie, użycie platformy AI, która eksponuje zdarzenia VMS jako strukturalne wejścia, ułatwia łączenie logiki decyzyjnej z systemami operacyjnymi. W konsekwencji agenci mogą wykorzystywać kontekst, działać krokami podlegającymi audytowi i zachowywać zgodność.
Heterogeneous: Addressing Diversity in VM Types and Platforms
Infrastruktury heterogeniczne łączą obrazy maszyn wirtualnych, akceleratory sprzętowe i systemy operacyjne. Źródła heterogeniczności obejmują warianty systemów operacyjnych, różne typy akceleratorów, takie jak GPU lub TPU, obrazy kontenerów oraz podział pomiędzy dostawcami chmury a serwerami lokalnymi. Również urządzenia brzegowe i płyty NVidia Jetson wprowadzają dodatkową różnorodność, gdy praca przenosi się między urządzeniami. Ta różnorodność utrudnia interoperacyjność, ponieważ agenci muszą działać w różnych ABI środowiska uruchomieniowego, systemach plików i stosach sieciowych. Z tego powodu zespoły potrzebują abstrakcji prezentujących spójne API do orkiestracji oraz narzędzi do odkrywania środowiska, które wykrywają możliwości i zainstalowane biblioteki. Na przykład agent wykrywający może wypisać, czy maszyna wirtualna obsługuje akcelerator GPU, jaki runtime kontenerów używa i jakie zasady sieciowe mają zastosowanie. Poprzez wykrywanie tych cech system może adaptować umieszczanie obciążeń i zapewnić bezpieczne wykonywanie.
Następnie spójność konfiguracji ma znaczenie. Stosuj niezmienne obrazy kontenerów gdy to możliwe i używaj konfiguracji jako kodu, aby utrzymać identyczne zachowanie w klastrach Kubernetes i punktach końcowych serverless. Konteneryzacja zmniejsza zmienność i przyspiesza wdrażanie. Jednak niektóre lokalizacje wolą ścisłe modele lokalne, aby chronić dane wrażliwe. W takich przypadkach pomocne jest podejście hybrydowe: uruchamiaj modele wizji i model językowo-wizualny w kontrolowanym środowisku on-prem, a następnie orkiestruj wyższej warstwy agentów, które przenoszą tylko metadane. Dodatkowo integracja heterogenicznych systemów wymaga mapowania zdarzeń VMS do wspólnego schematu, a to mapowanie wspiera indeksowanie downstream do wyszukiwania kryminalistycznego przeszukanie kryminalistyczne. Wreszcie używaj lekkich agentów do raportowania wykorzystania zasobów, ujawniania możliwości integracji nowych sterowników i pomagania w planowaniu przywracania, gdy VM może hostować wiele usług.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
AI Agent: Design and Orchestration for Distributed Compute
Projektowanie agenta AI dla środowisk rozproszonych zaczyna się od wyraźnych, modułowych komponentów: planista, wykonawca i monitor. Planista przyjmuje cele, formułuje kroki i wybiera odpowiednie cele obliczeniowe. Następnie wykonawca uruchamia zadania na wybranych węzłach i używa bezpiecznych kanałów do dostępu do źródeł danych. Tymczasem monitor śledzi stan zdrowia, opóźnienia i wykorzystanie zasobów, aby planista mógł przeplanować zadania w razie potrzeby. Ponadto dla większych wysiłków warto rozważyć koordynację wieloagentową. Koordynacja wieloagentowa wykorzystuje lekkie komunikaty i magistrale zdarzeń, aby agenci mogli dzielić zamiary i unikać duplikacji pracy. Na przykład koordynator może przydzielić zadanie pobierania danych agentowi brzegowemu, a zadanie inferencji serwerowi wysokiej wydajności. W systemach wieloagentowych projektuj pod ostateczną spójność i bezpieczny transfer stanu między agentami w ramach tej samej operacji.
