Google Cloud AI Platform Prediction

Evaluación de la Arquitectura de Vertex AI Prediction (2026)

A partir de enero de 2026, Vertex AI Prediction ha evolucionado hacia un modelo de inferencia distribuida, superando los simples endpoints REST. La arquitectura central se basa en Unified Endpoints, que permite un direccionamiento de tráfico sofisticado y despliegues canary sin cambios en la lógica del lado del cliente 📑. La integración con Vertex AI Edge Manager facilita ahora despliegues híbridos, extendiendo la inferencia nativa en la nube a entornos on-premise 📑.

Motor de Ejecución y Escalado Avanzado

El sistema emplea un entorno de ejecución por niveles. Mientras que los modelos estándar utilizan contenedores preconstruidos, las tareas generativas complejas aprovechan Serverless Ray en Vertex para orquestar automáticamente clústeres multinodo de GPU/TPU 📑.

• Servicio en Línea de Baja Latencia: Optimizado para tiempos de respuesta <100 ms mediante gRPC y aceleración con TPU v6e 📑.
• Procesamiento por Lotes Distribuido: Pipelines asíncronos de alto rendimiento (throughput) integrados con BigQuery y Vertex AI Feature Store (Legacy/Gestionado) 📑.
• Capa de Computación Confidencial: Cifrado de datos en uso mediante instancias N2D, evitando accesos no autorizados a la memoria durante la ejecución del modelo 📑.

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Escenarios Operativos

• Inspección Visual en Tiempo Real: Entrada: Fotogramas de alta resolución mediante Vertex Edge Agent → Proceso: Inferencia localizada con sincronización en la nube de metadatos → Salida: Alertas de detección de defectos con latencia de milisegundos 📑.
• Puntuación Distribuida de LLM: Entrada: Corpus de texto a gran escala en Cloud Storage → Proceso: Orquestación de Serverless Ray en un pod TPU v6e → Salida: Incrustaciones JSON estructuradas almacenadas en Vector Search 📑.

Directrices de Evaluación

Los evaluadores técnicos deben verificar las siguientes características arquitectónicas:

• Sobrecarga del Nodo Principal de Ray: Medir los tiempos de inicialización en clústeres Serverless Ray a gran escala (50+ nodos) durante picos repentinos de tráfico [Inference].
• Sincronización entre Regiones: Validar la latencia entre las actualizaciones del Model Registry y la propagación en Edge Manager en despliegues globales 🌑.
• Calibración de Cold-Start: Evaluar la eficacia de los 'pools de instancias cálidas' para imágenes Docker personalizadas que superen los 5 GB de tamaño 🌑.