La Lente personalizada de buena arquitectura IDP está dirigido a todos los clientes de AWS que utilizan AWS para ejecutar soluciones de procesamiento inteligente de documentos (IDP) y buscan orientación sobre cómo crear una solución IDP segura, eficiente y confiable en AWS.
Crear una solución lista para producción en la nube implica una serie de compensaciones entre recursos, tiempo, expectativas del cliente y resultados comerciales. El Marco bien diseñado de AWS le ayuda a comprender los beneficios y riesgos de las decisiones que toma mientras crea cargas de trabajo en AWS. Al utilizar Framework, aprenderá las mejores prácticas operativas y arquitectónicas para diseñar y operar cargas de trabajo confiables, seguras, eficientes, rentables y sostenibles en la nube.
Un proyecto IDP suele combinar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para leer y comprender un documento y extraer términos o palabras específicos. La lente personalizada de buena arquitectura de IDP describe los pasos para realizar una revisión de buena arquitectura de AWS que le permita evaluar e identificar los riesgos técnicos de sus cargas de trabajo de IDP. Proporciona orientación para abordar los desafíos comunes que vemos en el campo, ayudándolo a diseñar sus cargas de trabajo de desplazados internos de acuerdo con las mejores prácticas.
Esta publicación se centra en el pilar de confiabilidad de la solución IDP. A partir de la introducción del pilar de confiabilidad y los principios de diseño, luego profundizamos en el diseño y la implementación de la solución con tres áreas de enfoque: fundamentos, gestión de cambios y gestión de fallas. Al leer esta publicación, aprenderá sobre el pilar de confiabilidad en el marco de buena arquitectura con el estudio de caso de IDP.
Criterios de diseño
El pilar de confiabilidad abarca la capacidad de una solución IDP para realizar el procesamiento de documentos de manera correcta y consistente cuando se espera y de acuerdo con las reglas comerciales definidas. Esto incluye la capacidad de operar y probar el flujo de trabajo IDP completo y su ciclo de vida total.
Hay una serie de principios que pueden ayudarle a aumentar la confiabilidad. Tenga esto en cuenta mientras analizamos las mejores prácticas:
- Recuperarse automáticamente de fallas – Al monitorear su flujo de trabajo IDP para indicadores clave de rendimiento (KPI), puede ejecutar la automatización cuando se supera un umbral. Esto le permite realizar un seguimiento y recibir notificaciones automáticamente si se produce alguna falla y activar procesos de recuperación automatizados que solucionen o reparen la falla. Con base en las medidas de KPI, también puede anticipar fallas y aplicar acciones correctivas antes de que ocurran.
- Probar procedimientos de recuperación – Pruebe cómo falla su flujo de trabajo de IDP y valide los procedimientos de recuperación. Utilice la automatización para simular diferentes escenarios o recrear escenarios que condujeron al fracaso anteriormente.
- Escalar y ajustar la capacidad del servicio – Supervise la demanda y el uso del flujo de trabajo de IDP y ajuste automáticamente la capacidad del servicio de AWS para mantener el nivel óptimo para satisfacer la demanda sin aprovisionamiento excesivo o insuficiente. Controle y esté al tanto de las cuotas de servicio, los límites y las restricciones de los servicios de sus componentes IDP, como Amazon Textil y Amazon Comprehend.
- Automatizar cambios – Utilice la automatización al aplicar cambios a su infraestructura de flujo de trabajo de IDP. Administre los cambios a través de la automatización, que luego se puede rastrear y revisar.
Áreas de enfoque
Los principios de diseño y las mejores prácticas del pilar de confiabilidad se basan en los conocimientos recopilados de nuestros clientes y nuestras comunidades de especialistas técnicos de IDP. Utilícelos como guía y soporte para sus decisiones de diseño y alinéelos con los requisitos comerciales de su solución IDP. La aplicación de la lente de buena arquitectura de IDP le ayuda a validar la resiliencia y la eficiencia del diseño de su solución IDP y proporciona recomendaciones para abordar cualquier brecha que pueda identificar.