Następnie protokoły komunikacyjne muszą być odporne. Wybierz szyfrowane kanały, kontrole tętna i proste reguły rekonsyliacji stanu. Dodaj też strażniki polityk, które blokują działania poza zatwierdzonym zakresem. Dla przełączeń awaryjnych zaimplementuj szybkie przywracanie i adaptacyjne algorytmy planowania, które wykrywają degradację węzła i migrują zadania do gorących zapasowych celów. Badania pokazują, że frameworki zbudowane dla środowisk heterogenicznych mogą skrócić czas przestojów o około 40% dzięki ulepszonym strategiom przywracania źródło. Koordynuj też odzyskiwanie z systemami orkiestracji takimi jak Kubernetes oraz z zapasami serverless, gdy to stosowne. Rozważ także użycie małej platformy AI lub płaszczyzny kontrolnej, która eksponuje API dla agentów do zapytania o dostępne zasoby, na przykład czy węzeł obsługuje wymagany akcelerator lub zawiera lokalną bazę danych. Wreszcie projektuj agentów do obsługi surowych danych, do wstępnego przetwarzania danych nieustrukturyzowanych oraz do wywoływania downstream modeli uczenia maszynowego do inferencji lub retreningu. To utrzymuje system adaptacyjnym i poprawia ogólną zdolność adaptacji do dynamicznych wzorców obciążenia.
VMs: Secure Deployment and Resource Management Workflows
Wdrażanie agentów na maszynach wirtualnych wymaga powtarzalnej instalacji i rygorystycznych kontroli. Najpierw buduj obrazy kontenerów lub używaj skryptów konfiguracyjnych zawierających tylko niezbędne binaria. Preferuj niezmienne obrazy, które redukują dryft między wdrożeniami. Dla bezpieczeństwa lokalnego upewnij się, że wideo i modele pozostają na miejscu, aby być zgodnym z polityką UE i wymaganiami klienta. W praktyce visionplatform.ai domyślnie działa z pełnym przetwarzaniem on-prem, dzięki czemu wideo nigdy nie opuszcza obiektu. Następnie bezpieczne wykonywanie oznacza szyfrowanie danych w tranzycie i w spoczynku oraz użycie kontroli dostępu, aby ograniczyć, które agenty mogą wywoływać wrażliwe API. Podpisuj obrazy kontenerów i weryfikuj podpisy podczas uruchamiania, aby zapobiec podmienionym wdrożeniom. Do komunikacji używaj mutual TLS lub równoważnego rozwiązania i regularnie rotuj klucze. Dodatkowo ogranicz dostęp uprzywilejowany i uruchamiaj agentów z zasadą najmniejszych uprawnień.
Następnie kontroluj zużycie zasobów za pomocą limitów i polityk autoskalowania. Monitoruj wykorzystanie zasobów za pomocą lekkich eksporterów i podłącz alerty do centralnego pulpitu, aby uzyskać widoczność w czasie rzeczywistym. Wprowadzaj też limity na CPU, pamięć i czas korzystania z akceleratorów, aby jedno zasobochłonne zadanie nie zablokowało pozostałych. Dla kosztów i wydajności śledź metryki takie jak koszt na zadanie i średnie opóźnienie na inferencję. Używaj tych metryk do iteracji zasad rozmieszczania i heurystyk planowania. W niektórych wdrożeniach warto zdefiniować fallback serverless: gdy host wysokiej wydajności zawiedzie, skieruj lekkie zadania do punktu końcowego serverless lub do innego serwera. Dla danych wrażliwych projektuj przepływy pracy unikające przesyłania surowego wideo poza miejsce. Zamiast tego eksponuj metadane i przetworzone opisy jako źródło danych, do którego agenci mogą się odwoływać. Wreszcie stosuj kryptograficzną izolację i dzienniki audytu, aby zapewnić możliwość śledzenia działań i wspierać audyty zgodności.
AI vision within minutes?
