⚡ Azure ML Studio: AKS for Scalable Deployment (Complete Guide in Hindi)

Machine Learning models सिर्फ training तक useful नहीं रहते, उनका असली value तब आता है जब उन्हें production में deploy किया जाता है। Azure ML Studio production deployment के लिए Azure Kubernetes Service (AKS) प्रदान करता है। AKS एक scalable, secure और high-performance container orchestration service है जो ML models को बड़े scale पर serve करने के लिए design किया गया है।

🔹 AKS (Azure Kubernetes Service) क्या है?

AKS, Azure का managed Kubernetes platform है, जो आपको containerized workloads को run और manage करने की सुविधा देता है। ML models के लिए, AKS provide करता है:

• ⚡ High scalability (auto-scaling support)
• 🛡️ Production-grade security और monitoring
• 📈 Load balancing और fault tolerance
• 🔄 Continuous integration & deployment (CI/CD) compatibility

💡 कब Use करें AKS?

ACI simple workloads के लिए बेहतर है, लेकिन AKS का उपयोग तब करना चाहिए जब:

• आपका model high traffic serve कर रहा हो
• Production-grade reliability चाहिए
• आपको 24/7 availability चाहिए
• Multiple models एक साथ deploy करने हों
• आपको auto-scaling और load balancing चाहिए

🛠️ AKS Deployment Process (Step-by-Step)

1. Azure portal या CLI से AKS cluster create करें
2. ML Studio workspace से model register करें
3. Inference configuration define करें (entry script + environment)
4. AKS deployment configuration बनाएं
5. Model को AKS cluster पर deploy करें
6. REST API endpoint या scoring URI से test करें

📜 Example: AKS Deployment using Python SDK

from azureml.core import Workspace, Model, Environment, InferenceConfig
from azureml.core.webservice import AksWebservice, Webservice
from azureml.core.compute import AksCompute

# Load workspace
ws = Workspace.from_config()

# Load registered model
model = Model(ws, name="my-production-model")

# Define environment
env = Environment.get(ws, name="AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu")

# Inference config
inference_config = InferenceConfig(entry_script="score.py", environment=env)

# Attach AKS Cluster
aks_target = AksCompute(ws, "aks-cluster")

# Deployment config
deployment_config = AksWebservice.deploy_configuration(
    cpu_cores=2,
    memory_gb=4,
    enable_app_insights=True,
    collect_model_data=True
)

# Deploy
service = Model.deploy(
    ws,
    name="aks-deployment-demo",
    models=[model],
    inference_config=inference_config,
    deployment_config=deployment_config,
    deployment_target=aks_target
)

service.wait_for_deployment(show_output=True)
print("Endpoint:", service.scoring_uri)
    

⚙️ Key Features of AKS Deployment

• Auto-scaling support for handling variable traffic
• Monitoring और logging through Azure Monitor और App Insights
• Production-level SLAs और high uptime
• Supports multi-model deployment
• Secure endpoints with authentication & SSL

📊 ACI vs AKS: कब कौन सा चुनें?

✅ Best Practices for AKS Deployment

• Use AKS for production-grade workloads only
• Enable auto-scaling to handle peak traffic
• Use Application Insights for monitoring
• Always test ACI पर prototype करने के बाद ही AKS पर deploy करें
• Security के लिए role-based access control (RBAC) enable करें

🌍 Real-World Example

एक e-commerce कंपनी ने recommendation system build किया। Initial testing ACI पर की गई, लेकिन production rollout के लिए AKS चुना गया। AKS cluster ने auto-scale करके millions of predictions per day serve किए। साथ ही monitoring और logging से team ने performance optimize किया। इससे business को high conversion और बेहतर customer experience मिला।

🏆 निष्कर्ष

Azure ML Studio में AKS deployment enterprise-grade workloads के लिए ideal है। यह high traffic, multi-model support और continuous availability के लिए best solution है। अगर आप scalable, secure और production-ready ML deployment चाहते हैं, तो AKS आपका first choice होना चाहिए।