Le Objectif personnalisé bien architecturé par IDP est destiné à tous les clients AWS qui utilisent AWS pour exécuter des solutions de traitement intelligent de documents (IDP) et recherchent des conseils sur la façon de créer une solution IDP sécurisée, efficace et fiable sur AWS.
La création d'une solution prête pour la production dans le cloud implique une série de compromis entre les ressources, le temps, les attentes des clients et les résultats commerciaux. Le Framework AWS Well-Architected vous aide à comprendre les avantages et les risques des décisions que vous prenez lors de la création de charges de travail sur AWS. En utilisant le Framework, vous apprendrez les meilleures pratiques opérationnelles et architecturales pour concevoir et exploiter des charges de travail fiables, sécurisées, efficaces, rentables et durables dans le cloud.
Un projet IDP combine généralement la reconnaissance optique de caractères (OCR) et le traitement du langage naturel (NLP) pour lire et comprendre un document et extraire des termes ou des mots spécifiques. L'objectif personnalisé IDP Well-Architected décrit les étapes à suivre pour effectuer un examen AWS Well-Architected qui vous permet d'évaluer et d'identifier les risques techniques de vos charges de travail IDP. Il fournit des conseils pour relever les défis courants que nous constatons sur le terrain, en vous aidant à concevoir vos charges de travail IDP selon les meilleures pratiques.
Cet article se concentre sur le pilier Fiabilité de la solution IDP. En commençant par l'introduction du pilier Fiabilité et des principes de conception, nous approfondissons ensuite la conception et la mise en œuvre de la solution avec trois domaines prioritaires : les fondations, la gestion du changement et la gestion des défaillances. En lisant cet article, vous découvrirez le pilier Fiabilité du cadre bien architecturé avec l'étude de cas IDP.
Les principes de conception
Le pilier fiabilité englobe la capacité d'une solution IDP à effectuer le traitement des documents correctement et de manière cohérente lorsqu'il est attendu et conformément aux règles métier définies. Cela inclut la capacité d’exploiter et de tester l’intégralité du flux de travail IDP et son cycle de vie total.
Il existe un certain nombre de principes qui peuvent vous aider à accroître la fiabilité. Gardez cela à l’esprit lorsque nous discutons des meilleures pratiques :
- Récupérer automatiquement après une panne – En surveillant votre flux de travail IDP pour les indicateurs de performance clés (KPI), vous pouvez exécuter l'automatisation lorsqu'un seuil est dépassé. Cela vous permet de suivre et d'être averti automatiquement en cas de panne et de déclencher des processus de récupération automatisés qui contournent ou réparent la panne. Sur la base des mesures KPI, vous pouvez également anticiper les pannes et appliquer des actions correctives avant qu'elles ne surviennent.
- Tester les procédures de récupération – Testez l’échec de votre flux de travail IDP et validez les procédures de récupération. Utilisez l’automatisation pour simuler différents scénarios ou recréer des scénarios qui ont conduit à un échec auparavant.
- Faites évoluer et ajustez la capacité de service – Surveillez la demande et l'utilisation du flux de travail IDP et ajustez automatiquement la capacité du service AWS, afin de maintenir le niveau optimal pour satisfaire la demande sans surprovisionnement ou sous-approvisionnement. Contrôlez et soyez conscient des quotas de service, des limites et des contraintes de vos services de composants IDP, tels que Extrait d'Amazon et les Amazon comprendre.
- Automatiser les modifications – Utilisez l’automatisation lors de l’application de modifications à votre infrastructure de flux de travail IDP. Gérez les modifications grâce à l'automatisation, qui peuvent ensuite être suivies et examinées.
Zones de concentration
Les principes de conception et les meilleures pratiques du pilier fiabilité sont basés sur les informations recueillies auprès de nos clients et de nos communautés de spécialistes techniques IDP. Utilisez-les comme guide et support pour vos décisions de conception et alignez-les sur les exigences métier de votre solution IDP. L'application de l'objectif IDP Well-Architected vous aide à valider la résilience et l'efficacité de la conception de votre solution IDP et fournit des recommandations pour combler les lacunes que vous pourriez identifier.
Voici les domaines de bonnes pratiques pour la fiabilité d’une solution IDP dans le cloud :
- Fondations – Les services AWS AI tels qu'Amazon Textract et Amazon Comprehend fournissent un ensemble de limites souples et strictes pour différentes dimensions d'utilisation. Il est important de revoir ces limites et de vous assurer que votre solution IDP respecte toutes les limites souples, sans dépasser les limites strictes.