With our no-code platform you can just focus on your data, we’ll do the rest
Use Case: End-to-End Multi-Agent Workflow Examples
Oto trzy zwięzłe przykłady przypadków użycia, pokazujące agentów w heterogenicznej infrastrukturze. Po pierwsze, potok pobierania danych rozciąga się od brzegu, przez chmurę, po lokalne VM. Agenci brzegowi wyciągają klatki, następnie model językowo-wizualny na lokalnym serwerze konwertuje obrazy na tekst. Następnie centralny indeksator zapisuje opisy do przeszukiwalnej bazy danych, a agent AI obsługuje alerty. Ten ciąg wspiera też przeszukiwanie kryminalistyczne i zapytania w języku naturalnym, dzięki czemu operatorzy mogą szybko znaleźć incydenty przeszukanie kryminalistyczne. Dla dużych obciążeń surowe klatki mogą być próbkowane, a dane nieustrukturyzowane podsumowywane przed transmisją. Następnie przywracanie następuje, jeśli węzeł brzegowy straci połączenie: planista przypisuje pobieranie do pobliskiej VM i system kontynuuje przetwarzanie z minimalnym opóźnieniem. Ten projekt wspiera kompleksową śledzalność i pozostaje zgodny w kontrolowanym środowisku.
Po drugie, rozproszony przypadek inferencji używa wielu agentów do zrównoważenia opóźnień i kosztów. Lekki model początkowy działa na urządzeniach brzegowych Jetson, filtrując zdarzenia, a bardziej złożona inferencja uruchamiana jest na serwerze chmurowym lub na lokalnym serwerze wysokiej wydajności z akceleratorem GPU. Agenci koordynują też kierowanie klatek do odpowiedniego akceleratora. Użycie wspólnej warstwy orkiestracji i obrazów kontenerów upraszcza wdrożenie, a użycie klastrów Kubernetes do ciężkich obciążeń pozwala na automatyczne skalowanie. Po trzecie, przepływ odzyskiwania z błędów pokazuje, jak agenci przekazują zadania między różnymi środowiskami. Gdy strumień detekcji traci połączenie, agent monitorujący uruchamia ponowne próby, a następnie powiadamia agenta z udziałem człowieka, jeśli ponowne próby zawiodą. Również agent rozumujący może zweryfikować alarmy i albo zamknąć fałszywe alarmy, albo eskalować je z rekomendowanymi działaniami. W praktyce funkcja VP Agent Reasoning koreluje wiele wejść, a następnie sugeruje kroki operacyjne zgodne z procedurami, co zmniejsza obciążenie operatora. Wreszcie te wzorce podkreślają potrzebę możliwości integracji zdarzeń VMS z systemami zewnętrznymi, takimi jak kontrola dostępu czy śledzenie incydentów, oraz pokazują, jak automatyzować rutynowe zadania przy zachowaniu nadzoru.
Metric: Key Performance Indicators for Reliability and Efficiency
Wybór odpowiednich metryk pomaga mierzyć niezawodność i efektywność. Najpierw zdefiniuj przepustowość (zadania na sekundę), opóźnienie (ms na inferencję) i czas przywracania (sekundy do wznowienia pracy na alternatywnych węzłach). Uwzględnij też koszt na zadanie, aby uchwycić efektywność ekonomiczną. Dla systemów wideo śledź czas end-to-end od detekcji do działania oraz jak często agenci automatycznie zamykają incydenty. Dodatkowo monitoruj wykorzystanie zasobów i zajętość akceleratorów, aby zoptymalizować rozmieszczenie. Badania pokazują 25% redukcję narzutów obliczeniowych dzięki adaptacyjnemu zarządzaniu zasobami oraz 30% wzrost zgodności w zakresie poufności przy protokołach bezpiecznego wykonywania źródło. Używaj takich benchmarków do ustalania celów.
Następnie przyjmij ciągły monitoring z progami alertów i pulpitami. Narzędzia zbierające metryki z dystrybucji Kubernetes, funkcji serverless i serwerów bare-metal pozwalają zobaczyć trendy end-to-end. Dodaj też testy syntetyczne, które regularnie ćwiczą ścieżki przywracania, aby cele czasu odzyskiwania pozostały aktualne. Do interpretacji porównuj metryki przed i po zmianach logiki agentów lub obrazów kontenerów. Potem iteruj: na przykład zmniejsz opóźnienie, przenosząc ciężki model na bliższy serwer wysokiej wydajności, albo obniż koszt przez grupowanie inferencji. Dodatkowo stosuj eksperymenty A/B do testowania heurystyk planowania i walidacji usprawnień. Wreszcie łącz metryki z celami operacyjnymi. Jeśli centrum kontroli chce zmniejszyć liczbę fałszywych alarmów, monitoruj procentową redukcję i czas zaoszczędzony na alarmie. W rezultacie możesz wyrównać prace techniczne z KPI operacyjnymi i udowodnić zwrot z inwestycji.