Las siguientes son áreas de mejores prácticas para la confiabilidad de una solución IDP en la nube:
- Fundamentos – Los servicios de IA de AWS, como Amazon Textract y Amazon Comprehend, proporcionan un conjunto de límites estrictos y flexibles para diferentes dimensiones de uso. Es importante revisar estos límites y asegurarse de que su solución IDP cumpla con los límites flexibles, sin exceder los límites estrictos.
- Gestión del cambio – Trate su solución IDP como infraestructura como código (IaC), lo que le permitirá automatizar la supervisión y la gestión de cambios. Utilice el control de versiones en todos los componentes, como la infraestructura y los modelos personalizados de Amazon Comprehend, y realice un seguimiento de los cambios hasta el lanzamiento en un momento dado.
- Gestión de fallas – Debido a que un flujo de trabajo IDP es una solución basada en eventos, su aplicación debe ser resistente al manejo de errores conocidos y desconocidos. Una solución IDP bien diseñada tiene la capacidad de prevenir fallas y resistirlas cuando ocurren mediante el uso de mecanismos de registro y reintento. Es importante diseñar resiliencia en la arquitectura del flujo de trabajo de su IDP y planificar la recuperación ante desastres.
Fundamentos
Los servicios de IA de AWS brindan inteligencia lista para usar, como extracción y análisis de datos automatizados, utilizando Amazon Textract, Amazon Comprehend y IA aumentada de Amazon (Amazon A2I), para sus flujos de trabajo de IDP. Existen límites de servicio (o cuotas) para estos servicios para evitar el aprovisionamiento excesivo y limitar las tasas de solicitud en las operaciones API, protegiendo los servicios del abuso.
Al planificar y diseñar la arquitectura de su solución IDP, considere las siguientes mejores prácticas:
- Tenga en cuenta las cuotas, límites y restricciones inmutables de los servicios de Amazon Textract y Amazon Comprehend – Los formatos de archivo aceptados, el tamaño y el número de páginas, los idiomas, la rotación de documentos y el tamaño de la imagen son algunos ejemplos de estos límites estrictos para Amazon Textract que no se pueden cambiar.
- Los formatos de archivo aceptados incluyen archivos JPEG, PNG, PDF y TIFF. (Se admiten imágenes codificadas en JPEG 2000 dentro de archivos PDF). Se requiere el preprocesamiento del documento antes de utilizar Amazon Textract si el formato de archivo no es compatible (por ejemplo, Microsoft Word o Excel). En este caso, debe convertir formatos de documentos no compatibles a PDF o formato de imagen.
- Amazon Comprehend tiene diferentes cuotas para modelos integrados, modelos personalizados y volantes. Asegúrese de que su caso de uso esté alineado con las cuotas de Amazon Comprehend.
- Ajuste las cuotas de servicios de Amazon Textract y Amazon Comprehend para satisfacer sus necesidades – La Calculadora de cuotas de servicios de Amazon Textract puede ayudarle a estimar los valores de cuota que cubrirán su caso de uso. Debe administrar sus cuotas de servicio entre cuentas o regiones si está planificando una conmutación por error de recuperación ante desastres entre cuentas o regiones para su solución. Al solicitar un aumento de cuotas de Amazon Textract, asegúrese de seguir estas recomendaciones:
- Utilice la Calculadora de cuotas de servicios de Amazon Textract para estimar el valor de su cuota óptima.
- Los cambios en las solicitudes pueden provocar picos de tráfico en la red, lo que afecta el rendimiento. Utilice una arquitectura sin servidor de cola u otro mecanismo para suavizar el tráfico y aprovechar al máximo las transacciones por segundo (TPS) asignadas.
- Implemente una lógica de reintento para manejar llamadas limitadas y conexiones interrumpidas.
- Configure el retroceso exponencial y la fluctuación para mejorar el rendimiento.
Gestión del cambio
Se deben anticipar y adaptar los cambios en su flujo de trabajo IDP o su entorno, como picos en la demanda o un archivo de documento dañado, para lograr una mayor confiabilidad de la solución. Algunos de estos cambios están cubiertos por las mejores prácticas básicas descritas en la sección anterior, pero por sí solas no son suficientes para dar cabida a los cambios. También se deben considerar las siguientes mejores prácticas:
- Uso Reloj en la nube de Amazon para monitorear los componentes del flujo de trabajo de su IDP, como Amazon Textract y Amazon Comprehend. Recopile métricas del flujo de trabajo de IDP, automatice las respuestas a las alarmas y envíe notificaciones según sea necesario para su flujo de trabajo y objetivos comerciales.
