Azure Machine Learning vs Azure Kubernetes Service
Azure Machine Learning (AML) dan Azure Kubernetes Service (AKS) adalah dua layanan yang ditawarkan oleh Microsoft Azure untuk mendukung pembuatan, pelatihan, dan pengelolaan model machine learning (ML). Meskipun memang keduanya berfokus pada pengembangan solusi ML, keduanya memiliki perbedaan dalam beberapa cara. Azure Machine Learning merupakan platform untuk membuat, melatih, dan menerapkan model machine learning. AML menyediakan lingkungan yang terisolasi dan dapat dikonfigurasi sepenuhnya untuk pengembangan ML. Dengan AML, pengguna dapat mengembangkan, menguji, dan menyebarkan model machine learning tanpa harus mengelola infrastruktur sendiri.
Sedangkan Azure Kubernetes Service merupakan platform manajemen kontainer yang digunakan unruk mengelola aplikasi berbasis kontainer pada lingkungan cloud. Azure Kubernetes Service adalah solusi yang fleksibel dan skalabel untuk pengelolaan aplikasi berbasis kontainer termasuk aplikasi Machine Learning. AKS memungkinkan pengguna mengelola aplikasi kontainer dalam lingkungan yang terisolasi dan dapat dikonfigurasi sepenuhnya tanpa harus mengelola infrastruktur sendiri.
Azure Machine Learning dan Azure Kubernetes Service (AKS) adalah dua layanan yang berbeda yang disediakan oleh Microsoft Azure untuk memenuhi kebutuhan pemrosesan dan analisis data modern. Keduanya dapat digunakan untuk mengembangkan, mengelola, dan menjalankan aplikasi di lingkungan cloud yang skalabel dan mudah dikonfigurasi. Namun, ada perbedaan utama antara kedua layanan ini. Dalam artikel ini, kita akan membahas perbedaan utama antara Azure Machine Learning dan Azure Kubernetes Service. Simak yuk sahabat DQLab!
1. Mengenal Azure Machine Learning
Azure Machine Learning (AML) adalah layanan manajemen siklus hidup machine learning yang ditujukan untuk mempercepat proses pembuatan model dan pelatihan mesin. AML menyediakan platform yang memungkinkan pengguna untuk membuat, melatih, dan menguji model machine learning dalam lingkungan yang terpisah dari produksi. AML menyediakan pilihan pemrograman dengan beberapa bahasa seperti Python, R, dan Java.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Mengenal Azure Kubernetes Service
Azure Kubernetes Service (AKS) adalah layanan manajemen Kubernetes yang memudahkan pengguna dalam mengelola cluster Kubernetes dan menjalankan aplikasi dalam kontainer. Kubernetes sendiri adalah platform open-source untuk manajemen container yang memungkinkan pengguna untuk menjalankan, memperbarui, dan memperluas aplikasi secara efisien. AKS memungkinkan pengguna untuk membuat, mengelola, dan membuka skala aplikasi dalam Kubernetes.
3. Perbedaan Utama Azure Machine Learning dan Azure Kubernetes Service
Setelah kita sama-sama tahu definisi dari Azure Machine Learning dan Azure Kubernetes Service, sekarang kita akan mengulas perbedaan antara keduanya.
Fungsi Utama
Azure Machine Learning (AML) adalah layanan Azure yang membantu pengembang dan peneliti untuk membangun dan menerapkan model machine learning dengan cepat dan mudah. Dalam Azure Machine Learning, Anda dapat membangun dan melatih model machine learning pada data Anda, mengatur pipeline, dan menggunakan teknik-teknik machine learning seperti klasifikasi, regresi, dan clustering.
Azure Kubernetes Service (AKS), di sisi lain, adalah layanan Kubernetes yang di-hosting oleh Azure. AKS memungkinkan Anda untuk mengelola aplikasi yang di-host pada container dalam lingkungan cloud yang dikelola. AKS membantu Anda dalam mengelola ketersediaan, skalabilitas, dan pemantauan aplikasi Anda.
Pemrosesan Data
Azure Machine Learning memungkinkan Anda untuk mengolah data dengan menggunakan algoritma machine learning. AML juga menawarkan fitur pipeline untuk memudahkan pengolahan data dan memungkinkan pengguna untuk menggunakan teknik-teknik machine learning seperti klasifikasi, regresi, dan clustering. Sementara itu, AKS dapat digunakan untuk mengelola aplikasi yang di-host pada container. Dalam hal pemrosesan data, AKS tidak menawarkan algoritma machine learning seperti Azure Machine Learning.
Penyediaan dan Pengelolaan
Azure Machine Learning memudahkan pengembang dan peneliti dalam membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning. Selain itu, AML juga menawarkan integrasi dengan Azure DevOps dan GitHub, memungkinkan tim untuk bekerja bersama dan mengatur pipeline secara efektif.
Di sisi lain, Azure Kubernetes Service memungkinkan pengguna untuk menyediakan dan mengelola aplikasi yang di-host pada container di lingkungan cloud. AKS menyediakan beberapa pilihan manajemen, termasuk manajemen otomatis yang memungkinkan Anda untuk mengelola skala aplikasi Anda tanpa memerlukan intervensi manusia.
Integrasi dan Kustomisasi
Azure Machine Learning menyediakan integrasi yang kuat dengan layanan Azure lainnya, seperti Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, dan Azure Cosmos DB. Selain itu, AML juga menawarkan API REST yang dapat digunakan untuk integrasi dengan layanan yang tidak terkait dengan Azure.
AKS juga menyediakan integrasi dengan layanan Azure seperti Azure Container Registry, Azure Monitor, dan Azure DevOps. AKS juga memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan lingkungan Kubernetes mereka dengan menggunakan plug-in Kubernetes dan alat penyebaran yang tersedia.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
4. AML vs AKS, Lebih Baik Mana?
Perbedaan utama antara AML dan AKS terletak pada fokus layanan dan penggunaannya. AML berfokus pada pengembangan dan pelatihan model machine learning, sementara AKS berfokus pada manajemen aplikasi kontainer. Meskipun keduanya dapat digunakan untuk pengembangan solusi ML, AML adalah pilihan yang lebih cocok untuk pengembangan dan pelatihan model, sementara AKS adalah pilihan yang lebih cocok untuk penyebaran dan pengelolaan aplikasi berbasis kontainer.
Dalam beberapa kasus, keduanya juga dapat digunakan bersama-sama untuk mencapai tujuan yang lebih besar. Misalnya, Anda dapat menggunakan AML untuk membuat, melatih, dan menguji model ML Anda, dan kemudian menggunakan AKS untuk mengelola aplikasi berbasis kontainer yang digunakan untuk menerapkan model tersebut secara online. Dalam hal ini, AML digunakan untuk pengembangan dan pelatihan model, sementara AKS digunakan untuk pengiriman dan skala aplikasi berbasis model tersebut.
Sekarang kamu nggak perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang machine learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang machine learning.
Kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul “Basic Feature Discovering for Machine Learning” Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!
Penulis: Reyvan Maulid