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!