- Gestion du changement – Traitez votre solution IDP comme une infrastructure en tant que code (IaC), vous permettant d'automatiser la surveillance et la gestion des changements. Utilisez le contrôle de version sur les composants tels que l'infrastructure et les modèles personnalisés Amazon Comprehend, et suivez les modifications jusqu'à la version à un moment donné.
- Gestion des pannes – Un workflow IDP étant une solution basée sur les événements, votre application doit être résiliente face à la gestion des erreurs connues et inconnues. Une solution IDP bien architecturée a la capacité de prévenir les pannes et d’y résister lorsqu’elles se produisent en utilisant des mécanismes de journalisation et de nouvelle tentative. Il est important de concevoir la résilience dans votre architecture de flux de travail IDP et de planifier la reprise après sinistre.
Fondations
Les services AWS AI fournissent des informations prêtes à l'emploi, telles que l'extraction et l'analyse automatisées des données, à l'aide d'Amazon Textract, Amazon Comprehend et IA augmentée d'Amazon (Amazon A2I), pour vos flux de travail IDP. Il existe des limites de service (ou quotas) pour ces services afin d'éviter le surprovisionnement et de limiter les taux de requêtes sur les opérations API, protégeant ainsi les services contre les abus.
Lors de la planification et de la conception de l'architecture de votre solution IDP, tenez compte des bonnes pratiques suivantes :
- Soyez conscient des quotas, limites et contraintes immuables des services Amazon Textract et Amazon Comprehend. – Les formats de fichiers acceptés, la taille et le nombre de pages, les langues, les rotations des documents et la taille des images sont quelques exemples de ces limites strictes pour Amazon Textract qui ne peuvent pas être modifiées.
- Les formats de fichiers acceptés incluent les fichiers JPEG, PNG, PDF et TIFF. (Les images codées en JPEG 2000 dans les PDF sont prises en charge). Le prétraitement du document est requis avant d'utiliser Amazon Textract si le format de fichier n'est pas pris en charge (par exemple, Microsoft Word ou Excel). Dans ce cas, vous devez convertir les formats de documents non pris en charge au format PDF ou image.
- Amazon Comprehend a différents quotas pour les modèles intégrés, les modèles personnalisés et les volants d'inertie. Assurez-vous que votre cas d'utilisation est aligné sur les quotas Amazon Comprehend.
- Ajustez les quotas de service Amazon Textract et Amazon Comprehend pour répondre à vos besoins – Le calculateur de quotas Amazon Textract Service peut vous aider à estimer les valeurs de quota qui couvriront votre cas d'utilisation. Vous devez gérer vos quotas de service entre comptes ou régions si vous prévoyez un basculement de reprise après sinistre entre comptes ou régions pour votre solution. Lorsque vous demandez une augmentation des quotas Amazon Textract, assurez-vous de suivre ces recommandations :
- Utilisez le calculateur de quotas Amazon Textract Service pour estimer votre valeur de quota optimale.
- Les modifications apportées aux requêtes peuvent provoquer des pics de trafic réseau, affectant le débit. Utilisez une architecture sans serveur de mise en file d'attente ou un autre mécanisme pour fluidifier le trafic et tirer le meilleur parti de vos transactions par seconde (TPS) allouées.
- Implémentez une logique de nouvelle tentative pour gérer les appels limités et les connexions interrompues.
- Configurez l'intervalle exponentiel et la gigue pour améliorer le débit.
Gestion du changement
Les modifications apportées à votre flux de travail IDP ou à son environnement, telles que des pics de demande ou un fichier de document corrompu, doivent être anticipées et prises en compte pour obtenir une plus grande fiabilité de la solution. Certains de ces changements sont couverts par les meilleures pratiques des fondations décrites dans la section précédente, mais celles-ci ne suffisent pas à elles seules à s'adapter aux changements. Les meilleures pratiques suivantes doivent également être prises en compte :
- Utilisez Amazon Cloud Watch pour surveiller les composants de votre flux de travail IDP, tels qu'Amazon Textract et Amazon Comprehend. Collectez les métriques du flux de travail IDP, automatisez les réponses aux alarmes et envoyez des notifications selon les besoins de votre flux de travail et de vos objectifs commerciaux.
