Kenali Azure Machine Learning vs Kubernetes Service
Azure Machine Learning adalah layanan yang disediakan oleh Microsoft Azure yang dirancang untuk membantu pengembang dan ilmuwan data dalam membangun, melatih, dan mendeploy model machine learning dengan lebih mudah dan efisien.
Ini adalah alat yang kuat untuk mengembangkan solusi kecerdasan buatan (AI) dan machine learning di lingkungan cloud Azure. Salah satu tipe azure machine learning yang juga digunakan dalam mengelola model machine learning adalah Azure Kubernetes Service (selanjutnya disebut dengan AKS).
Azure Kubernetes Service (AKS) adalah layanan manajemen kontainer berbasis Kubernetes yang disediakan oleh Microsoft Azure. Ini memungkinkan pengembang dan administrator untuk dengan mudah membuat, mengelola, dan mengelola cluster Kubernetes yang dapat diandalkan di lingkungan Azure.
AKS menyediakan berbagai fitur keamanan yang tinggi, termasuk integrasi dengan Azure Policy untuk mengontrol kepatuhan, integrasi dengan Azure Active Directory untuk otentikasi dan otorisasi, serta kontrol akses berbasis peran.
Azure Machine Learning (AML) dan Azure Kubernetes Service (AKS) adalah dua layanan yang berbeda dalam ekosistem Azure yang digunakan untuk tujuan yang berbeda dalam dunia pengembangan aplikasi dan kecerdasan buatan. Untuk lebih jelasnya, berikut adalah perbedaan utama antara keduanya. Simak penjelasannya melalui artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!
1. Tujuan Utama
Azure Machine Learning (AML): Layanan ini terutama digunakan untuk mengembangkan, melatih, dan mengelola model machine learning. AML memberikan alat dan infrastruktur untuk menciptakan model ML, mengotomatiskan proses pemilihan model terbaik (AutoML), dan melacak eksperimen serta versi model.
Azure Kubernetes Service (AKS): AKS adalah layanan yang dirancang khusus untuk membuat, mengelola, dan mengoperasikan cluster Kubernetes di lingkungan Azure. Ini digunakan untuk menjalankan kontainer aplikasi dan layanan dalam skala besar dengan orkestrasi yang kuat.
Sumber Gambar: Whizlabs.com
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Fokus Pada Kegunaan
Azure Machine Learning (AML): Fokus utama adalah pada pengembangan dan manajemen model machine learning. Ini cocok untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin melatih dan mendeploy model ML. Azure Kubernetes Service (AKS): Fokus utama adalah menjalankan aplikasi dan layanan dalam wadah dengan orkestrasi Kubernetes. Ini cocok untuk pengembang aplikasi yang ingin melakukan penyebaran dan manajemen aplikasi dalam kontainer.
3. Ruang Lingkup Penggunaan
Azure Machine Learning (AML): Digunakan untuk tugas machine learning yang melibatkan pemrosesan data, pelatihan model, dan inferensi model. Ini berhubungan langsung dengan pengembangan model AI/ML. Sedangkan Azure Kubernetes Service (AKS): Digunakan untuk menjalankan aplikasi yang sudah ada dalam wadah, termasuk aplikasi web, mikro layanan, dan aplikasi lain yang memerlukan orkestrasi dan manajemen yang baik.
Sumber Gambar: Microsoft Learn
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Manajemen Sumber Daya
Azure Machine Learning (AML): Lebih fokus pada manajemen model dan eksperimen machine learning. Anda tidak perlu mengelola infrastruktur di bawahnya secara langsung.
Azure Kubernetes Service (AKS): Lebih fokus pada manajemen infrastruktur Kubernetes dan kontainer. Anda perlu mengelola konfigurasi dan skala cluster AKS Anda sendiri.
5. Penyebaran Aplikasi vs Model
Azure Machine Learning (AML): Digunakan untuk mendeploy dan mengelola model machine learning dalam berbagai skenario, termasuk inferensi real-time dan batch.
Azure Kubernetes Service (AKS): Digunakan untuk menyebarluaskan aplikasi dan layanan dalam wadah ke lingkungan Kubernetes, yang dapat mencakup berbagai jenis aplikasi.
Pemilihan antara Azure Machine Learning dan Azure Kubernetes Service akan tergantung pada proyek dan kebutuhan Anda. Jika Anda fokus pada pengembangan model machine learning, maka AML adalah pilihan yang lebih sesuai. Jika Anda ingin mengeksekusi dan mengelola aplikasi dalam wadah dengan skala besar, AKS adalah pilihan yang lebih baik. Terkadang, Anda mungkin perlu menggunakan keduanya secara bersamaan untuk tujuan yang berbeda dalam proyek Anda.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid