Come costruire un ambiente di data science collaborativo?
Pubblicato: 2023-02-24La scienza dei dati ha superato la sua fase nascente e ora incorpora molte persone, comunità e modelli al suo interno. I canali di comunicazione e le piattaforme di condivisione di informazioni e conoscenze che sono diventate popolari sono blog, documenti, GitHub, incontri e workshop sulla scienza dei dati. Tuttavia, questi sono spesso limitati a causa di vari vincoli. A un certo punto, qualcuno potrebbe trovarli troppo concentrati sulla teoria e privi di codice completo, non riuscendo così a mettersi alla prova su esempi di vita reale. Altre volte, i data scientist possono trovare la disponibilità di tutti i dati, i codici e i modelli dettagliati, ma scoprire che alcune librerie o l'intero framework sono incompatibili con le loro versioni. Questi problemi possono emergere sia nella cooperazione all'interno del team che tra i team.
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Sommario
Necessità di un ambiente di scienza dei dati
Pertanto, per garantire che l'esperienza tra i gruppi rimanga la stessa, i data scientist devono utilizzare tutti la stessa piattaforma. Qui sorge la domanda : come costruire un ambiente collaborativo di data science ?Ciò garantisce una maggiore precisione e tempi di elaborazione inferiori. Può avvenire solo se tutti i partecipanti utilizzano le stesse risorse cloud a cui hanno accesso in un'organizzazione.
La cooperazione è essenziale nelle grandi aziende, soprattutto dove ci sono più team e ogni team ha molti membri diversi. Fortunatamente, le tecnologie cloud sono diventate accessibili oggi, il che consente di creare l'infrastruttura necessaria in grado di supportare una piattaforma per la sperimentazione, la modellazione e il test.
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Quando ti chiedicome costruire un ambiente di data science collaborativo, vari strumenti possono venire in tuo aiuto.Uno degli strumenti più comuni è Databricks. D'altra parte, considera un caso in cui devi svolgere il tuo lavoro in un cloud esistente in cui le regole che regolano la politica dei dati del cliente sono rigorose. Gli strumenti sono fuori standard e le configurazioni personalizzate. In tali casi, avresti bisogno della tua piattaforma di data science precostituita per sfruttare le opportunità.
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Fattori da considerare
Alcuni dei fattori che devono essere considerati in tal caso sono i modelli sviluppati che è possibile regolare e riutilizzare per altre previsioni se l'ambiente di sviluppo e formazione è lo stesso. Inoltre, i dati di input, i modelli e i risultati dovrebbero essere disponibili per tutti i membri del team se la sicurezza del data lake è strettamente controllata. I data scientist dovrebbero utilizzare strumenti di data science e origini dati personalizzati in un'unica posizione per un'analisi più efficiente e accurata.
Pertanto, si può immaginare un ambiente di data science come una piattaforma per analizzare i dati in molti modi diversi da una varietà di individui. Possono includere data scientist, analisti aziendali, sviluppatori e manager. L'intero data lake e tutti i nodi di calcolo disposti sotto forma di cluster di CPU o GPU insieme costituiscono l'ambiente di data science. Poiché nel data lake sono presenti i dati più aggiornati e affidabili e lo storage è connesso, i membri possono escludere le operazioni di importazione ed esportazione dei dati. Formazione, test e reporting vengono sincronizzati. Inoltre, i partecipanti possono copiare l'ultima configurazione del modello e il modello si basa su vari parametri, come richiesto. Esaminiamo ora un po' più in dettaglio la progettazione e la distribuzione dell'ambiente.
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Architettura dell'ambiente minimo
Ora esamineremo un ambiente di archiviazione file distribuito primario. In questo, puoi usare, ad esempio, Apache Hadoop. Apache Hadoop è un framework open source che consente l'elaborazione parallela e le persone possono utilizzarlo per archiviare enormi set di dati su vari cluster di computer. Ha un file system registrato noto come Hadoop Distributed File System (HDFS). Questo sistema è essenziale e si occupa della ridondanza dei dati su vari nodi e della scalabilità. Oltre a questo, c'è Hadoop YARN, che è un framework. È responsabile della pianificazione dei lavori per eseguire attività di elaborazione dei dati tra i diversi nodi. I nodi minimi previsti sono tre per questo ambiente e crea il cluster Hadoop a 3 nodi.
Si noti che lo streaming può essere integrato nell'ambiente con la piattaforma di elaborazione del flusso Kafka in caso di acquisizione continua di dati provenienti da varie fonti. L'elaborazione del flusso non include attività designate separatamente. L'unica funzione che svolge è modificare in formato parquet i valori originali separati da delimitatore. Il formato parquet è più flessibile rispetto a Hive, in quanto non richiede alcuno schema predefinito. Si noti che ci sono casi in cui i valori trasmessi sono completamente diversi dalle aspettative standard, si verifica una trasformazione personalizzata oppure i dati vengono archiviati nel formato originale in HDFS. La ragione per una spiegazione dettagliata di questa fase può essere trovata nel fatto che è una parte altamente vitale del processo. Poiché non esistono progetti dedicati o analisi preparate di cui i dati possano tenere conto, la pipeline deve renderli disponibili in modo tale che il data scientist possa iniziare a lavorare su un set senza perdita di informazioni. Tutti i dati sono disponibili nel data lake e sono collegati in casi d'uso progettati. Le fonti di dati possono differire e possono assumere la forma di diversi file di registro o vari tipi di servizi e input di sistema, per citarne solo due.
Una volta che il data lake è pronto, i cluster devono essere configurati in modo che i data scientist possano godere di un ambiente con tutti gli strumenti necessari e varie opportunità. Il set di strumenti richiesto viene spiegato di seguito. Continuando con l'ambiente di esempio esistente, Apache Spark può essere installato su tutti i nodi. Si tratta di un framework di calcolo del cluster e il relativo driver viene eseguito all'interno di un processo master dell'applicazione gestito nel cluster da YARN. Il costruttore dell'ambiente deve anche assicurarsi che Python sia presente su tutti i nodi e che le versioni siano le stesse con tutte le librerie di data science di base disponibili. Come opzione, il creatore dell'ambiente può anche scegliere di installare R su tutti i nodi del cluster e Jupyter Notebook su almeno due. TensorFlow si aggiunge a Spark. Strumenti di analisi come KNIME sono consigliati anche su uno dei nodi di dati o sui server collegati.
Infine, una volta che l'ambiente è pronto, l'ambiente di data science dovrebbe fornire a tutti i data scientist e ai loro team un accesso cooperativo pronto per tutti i dati disponibili.
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