- Déployez votre solution de flux de travail IDP et toutes les modifications d'infrastructure avec l'automatisation à l'aide d'IaC, comme le Kit de développement AWS Cloud (AWS CDK) et les constructions IDP AWS CDK prédéfinies. Cela élimine le risque d’erreur humaine et vous permet de tester avant de passer à votre environnement de production.
- Si votre cas d'utilisation nécessite un modèle personnalisé Amazon Comprehend, envisagez d'utiliser un volant d'inertie pour simplifier le processus d'amélioration du modèle personnalisé au fil du temps. Un volant d'inertie orchestre les tâches associées à la formation et à l'évaluation d'une nouvelle version de modèle personnalisé.
- Si votre cas d'utilisation l'exige, personnalisez la sortie de la fonctionnalité de requêtes pré-entraînées d'Amazon Textract en effectuant une formation et en utilisant un adaptateur pour le modèle de base Amazon Textract. Tenez compte des bonnes pratiques suivantes lors de la création de requêtes pour vos adaptateurs :
- Les quotas d'adaptateur définissent les limites précédentes pour la formation de l'adaptateur. Tenez compte de ces limites et soumettez une demande d'augmentation du quota de service, si nécessaire :
- Nombre maximum d'adaptateurs – Nombre d'adaptateurs autorisés (vous pouvez avoir plusieurs versions d'adaptateur sous un seul adaptateur).
- Nombre maximal de versions d'adaptateur créées par mois – Nombre de versions d'adaptateur réussies pouvant être créées par compte AWS et par mois.
- Nombre maximal de versions d'adaptateur en cours – Nombre de versions d'adaptateur en cours (formation d'adaptateur) par compte.
- Assurez-vous d'utiliser un ensemble de documents représentatifs de votre cas d'utilisation (minimum cinq documents de formation et cinq documents de test).
- Prévoir un maximum de documents de formation (jusqu'à 2,500 1,000 pages de documents de formation et XNUMX XNUMX pour les documents de test).
- Annotez les requêtes en utilisant une variété de réponses. Par exemple, si la réponse à une requête est « Oui » ou « Non », les échantillons annotés doivent contenir des occurrences de « Oui » et de « Non ».
- Maintenez la cohérence dans le style d’annotation et lors de l’annotation des champs avec des espaces.
- Utilisez la requête exacte utilisée dans la formation pour l'inférence.
- Après chaque cycle de formation de l'adaptateur, examinez les mesures de performances pour déterminer si vous devez améliorer davantage votre adaptateur pour atteindre vos objectifs. Téléchargez un nouvel ensemble de documents pour la formation ou examinez les annotations de documents présentant des scores de précision faibles avant de commencer une nouvelle formation afin de créer une version améliorée de l'adaptateur.
- Utilisez l'option
AutoUpdate
fonctionnalité pour les adaptateurs personnalisés. Cette fonctionnalité tente un recyclage automatique si leAutoUpdate
L'indicateur est activé sur un adaptateur.
- Les quotas d'adaptateur définissent les limites précédentes pour la formation de l'adaptateur. Tenez compte de ces limites et soumettez une demande d'augmentation du quota de service, si nécessaire :
Gestion des pannes
Lors de la conception d'une solution IDP, un aspect important à prendre en compte est sa résilience, ainsi que la manière de gérer les erreurs connues et inconnues qui peuvent survenir. La solution IDP doit avoir la capacité de consigner les erreurs et de réessayer les opérations ayant échoué, au cours des différentes étapes du flux de travail IDP. Dans cette section, nous discutons des détails sur la façon de concevoir votre flux de travail IDP pour gérer les échecs.
Préparez votre flux de travail IDP pour gérer et résister aux pannes
« Tout échoue, tout le temps », est une citation célèbre du CTO d'AWS, Werner Vogels. Votre solution IDP, comme tout le reste, finira par échouer. La question est de savoir comment résister aux pannes sans impacter les utilisateurs de votre solution IDP. La conception de votre architecture IDP doit être consciente des pannes au fur et à mesure qu'elles se produisent et prendre des mesures pour éviter tout impact sur la disponibilité. Cela doit être fait automatiquement et sans impact sur l'utilisateur. Tenez compte des bonnes pratiques suivantes :
- Utilisez Service de stockage simple Amazon (Amazon S3) comme magasin de données évolutif pour le traitement des documents de flux de travail IDP. Amazon S3 fournit une infrastructure de stockage très durable conçue pour le stockage de données critiques et primaires.