Najczęściej zadawane pytania
Co to jest agent AI w heterogenicznym środowisku VM?
Agent AI to autonomiczny komponent programowy, który obserwuje dane wejściowe, rozumuje nad nimi i działa w różnych infrastrukturach. Uruchamia zadania na zróżnicowanych węzłach, koordynuje się z innymi agentami i adaptuje do zmieniających się zasobów.
Jak zapewnić bezpieczne wykonywanie agentów na VM?
Szyfruj ruch, podpisuj obrazy kontenerów i egzekwuj kontrole dostępu oparte na zasadzie najmniejszych uprawnień. Ponadto trzymaj wideo i modele w kontrolowanym środowisku i audytuj wszystkie działania agentów dla śledzalności.
Jak agenci radzą sobie z przywracaniem pracy (fail-back) pomiędzy różnymi środowiskami?
Agenci implementują kontrole stanu i wiadomości tętna, a następnie uruchamiają adaptacyjne planowanie, gdy węzeł się degraduje. Szybkie przywracanie migruje pracę do hostów zapasowych z minimalnymi przerwami, a testy syntetyczne weryfikują ścieżkę.
Czy mogę uruchamiać inferencję jednocześnie na urządzeniach brzegowych i serwerach w chmurze?
Tak. Używaj lekkich modeli na brzegu do filtrowania danych, a cięższe modele uruchamiaj na serwerach wysokiej wydajności lub w chmurze w razie potrzeby. Orkiestracja decyduje o rozmieszczeniu na podstawie opóźnień i kosztów.
Jakie metryki powinienem śledzić, aby mierzyć niezawodność?
Śledź przepustowość, opóźnienie, czas przywracania i koszt na zadanie. Monitoruj też wykorzystanie zasobów oraz procent incydentów rozwiązanych automatycznie, aby dopasować się do celów operacyjnych.
Jak visionplatform.ai wspiera wymagania prywatności on-prem?
visionplatform.ai domyślnie utrzymuje wideo i rozumowanie lokalnie (on-prem) oraz eksponuje strukturalne zdarzenia VMS agentom bez wysyłania surowego wideo poza miejsce. To pomaga spełniać wymagania Aktu o AI UE i inne potrzeby zgodności.
Jaką rolę odgrywają LLM-y w przepływach pracy agentów?
Duże modele językowe i modele językowe pozwalają agentom interpretować zapytania w języku naturalnym, podsumowywać osie czasu i tworzyć zrozumiałe dla ludzi wyjaśnienia. Ułatwiają dostęp operatorom do wyszukiwania i rozumowania.
Jak utrzymać spójną konfigurację w wielu obrazach VM?
Używaj niezmiennych obrazów kontenerów lub konfiguracji jako kodu i wdrażaj przez orkiestratory takie jak klastry Kubernetes. Dodaj też odkrywanie środowiska, aby wykrywać zainstalowane akceleratory i różnice runtime.
Jaki jest najlepszy sposób na integrację zdarzeń VMS z automatyzacją?
Mapuj zdarzenia VMS do wspólnego schematu i eksponuj je jako strukturalne źródło danych, do którego agenci mogą się odwoływać. Dla przepływów kryminalistycznych używaj przeszukiwalnych opisów, aby operatorzy i agenci mogli szybko znaleźć incydenty przeszukanie kryminalistyczne.
Jak zrównoważyć autonomię i nadzór człowieka?
Rozpocznij od działań z udziałem człowieka dla scenariuszy o średnim ryzyku, a następnie stopniowo przenoś niskiego ryzyka, powtarzalne zadania do autonomicznych przepływów z zapisami audytu. Zawsze utrzymuj zasady eskalacji i możliwość cofnięcia automatycznych działań.