- Implemente su solución de flujo de trabajo IDP y todos los cambios de infraestructura con automatización utilizando IaC, como Kit de desarrollo en la nube de AWS (AWS CDK) y construcciones IDP AWS CDK prediseñadas. Esto elimina la posibilidad de que se introduzcan errores humanos y le permite realizar pruebas antes de cambiar a su entorno de producción.
- Si su caso de uso requiere un modelo personalizado de Amazon Comprehend, considere usar un volante para simplificar el proceso de mejora del modelo personalizado con el tiempo. Un volante organiza las tareas asociadas con el entrenamiento y la evaluación de una nueva versión de modelo personalizado.
- Si su caso de uso lo requiere, personalice la salida de la función Consultas previamente entrenadas de Amazon Textract entrenando y utilizando un adaptador para el modelo base de Amazon Textract. Considere las siguientes mejores prácticas al crear consultas para sus adaptadores:
- Las cuotas de adaptadores definen los límites anteriores para el entrenamiento de adaptadores. Considere estos límites y presente una solicitud de aumento de cuota de servicio, si es necesario:
- Número máximo de adaptadores – Número de adaptadores permitidos (puede tener varias versiones de adaptadores bajo un solo adaptador).
- Versiones máximas de adaptadores creadas por mes – Número de versiones de adaptador exitosas que se pueden crear por cuenta de AWS por mes.
- Versiones máximas de adaptadores en curso – Número de versiones de adaptadores en progreso (capacitación de adaptadores) por cuenta.
- Asegúrese de utilizar un conjunto de documentos representativos de su caso de uso (mínimo cinco documentos de capacitación y cinco documentos de prueba).
- Proporcione tantos documentos de capacitación como sea posible (hasta 2,500 páginas de documentos de capacitación y 1,000 para documentos de prueba).
- Anote consultas utilizando una variedad de respuestas. Por ejemplo, si la respuesta a una consulta es "Sí" o "No", las muestras anotadas deben tener apariciones de "Sí" y "No".
- Mantenga la coherencia en el estilo de anotación y al anotar campos con espacios.
- Utilice la consulta exacta utilizada en el entrenamiento para realizar inferencias.
- Después de cada ronda de capacitación del adaptador, revise las métricas de rendimiento para determinar si necesita mejorar aún más su adaptador para lograr sus objetivos. Cargue un nuevo conjunto de documentos para capacitación o revise las anotaciones de documentos que tengan puntuaciones de precisión bajas antes de comenzar una nueva capacitación para crear una versión mejorada del adaptador.
- Ingrese al
AutoUpdate
Característica para adaptadores personalizados. Esta característica intenta el reentrenamiento automatizado si elAutoUpdate
El indicador está habilitado en un adaptador.
- Las cuotas de adaptadores definen los límites anteriores para el entrenamiento de adaptadores. Considere estos límites y presente una solicitud de aumento de cuota de servicio, si es necesario:
Gestión de fallas
Al diseñar una solución IDP, un aspecto importante a considerar es su resiliencia, es decir, cómo manejar los errores conocidos y desconocidos que pueden ocurrir. La solución IDP debe tener la capacidad de registrar errores y reintentar operaciones fallidas durante las diferentes etapas del flujo de trabajo IDP. En esta sección, analizamos los detalles sobre cómo diseñar su flujo de trabajo IDP para manejar fallas.
Prepare su flujo de trabajo IDP para gestionar y resistir fallas
"Todo falla, todo el tiempo", es una cita famosa del CTO de AWS, Werner Vogels. Su solución IDP, como todo lo demás, eventualmente fallará. La pregunta es cómo puede soportar fallas sin afectar a los usuarios de su solución IDP. El diseño de su arquitectura IDP debe tener en cuenta las fallas a medida que ocurren y tomar medidas para evitar el impacto en la disponibilidad. Esto debe hacerse de forma automática y sin impacto para el usuario. Considere las siguientes mejores prácticas:
- Uso Servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3) como su almacén de datos escalable para procesar documentos de flujo de trabajo de IDP. Amazon S3 proporciona una infraestructura de almacenamiento altamente duradera diseñada para el almacenamiento de datos primarios y de misión crítica.
