Comment créer un environnement collaboratif de science des données ?

La science des données a dépassé sa phase naissante et intègre désormais de nombreuses personnes, communautés et modèles en son sein. Les canaux de communication et les plateformes de partage d'informations et de connaissances qui sont devenus populaires sont les blogs, les articles, GitHub, les réunions et les ateliers sur la science des données. Cependant, ceux-ci sont souvent limités en raison de diverses contraintes. À un moment donné, quelqu'un peut les trouver trop concentrés sur la théorie et manquer de code complet, échouant ainsi à se tester sur des exemples réels. À d'autres moments, les scientifiques des données peuvent trouver la disponibilité de toutes les données, codes et modèles détaillés, mais constater que certaines bibliothèques ou l'ensemble du cadre sont incompatibles avec leurs versions. Ces problèmes peuvent survenir à la fois dans la coopération intra-équipe et inter-équipes.

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Besoin d'un environnement de science des données

Par conséquent, pour garantir que l'expérience entre les groupes reste la même, les scientifiques des données doivent tous utiliser la même plate-forme. Ici la question se pose : comment construire un environnement collaboratif de science des données ?Cela garantit une plus grande précision et des temps de traitement réduits. Cela ne peut avoir lieu que si tous les participants utilisent les mêmes ressources cloud auxquelles ils ont accès dans une organisation.

La coopération est essentielle dans les grandes entreprises, en particulier lorsqu'il y a plusieurs équipes et que chaque équipe compte de nombreux membres différents. Heureusement, les technologies cloud sont devenues abordables aujourd'hui, ce qui permet de construire l'infrastructure requise qui peut ensuite prendre en charge une plate-forme d'expérimentation, de modélisation et de test.

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Lorsque vous vous demandezcomment construire un environnement collaboratif de science des données, divers outils peuvent vous venir en aide.L'un des outils les plus courants est Databricks. D'autre part, considérez un cas où vous devez effectuer votre travail dans un cloud existant où les règles régissant la politique de données du client sont strictes. Les outils sont non standard et les configurations personnalisées. Dans de tels cas, vous auriez besoin de votre plate-forme de science des données prédéfinie pour exploiter les opportunités.

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Facteurs à considérer

Certains des facteurs qui doivent être pris en compte dans un tel cas sont les modèles développés que vous pouvez ajuster et réutiliser pour d'autres prévisions si l'environnement de développement et de formation est le même. En outre, les données d'entrée, les modèles et les résultats doivent être disponibles pour tous les membres de l'équipe si la sécurité du lac de données est étroitement contrôlée. Les scientifiques des données doivent utiliser des outils de science des données personnalisés et des sources de données en un seul endroit pour une analyse plus efficace et plus précise.

Ainsi, on peut imaginer un environnement de science des données comme une plate-forme pour analyser les données de différentes manières par une variété d'individus. Ils peuvent inclure des scientifiques des données, des analystes commerciaux, des développeurs et des gestionnaires. L'ensemble du lac de données et tous les nœuds de calcul organisés sous la forme de clusters CPU ou GPU constituent ensemble l'environnement de science des données. Étant donné que les données les plus à jour et les plus fiables sont présentes dans le lac de données et que le stockage est connecté, les membres peuvent exclure les opérations d'importation et d'exportation de données. La formation, les tests et les rapports sont synchronisés. De plus, les participants peuvent copier la dernière configuration du modèle et le modèle est basé sur divers paramètres, selon les besoins. Voyons maintenant un peu plus en détail la conception et le déploiement de l'environnement.

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Architecture d'environnement minimale

Nous allons maintenant examiner un environnement de stockage de fichiers distribué principal. En cela, vous pouvez utiliser, par exemple, Apache Hadoop. Apache Hadoop est un framework open source qui permet un traitement parallèle, et les individus peuvent l'utiliser pour stocker des ensembles de données volumineux sur divers clusters d'ordinateurs. Il possède un système de fichiers de marque connu sous le nom de Hadoop Distributed File System (HDFS). Ce système est essentiel et prend en charge la redondance des données sur différents nœuds et l'évolutivité. En plus de cela, il y a le Hadoop YARN, qui est un framework. Il est responsable de la planification des travaux pour exécuter les tâches de traitement des données sur les différents nœuds. Les nœuds minimum attendus sont au nombre de trois pour cet environnement, et cela crée le cluster Hadoop à 3 nœuds.

Notez que le streaming peut être intégré à l'environnement avec la plateforme de traitement de flux Kafka dans le cas d'une ingestion continue de données provenant de diverses sources. Le traitement de flux n'inclut aucune tâche désignée séparément. La seule fonction qu'il fait est de changer au format parquet les valeurs originales séparées par des délimiteurs. Le format parquet est plus flexible par rapport à Hive, car il ne nécessite aucun schéma prédéfini. Notez qu'il existe des cas où les valeurs diffusées sont entièrement différentes des attentes standard, soit une transformation personnalisée a lieu, soit les données sont stockées dans le format d'origine dans le HDFS. La raison d'une explication détaillée de cette étape peut être trouvée dans le fait qu'il s'agit d'une partie hautement vitale du processus. Puisqu'il n'y a pas de projets dédiés ou d'analyses préparées dont les données peuvent tenir compte, le pipeline doit les rendre disponibles de manière à ce que le data scientist puisse commencer à travailler sur un ensemble sans perte d'informations. Toutes les données sont disponibles dans le lac de données et sont connectées dans des cas d'utilisation conçus. Les sources de données peuvent différer et peuvent prendre la forme de différents fichiers journaux ou de divers types de services et d'entrées système, pour n'en nommer que deux.

Une fois le lac de données prêt, les clusters doivent être configurés pour que les data scientists puissent profiter d'un environnement avec tous les outils nécessaires et des opportunités variées. L'ensemble d'outils requis est expliqué par la suite. En continuant avec l'exemple d'environnement existant, Apache Spark peut être installé sur tous les nœuds. Il s'agit d'une infrastructure informatique en cluster, et son pilote s'exécute dans un processus maître d'application qui est géré sur le cluster par YARN. Le constructeur de l'environnement doit également s'assurer que Python est présent sur tous les nœuds et que les versions sont les mêmes avec toutes les bibliothèques de science des données de base disponibles. En option, le créateur d'environnement peut également choisir d'installer R sur tous les nœuds du cluster et Jupyter Notebook sur au moins deux. TensorFlow va au-dessus de Spark. Des outils d'analyse tels que KNIME sont également recommandés sur l'un des nœuds de données ou sur les serveurs connectés.

Enfin, une fois que l'environnement est prêt, l'environnement de science des données doit fournir à tous les scientifiques des données et à leurs équipes un accès coopératif prêt à toutes les données disponibles.

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