人工智能如何塑造软件未来：下

在之前的文章中，我讨论了一个智能软件应用程序的核心特征。你可以在这里阅读这篇文章。

综上所述，智能应用程序不仅会接受用户的指令，而且会在一段时间内学会并变得聪明起来。因此，这些应用程序不仅仅是从“程序”到“学习者”。然后它可以主动地开始执行任务而不是被动地执行任务，从而在个人和企业用例中提供前所未有的效率提升。

在这篇后续文章中，我们将深入研究这种应用程序的重要架构组件。

在结构上，有四个关键的智能软件。

A）感官块

B）服务中心

C）机器学习箱

D）处理程序块

大概的架构是这样的：

一）感官块

感官块是用户与软件交互时的接口。交互不仅限于点击或触摸界面。互动可以包括传输结构化文本，基于自然语言的文本或语音拍摄，发送图像，闪烁的手势，用户通过与机器交互的新方式授权。随着人工智能（更具体而言，自然语言处理和图像处理）的出现，下一代软件的感官区块将支持用户交互，而不仅仅是触摸/鼠标点击。虚拟现实和增强现实领域的发展也开启了许多用户与机器以前所未有的方式进行交互的用例。

感官块通常驻留在堆栈的智能或非智能端点上。以前，它曾经只是移动设备，但随着物联网设备的激增，我们可以期望看到屏幕启用，屏幕减少的设备作为未来应用程序的感官块。智能端点或边缘往往是需求（见雾计算），因为在许多情况下，需要通过驻留在“边缘”的逻辑来做出决定，从而在许多关键任务应用中节省关键的时钟周期。

B）服务中心

服务中心托管从机器学习模型公开的一系列服务。这些模型将成为机器学习框的一部分，但服务端点将通过服务中心提供。该集线器还可以托管基于用户简档的服务，事件服务和特征服务。

建设服务中心的三大选择：

1.基于容器

2.基于微服务

3.无服务器/基于功能

B.1基于容器

容器化是一种用于部署和运行分布式应用程序的操作系统级虚拟化方法，无需为每个应用程序启动整个虚拟机。相反，多个独立的系统（称为容器）在单个控制主机上运行并访问单个内核。由于容器与主机共享相同的操作系统内核，因此容器可能比需要单独的操作系统实例的虚拟机更有效。

在这里查看有关容器的更多信息：https：//azure.microsoft.com/en-in/services/container-service/

B.2基于微服务

微服务在过去几年已经获得了巨大的普及。微服务是面向服务架构（SOA）的一个变种，

架构风格，将应用程序构建为松散耦合服务（本质上不同于3层传统架构）的集合。

微服务将成为下一代应用的中心主题。由于如此多的异构组件坐落在一个堆栈中，单片方法几乎没有意义。微服务可以提供所需的模块化和构建能够扩展的应用程序的能力。架构风格旨在缩短上市时间，允许以较少的努力处理不断变化的需求，并降低负载较大的环境中的运营成本。

应用程序的功能组件可以分布在可以相互交互的微服务和外部模块之间。例如，人脸检测微服务可以与用户认证相关的服务分开操作。

B.3无服务器或功能导向

服务器少的方法也正在迅速成为一个前往的选择。这提供了一个平台，允许开发人员响应事件执行代码，而不需要构建和维护基础架构。服务器少意味着，组织或个人不需要购买，出租或配置服务器或虚拟机来开发应用程序。这是一个巨大的好处。如果开发人员没有明确地打破底层基础架构，那么代码就能保证具有所需的性能特征。

查看更多Azure函数：https：//azure.microsoft.com/en-in/services/functions/

如何选择这三个选项？

通常，基于容器的方法更多地基于结构。而基于服务器/功能的方法则更多地面向编程。

作者：Saunak Dasgupta

来源：https://towardsdatascience.com

编译：ifintechnews.com