- Haga una copia de seguridad de todos los datos del flujo de trabajo de su IDP de acuerdo con los requisitos de su negocio. Implementar una estrategia para recuperar o reproducir datos en caso de pérdida de datos. Alinee esta estrategia con un objetivo de punto de recuperación (RPO) y un objetivo de tiempo de recuperación (RTO) definidos que cumplan con los requisitos de su negocio.
- Si es necesario, planifique e implemente una estrategia de conmutación por error de recuperación ante desastres de su solución IDP en todas las cuentas y regiones de AWS.
- Utilice el extracto de Amazon
OutputConfig
función y Amazon ComprenderOutputDataConfig
característica para almacenar los resultados del procesamiento asincrónico de Amazon Textract o Amazon Comprehend en un depósito S3 designado. Esto permite que el flujo de trabajo continúe desde ese punto en lugar de repetir la invocación de Amazon Textract o Amazon Comprehend. El siguiente código muestra cómo iniciar un trabajo de API asíncrono de Amazon Textract para analizar un documento y almacenar resultados de inferencia cifrados en un depósito de S3 definido. Para obtener información adicional, consulte la Documentación del cliente de Amazon Textract.
Diseñe su flujo de trabajo IDP para evitar fallas
La confiabilidad de una carga de trabajo comienza con decisiones de diseño iniciales. Las elecciones de arquitectura afectarán el comportamiento de su carga de trabajo y su resiliencia. Para mejorar la confiabilidad de su solución IDP, siga estas mejores prácticas.
En primer lugar, diseñe su arquitectura siguiendo el flujo de trabajo IDP. Aunque las etapas de un flujo de trabajo de IDP pueden variar y verse influenciadas por los casos de uso y los requisitos comerciales, las etapas de captura de datos, clasificación de documentos, extracción de texto, enriquecimiento de contenido, revisión y validación y consumo suelen ser partes del flujo de trabajo de IDP. Estas etapas bien definidas se pueden utilizar para separar funcionalidades y aislarlas en caso de falla.
Puedes usar Servicio de cola simple de Amazon (Amazon SQS) para desacoplar las etapas del flujo de trabajo de IDP. Un patrón de desacoplamiento ayuda a aislar el comportamiento de los componentes de la arquitectura de otros componentes que dependen de él, lo que aumenta la resiliencia y la agilidad.
En segundo lugar, controle y limite los reintentos de llamadas. Los servicios de AWS, como Amazon Textract, pueden fallar si se excede la cantidad máxima de TPS asignados, lo que hace que el servicio acelere su aplicación o corte su conexión.
Debe gestionar la limitación y las conexiones interrumpidas reintentando automáticamente la operación (tanto operaciones sincrónicas como asincrónicas). Sin embargo, también debe especificar un número limitado de reintentos, después de los cuales la operación falla y genera una excepción. Si realiza demasiadas llamadas a Amazon Textract en un corto período de tiempo, las limita y envía un ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
en la respuesta de la operación.
Además, utiliza retroceso exponencial y jitter para reintentos para mejorar el rendimiento. Por ejemplo, al utilizar Amazon Textract, especifique el número de reintentos incluyendo el config
parámetro al crear el cliente de Amazon Textract. Recomendamos contar hasta cinco reintentos. En el siguiente código de ejemplo, utilizamos el config
parámetro para reintentar automáticamente una operación usando el modo adaptativo y un máximo de cinco reintentos:
Aproveche los SDK de AWS, como el AWS SDK para Python (Boto3), para ayudar en reintentando llamadas de clientes a servicios de AWS como Amazon Textract y Amazon Comprehend. Hay tres modos de reintento disponibles:
- Modo heredado – Los reintentos requieren un número limitado de errores y excepciones e incluyen un retroceso exponencial por un factor base de 2.
- El modo estándar – Estandariza la lógica y el comportamiento de los reintentos de forma coherente con otros SDK de AWS y amplía la funcionalidad de los reintentos con respecto a la que se encuentra en el modo heredado. Cualquier reintento incluirá un retroceso exponencial con un factor base de 2 durante un tiempo máximo de retroceso de 20 segundos.