- Sauvegardez toutes vos données de flux de travail IDP en fonction des besoins de votre entreprise. Mettre en œuvre une stratégie pour récupérer ou reproduire les données en cas de perte de données. Alignez cette stratégie avec un objectif de point de récupération (RPO) et un objectif de temps de récupération (RTO) définis qui répondent aux besoins de votre entreprise.
- Si nécessaire, planifiez et mettez en œuvre une stratégie de basculement de reprise après sinistre de votre solution IDP sur les comptes et régions AWS.
- Utilisez le texte Amazon
OutputConfig
fonctionnalité et Amazon ComprehendOutputDataConfig
fonctionnalité pour stocker les résultats du traitement asynchrone d'Amazon Textract ou d'Amazon Comprehend dans un compartiment S3 désigné. Cela permet au flux de travail de continuer à partir de ce point plutôt que de répéter l'appel Amazon Textract ou Amazon Comprehend. Le code suivant montre comment démarrer une tâche d'API asynchrone Amazon Textract pour analyser un document et stocker la sortie d'inférence chiffrée dans un compartiment S3 défini. Pour plus d'informations, reportez-vous au Documentation client Amazon Text.
Concevez votre flux de travail IDP pour éviter les échecs
La fiabilité d'une charge de travail commence par des décisions de conception initiales. Les choix d'architecture auront un impact sur le comportement de votre charge de travail et sa résilience. Pour améliorer la fiabilité de votre solution IDP, suivez ces bonnes pratiques.
Tout d’abord, concevez votre architecture en suivant le workflow IDP. Bien que les étapes d'un flux de travail IDP puissent varier et être influencées par le cas d'utilisation et les exigences commerciales, les étapes de capture de données, de classification des documents, d'extraction de texte, d'enrichissement du contenu, de révision et de validation, ainsi que de consommation font généralement partie du flux de travail IDP. Ces étapes bien définies peuvent être utilisées pour séparer les fonctionnalités et les isoler en cas de panne.
Vous pouvez utiliser Service Amazon Simple Queue (Amazon SQS) pour découpler les étapes du flux de travail IDP. Un modèle de découplage permet d'isoler le comportement des composants de l'architecture des autres composants qui en dépendent, augmentant ainsi la résilience et l'agilité.
Deuxièmement, contrôlez et limitez les nouvelles tentatives d’appel. Les services AWS tels qu'Amazon Textract peuvent échouer si le nombre maximum de TPS alloués est dépassé, ce qui entraîne la limitation de votre application par le service ou l'abandon de votre connexion.
Vous devez gérer la limitation et les connexions interrompues en réessayant automatiquement l’opération (opérations synchrones et asynchrones). Cependant, vous devez également spécifier un nombre limité de tentatives, après quoi l'opération échoue et lève une exception. Si vous passez trop d'appels vers Amazon Textract sur une courte période, il limite vos appels et envoie un message. ProvisionedThroughputExceededExceptionerror
dans la réponse de l'opération.
De plus, utilisez recul et gigue exponentiels pour les tentatives visant à améliorer le débit. Par exemple, à l'aide d'Amazon Textract, spécifiez le nombre de tentatives en incluant le config
lorsque vous créez le client Amazon Textract. Nous recommandons un nombre de tentatives de cinq. Dans l'exemple de code suivant, nous utilisons le config
paramètre pour réessayer automatiquement une opération en utilisant le mode adaptatif et un maximum de cinq tentatives :
Profitez des kits SDK AWS, tels que AWS SDK pour Python (Boto3), pour aider à nouvelle tentative d'appel client aux services AWS tels qu'Amazon Textract et Amazon Comprehend. Il ya trois modes de nouvelle tentative disponibles:
- Mode hérité – Les nouvelles tentatives appellent un nombre limité d’erreurs et d’exceptions et incluent une interruption exponentielle d’un facteur de base de 2.
- Mode Standard – Standardise la logique et le comportement des nouvelles tentatives de manière cohérente avec les autres kits SDK AWS et étend les fonctionnalités des nouvelles tentatives par rapport à celles trouvées en mode hérité. Toute nouvelle tentative inclura une interruption exponentielle d'un facteur de base de 2 pour un temps d'attente maximum de 20 secondes.
