협업 데이터 사이언스 환경을 구축하는 방법은 무엇입니까?

데이터 과학은 초기 단계를 넘어 성장했으며 이제 그 안에 많은 사람, 커뮤니티 및 모델을 통합합니다. 인기 있는 커뮤니케이션 채널과 정보 및 지식 공유 플랫폼은 블로그, 논문, GitHub, 데이터 과학 회의 및 워크숍입니다. 그러나 이들은 종종 다양한 제약으로 인해 제한됩니다. 한 번에 누군가는 그들이 이론에 너무 집중하고 완성된 코드가 부족하여 실제 사례에서 스스로를 테스트하지 못하는 것을 발견할 수 있습니다. 다른 경우에는 데이터 과학자가 모든 데이터, 코드 및 상세 모델의 가용성을 발견할 수 있지만 일부 라이브러리 또는 전체 프레임워크가 해당 버전과 호환되지 않는다는 사실을 발견할 수 있습니다. 이러한 문제는 팀 내 및 팀 간 협력 모두에서 발생할 수 있습니다.

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데이터 사이언스 환경의 필요성

따라서 그룹 전체의 경험이 동일하게 유지되도록 데이터 과학자는 모두 동일한 플랫폼을 사용해야 합니다. 여기에서 질문이 생깁니다 . 협업 데이터 과학 환경을 구축하는 방법은 무엇입니까 ?이것은 더 높은 정확도와 더 낮은 처리 시간을 보장합니다. 모든 참가자가 조직에서 액세스할 수 있는 동일한 클라우드 리소스를 사용하는 경우에만 발생할 수 있습니다.

특히 여러 팀이 있고 각 팀에 여러 구성원이 있는 대기업에서는 협력이 필수적입니다. 다행스럽게도 오늘날 클라우드 기술은 저렴해졌으며 이를 통해 실험, 모델링 및 테스트를 위한 플랫폼을 지원할 수 있는 필수 인프라를 구축할 수 있습니다.

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협업 데이터 사이언스 환경을 구축하는 방법이 궁금할 때 다양한 도구가 도움이 될 수 있습니다.가장 일반적인 도구 중 하나는 Databricks입니다. 반면에 고객의 데이터 정책을 관리하는 규칙이 엄격한 기존 클라우드에서 작업을 수행해야 하는 경우를 고려하십시오. 도구는 비표준이며 구성은 사용자 정의됩니다. 이러한 경우 기회를 활용하기 위해 사전 구축된 데이터 과학 플랫폼이 필요합니다.

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고려해야 할 요소

이러한 경우에 고려해야 할 요소 중 일부는 개발 및 교육 환경이 동일한 경우 조정하고 다른 예측에 재사용할 수 있는 개발된 모델입니다. 또한 데이터 레이크 보안이 엄격하게 통제되는 경우 모든 팀 구성원이 입력 데이터, 모델 및 결과를 사용할 수 있어야 합니다. 데이터 과학자는 보다 효율적이고 정확한 분석을 위해 한 위치에서 맞춤형 데이터 과학 도구와 데이터 소스를 사용해야 합니다.

따라서 데이터 사이언스 환경을 다양한 개인이 다양한 방식으로 데이터를 분석하는 플랫폼으로 상상할 수 있습니다. 여기에는 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 개발자 및 관리자가 포함될 수 있습니다. 전체 데이터 레이크와 CPU 또는 GPU 클러스터 형태로 배열된 모든 컴퓨팅 노드가 함께 데이터 사이언스 환경을 구성합니다. 가장 업데이트되고 신뢰할 수 있는 데이터가 데이터 레이크에 있고 스토리지가 연결되어 있으므로 구성원은 데이터 가져오기 및 내보내기 작업을 제외할 수 있습니다. 교육, 테스트 및 보고가 동기화됩니다. 또한 참가자는 마지막 모델 구성을 복사할 수 있으며 모델은 필요에 따라 다양한 매개 변수를 기반으로 합니다. 이제 환경의 설계 및 배포에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

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최소 환경 아키텍처

이제 기본 분산 파일 스토리지 환경을 살펴보겠습니다. 여기에서 예를 들어 Apache Hadoop을 사용할 수 있습니다. Apache Hadoop은 병렬 처리를 허용하는 오픈 소스 프레임워크이며 개인은 이를 사용하여 다양한 컴퓨터 클러스터에 방대한 데이터 세트를 저장할 수 있습니다. HDFS(Hadoop Distributed File System)라는 상표가 등록된 파일 시스템이 있습니다. 이 시스템은 필수이며 다양한 노드와 확장성에 걸쳐 데이터 중복성을 관리합니다. 이 외에도 프레임워크인 Hadoop YARN이 있습니다. 여러 노드에서 데이터 처리 작업을 실행하기 위한 작업 예약을 담당합니다. 이 환경의 최소 예상 노드 수는 3개이며 3노드 Hadoop 클러스터를 생성합니다.

다양한 소스에서 오는 지속적인 데이터 수집의 경우 Kafka 스트림 처리 플랫폼을 사용하여 환경에 스트리밍을 구축할 수 있습니다. 스트림 처리에는 별도로 지정된 작업이 없습니다. 유일한 기능은 원래 구분 기호로 구분된 값을 쪽모이 세공 형식으로 변경하는 것입니다. 미리 정의된 스키마가 필요하지 않기 때문에 Parquet 형식은 Hive와 비교할 때 더 유연합니다. 스트리밍된 값이 표준 기대치와 완전히 다른 경우가 있습니다. 사용자 지정 변환이 수행되거나 데이터가 HDFS의 원래 형식으로 저장됩니다. 이 단계를 자세히 설명하는 이유는 프로세스에서 매우 중요한 부분이라는 사실에서 찾을 수 있습니다. 데이터가 설명할 수 있는 전용 프로젝트나 준비된 분석이 없기 때문에 파이프라인은 데이터 과학자가 정보 손실 없이 세트에서 작업을 시작할 수 있는 방식으로 데이터를 사용할 수 있도록 해야 합니다. 모든 데이터는 데이터 레이크에서 사용할 수 있으며 설계된 사용 사례에 연결됩니다. 데이터 소스는 다를 수 있으며 두 가지 예를 들면 다른 로그 파일 또는 다양한 종류의 서비스 및 시스템 입력 형식을 취할 수 있습니다.

데이터 레이크가 준비되면 데이터 과학자가 필요한 모든 도구와 다양한 기회가 있는 환경을 즐길 수 있도록 클러스터를 구성해야 합니다. 필요한 도구 세트는 나중에 설명합니다. 기존 예제 환경을 유지하면서 모든 노드에 Apache Spark를 설치할 수 있습니다. 이것은 클러스터 컴퓨팅 프레임워크이며 해당 드라이버는 YARN이 클러스터에서 관리하는 애플리케이션 마스터 프로세스 내에서 실행됩니다. 환경 빌더는 Python이 모든 노드에 있고 버전이 사용 가능한 모든 기본 데이터 과학 라이브러리와 동일한지 확인해야 합니다. 옵션으로 환경 제작자는 모든 클러스터 노드에 R을 설치하고 최소 2개에 Jupyter Notebook을 설치하도록 선택할 수도 있습니다. TensorFlow는 Spark 위에 있습니다. KNIME과 같은 분석 도구는 데이터 노드 중 하나 또는 연결된 서버에서도 권장됩니다.

마지막으로 환경이 준비되면 데이터 과학 환경은 모든 데이터 과학자와 팀이 사용 가능한 모든 데이터에 대한 공동 액세스를 준비할 수 있도록 해야 합니다.

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