- Modo adaptativo – Incluye todas las características del modo estándar e introduce un límite de tasa del lado del cliente mediante el uso de un depósito de tokens y variables de límite de tasa que se actualizan dinámicamente con cada reintento. Ofrece flexibilidad en los reintentos del lado del cliente que se adapta a la respuesta de estado de error o excepción de un servicio de AWS. Con cada nuevo intento de reintento, el modo adaptativo modifica las variables de límite de velocidad según el error, la excepción o el código de estado HTTP presentado en la respuesta del servicio de AWS. Estas variables de límite de tarifa se utilizan luego para calcular una nueva tarifa de llamada para el cliente. Cada excepción, error o respuesta HTTP fallida de un servicio de AWS actualiza las variables de límite de velocidad a medida que se producen reintentos hasta que se alcanza el éxito, se agota el depósito de tokens o se alcanza el valor máximo de intentos configurado. Ejemplos de excepciones, errores o respuestas HTTP fallidas:
Conclusión
En esta publicación, compartimos principios de diseño, áreas de enfoque, fundamentos y mejores prácticas para la confiabilidad en su solución IDP.
AWS está comprometido con la lente de buena arquitectura de IDP como herramienta viva. A medida que las soluciones IDP y los servicios de IA de AWS relacionados evolucionen y haya nuevos servicios de AWS disponibles, actualizaremos IDP Lens Well-Architected en consecuencia.
Si desea obtener más información sobre el marco de buena arquitectura de AWS, consulte Buena arquitectura de AWS.
Si necesita orientación experta adicional, comuníquese con el equipo de su cuenta de AWS para contratar a un arquitecto de soluciones especializado en IDP.
Acerca de los autores
rui cardoso es arquitecto de soluciones asociado en Amazon Web Services (AWS). Se centra en AI/ML e IoT. Trabaja con socios de AWS y los apoya en el desarrollo de soluciones en AWS. Cuando no está trabajando, le gusta andar en bicicleta, hacer senderismo y aprender cosas nuevas.
Brijesh Pati es arquitecto de soluciones empresariales en AWS. Su principal objetivo es ayudar a los clientes empresariales a adoptar tecnologías de nube para sus cargas de trabajo. Tiene experiencia en desarrollo de aplicaciones y arquitectura empresarial y ha trabajado con clientes de diversas industrias, como deportes, finanzas, energía y servicios profesionales. Sus intereses incluyen arquitecturas sin servidor y AI/ML.
mia chang es un arquitecto de soluciones especializado en aprendizaje automático para Amazon Web Services. Trabaja con clientes en EMEA y comparte las mejores prácticas para ejecutar cargas de trabajo de IA/ML en la nube con su experiencia en matemáticas aplicadas, informática e IA/ML. Se centra en cargas de trabajo específicas de PNL y comparte su experiencia como conferenciante y autora de libros. En su tiempo libre, le gusta hacer senderismo, jugar juegos de mesa y preparar café.
Tim Condello es arquitecto senior de soluciones especializado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en Amazon Web Services (AWS). Su enfoque es el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. A Tim le gusta tomar las ideas de los clientes y convertirlas en soluciones escalables.
Jerez Ding es arquitecto senior de soluciones especializado en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en Amazon Web Services (AWS). Tiene una amplia experiencia en aprendizaje automático con un doctorado en informática. Trabaja principalmente con clientes del sector público en diversos desafíos comerciales relacionados con AI/ML, ayudándolos a acelerar su viaje de aprendizaje automático en la nube de AWS. Cuando no ayuda a los clientes, disfruta de las actividades al aire libre.
Suyin Wang es un arquitecto de soluciones especializado en IA/ML en AWS. Tiene formación interdisciplinaria en aprendizaje automático, servicios de información financiera y economía, junto con años de experiencia en la creación de aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático que resolvieron problemas empresariales del mundo real. Le gusta ayudar a los clientes a identificar las preguntas comerciales adecuadas y crear las soluciones de IA/ML adecuadas. En su tiempo libre le encanta cantar y cocinar.
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