- Mode adaptatif – Comprend toutes les fonctionnalités du mode standard et introduit une limitation de débit côté client grâce à l’utilisation d’un compartiment de jetons et de variables de limite de débit qui sont mises à jour dynamiquement à chaque nouvelle tentative. Il offre une flexibilité dans les tentatives côté client qui s'adapte à la réponse d'erreur ou d'état d'exception d'un service AWS. À chaque nouvelle tentative, le mode adaptatif modifie les variables de limite de débit en fonction de l'erreur, de l'exception ou du code d'état HTTP présenté dans la réponse du service AWS. Ces variables de limite de débit sont ensuite utilisées pour calculer un nouveau tarif d'appel pour le client. Chaque réponse HTTP d'exception, d'erreur ou d'échec d'un service AWS met à jour les variables de limite de débit à mesure que les tentatives se produisent jusqu'à ce qu'un succès soit atteint, que le compartiment de jetons soit épuisé ou que la valeur maximale de tentatives configurée soit atteinte. Exemples d'exceptions, d'erreurs ou de réponses HTTP infructueuses :
Conclusion
Dans cet article, nous avons partagé les principes de conception, les domaines d'intervention, les fondements et les meilleures pratiques pour la fiabilité de votre solution IDP.
AWS s'engage à utiliser l'objectif IDP Well-Architected en tant qu'outil vivant. À mesure que les solutions IDP et les services AWS AI associés évoluent et que de nouveaux services AWS deviennent disponibles, nous mettrons à jour l'IDP Lens Well-Architected en conséquence.
Si vous souhaitez en savoir plus sur le framework AWS Well-Architected, reportez-vous à AWS bien architecturé.
Si vous avez besoin de conseils d'experts supplémentaires, contactez l'équipe de votre compte AWS pour engager un architecte de solutions spécialisé IDP.
À propos des auteurs
Rui Cardoso est un architecte de solutions partenaires chez Amazon Web Services (AWS). Il se concentre sur l'IA/ML et l'IoT. Il travaille avec les partenaires AWS et les accompagne dans le développement de solutions dans AWS. Lorsqu'il ne travaille pas, il aime faire du vélo, de la randonnée et apprendre de nouvelles choses.
Brijesh Pati est un architecte de solutions d'entreprise chez AWS. Son objectif principal est d'aider les entreprises clientes à adopter les technologies cloud pour leurs charges de travail. Il possède une expérience en développement d'applications et en architecture d'entreprise et a travaillé avec des clients de divers secteurs tels que le sport, la finance, l'énergie et les services professionnels. Ses intérêts incluent les architectures sans serveur et l'IA/ML.
Mia Chang est un architecte de solutions spécialisé en ML pour Amazon Web Services. Elle travaille avec des clients de la région EMEA et partage les meilleures pratiques pour exécuter des charges de travail IA/ML sur le cloud grâce à son expérience en mathématiques appliquées, en informatique et en IA/ML. Elle se concentre sur les charges de travail spécifiques à la PNL et partage son expérience en tant que conférencière et auteure de livres. Pendant son temps libre, elle aime faire de la randonnée, jouer à des jeux de société et préparer du café.
Tim Condello est un architecte senior de solutions spécialisées en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (ML) chez Amazon Web Services (AWS). Son objectif est le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Tim aime prendre les idées des clients et les transformer en solutions évolutives.
Xérès Ding est un architecte senior de solutions spécialisées en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (ML) chez Amazon Web Services (AWS). Elle possède une vaste expérience en apprentissage automatique avec un doctorat en informatique. Elle travaille principalement avec des clients du secteur public sur divers défis commerciaux liés à l'IA/ML, les aidant à accélérer leur parcours d'apprentissage automatique sur le cloud AWS. Lorsqu’elle n’aide pas les clients, elle aime les activités de plein air.
Suyin Wang est un architecte de solutions spécialisé en IA/ML chez AWS. Elle possède une formation interdisciplinaire en apprentissage automatique, en services d'information financière et en économie, ainsi que des années d'expérience dans la création d'applications de science des données et d'apprentissage automatique qui ont résolu des problèmes commerciaux réels. Elle aime aider les clients à identifier les bonnes questions commerciales et à créer les bonnes solutions IA/ML. Dans ses temps libres, elle aime chanter et cuisiner.
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