Под капотом: Технические чудеса Octo.ai
Содержание
Продолжая наше ретроспективное путешествие по разработке Octo.ai, пришло время глубоко погрузиться в технические инновации, которые сделали наш аналитический гипервизор революционным в мире машинного обучения. С 2013 по 2016 год наша команда раздвигала границы возможного в аналитике и МО, создавая платформу, которая одновременно мощная и доступная.
Аналитический гипервизор: Новая парадигма #
В основе Octo.ai лежит концепция “аналитического гипервизора”. Но что именно это означает и как это революционизирует подход бизнеса к машинному обучению?
Уровень абстракции: Как традиционный гипервизор в виртуализации, Octo.ai предоставляет уровень абстракции между базовым оборудованием/инфраструктурой и аналитическими/МО рабочими нагрузками.
Оптимизация ресурсов: Он интеллектуально распределяет вычислительные ресурсы для различных аналитических задач, обеспечивая оптимальную производительность и эффективность.
Управление рабочими процессами: Octo.ai управляет сложными рабочими процессами МО, от ввода и предобработки данных до обучения и развертывания моделей.
Платформонезависимость: Независимо от того, работаете ли вы локально или в облаке, Octo.ai предоставляет единый интерфейс и опыт работы.
Ключевые технические особенности #
1. Архитектура распределенных вычислений #
Octo.ai построен на архитектуре распределенных вычислений, позволяющей эффективно обрабатывать огромные наборы данных и сложные вычисления. Ключевые компоненты включают:
- Распределенное хранение данных с использованием технологий, таких как Apache Hadoop
- Распределенная обработка с Apache Spark
- Очереди сообщений для асинхронной обработки
2. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) #
Одна из наших самых захватывающих инноваций - это возможность AutoML:
- Автоматизированный выбор и инженерия признаков
- Выбор модели и настройка гиперпараметров
- Ансамблевые методы для повышения точности
3. Движок аналитики в реальном времени #
Octo.ai не только для пакетной обработки; он отлично справляется с аналитикой в реальном времени:
- Возможности потоковой обработки для анализа данных в реальном времени
- Обслуживание моделей с низкой задержкой для прогнозов в реальном времени
- Динамические обновления моделей на основе поступающих данных
4. Гибкая интеграция данных #
Мы создали Octo.ai максимально гибким в отношении источников данных:
- Поддержка структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных
- Коннекторы для популярных баз данных, хранилищ данных и облачных хранилищ
- Ввод данных на основе API для пользовательских источников данных
5. Продвинутая визуализация и отчетность #
Данные и выводы ценны только если они понятны. Поэтому мы много инвестировали в визуализацию:
- Интерактивные панели для исследования данных и результатов моделей
- Настраиваемые инструменты отчетности
- Поддержка ноутбуков (например, Jupyter) для специалистов по данным
Облачно-нативный и облачно-агностический #
Одним из ключевых принципов проектирования Octo.ai является его облачно-нативная архитектура в сочетании с облачной агностичностью:
- Контейнеризованное развертывание с использованием Docker для согласованности между средами
- Оркестрация Kubernetes для масштабируемости и устойчивости
- Поддержка основных облачных провайдеров (AWS, Google Cloud, Azure), а также локального развертывания
Открытый исходный код в основе #
Наша приверженность открытому исходному коду выходит за рамки простого предоставления нашего кода. Мы спроектировали Octo.ai для использования и вклада в экосистему открытого исходного кода:
- Интеграция с популярными библиотеками МО с открытым исходным кодом, такими как TensorFlow и PyTorch
- Модульный дизайн, позволяющий создавать плагины и расширения сообществом
- Исчерпывающая документация и учебные пособия для поощрения участия сообщества
Безопасность и соответствие требованиям #
Учитывая конфиденциальный характер анализа данных, мы встроили в Octo.ai надежные функции безопасности:
- Сквозное шифрование для данных в пути и в состоянии покоя
- Детальный контроль доступа и аудит логов
- Помощники по соответствию требованиям регламентов, таких как GDPR и CCPA
Непрерывные инновации #
Одним из самых захватывающих аспектов создания Octo.ai был быстрый темп инноваций в области МО. Мы структурировали наш процесс разработки так, чтобы он был гибким и отзывчивым к новым достижениям:
- Регулярные циклы выпуска с новыми функциями и улучшениями
- Бета-программа для раннего доступа к передовым возможностям
- Тесное сотрудничество с академическими учреждениями для сохранения лидерства в исследованиях МО
Взгляд в будущее #
Двигаясь вперед в 2017 году, мы с нетерпением ждем новых функций и улучшений в нашей дорожной карте:
- Расширенные возможности NLP для текстовой аналитики
- Улучшенная поддержка моделей глубокого обучения
- Расширение наших возможностей AutoML для охвата большего количества сценариев использования
Техническое путешествие Octo.ai с 2013 года до настоящего времени было постоянным обучением, инновациями и волнением. Мы создали платформу, которой мы невероятно гордимся, которая делает продвинутое машинное обучение доступным для бизнеса любого размера.
В моем следующем посте я расскажу о влиянии Octo.ai на сообщество МО, признании, которое мы получили, и нашем видении будущего аналитики и машинного обучения. Оставайтесь на связи!