↓До тексту
  1. Мої твори/

Під капотом: Технічні дива Octo.ai

3 хвилини
Технологічні Інновації Штучний Інтелект Машинне Навчання Аналітичний Гіпервізор Архітектура З Відкритим Кодом Хмарне Розгортання Наука Про Дані
Зміст

Продовжуючи наш ретроспективний шлях через розробку Octo.ai, настав час глибоко зануритися в технічні інновації, які зробили наш аналітичний гіпервізор революційним у світі машинного навчання. З 2013 по 2016 рік наша команда розсувала межі можливого в аналітиці та МН, створюючи платформу, яка є одночасно потужною та доступною.

Аналітичний гіпервізор: Нова парадигма #

В основі Octo.ai лежить концепція “аналітичного гіпервізора”. Але що саме це означає і як це революціонізує підхід бізнесу до машинного навчання?

  1. Абстрактний шар: Як і традиційний гіпервізор у віртуалізації, Octo.ai забезпечує абстрактний шар між базовим обладнанням/інфраструктурою та аналітичними/МН навантаженнями.

  2. Оптимізація ресурсів: Він розумно розподіляє обчислювальні ресурси для різних аналітичних завдань, забезпечуючи оптимальну продуктивність та ефективність.

  3. Управління робочими процесами: Octo.ai керує складними робочими процесами МН, від введення та попередньої обробки даних до навчання та розгортання моделей.

  4. Платформонезалежність: Незалежно від того, чи працюєте ви локально чи в хмарі, Octo.ai забезпечує послідовний інтерфейс та досвід.

Ключові технічні особливості #

1. Архітектура розподілених обчислень #

Octo.ai побудований на архітектурі розподілених обчислень, що дозволяє ефективно обробляти величезні набори даних та складні обчислення. Ключові компоненти включають:

  • Розподілене зберігання даних з використанням технологій, таких як Apache Hadoop
  • Розподілена обробка з Apache Spark
  • Черга повідомлень для асинхронної обробки

2. Автоматизоване машинне навчання (AutoML) #

Однією з наших найзахопливіших інновацій є наша можливість AutoML:

  • Автоматизований вибір та інженерія ознак
  • Вибір моделі та налаштування гіперпараметрів
  • Ансамблеві методи для підвищення точності

3. Механізм аналітики в реальному часі #

Octo.ai не лише для пакетної обробки; він відмінно справляється з аналітикою в реальному часі:

  • Можливості потокової обробки для аналізу даних у реальному часі
  • Обслуговування моделей з низькою затримкою для прогнозів у реальному часі
  • Динамічні оновлення моделей на основі вхідних даних

4. Гнучка інтеграція даних #

Ми створили Octo.ai максимально гнучким щодо джерел даних:

  • Підтримка структурованих, напівструктурованих та неструктурованих даних
  • Конектори для популярних баз даних, сховищ даних та хмарних сервісів зберігання
  • Введення даних на основі API для користувацьких джерел даних

5. Розширена візуалізація та звітність #

Інсайти даних цінні лише якщо вони зрозумілі. Ось чому ми багато інвестували у візуалізацію:

  • Інтерактивні панелі для дослідження даних та результатів моделей
  • Налаштовувані інструменти звітності
  • Підтримка ноутбуків (наприклад, Jupyter) для науковців з даних

Хмарно-нативний та хмарно-агностичний #

Одним з ключових принципів дизайну Octo.ai є його хмарно-нативна архітектура в поєднанні з хмарною агностичністю:

  • Контейнеризоване розгортання за допомогою Docker для узгодженості між середовищами
  • Оркестрація Kubernetes для масштабованості та стійкості
  • Підтримка основних хмарних провайдерів (AWS, Google Cloud, Azure), а також локального розгортання

Відкритий код в основі #

Наше зобов’язання щодо відкритого коду виходить за рамки простого надання нашого коду. Ми розробили архітектуру Octo.ai для використання та внеску в екосистему відкритого коду:

  • Інтеграція з популярними бібліотеками МН з відкритим кодом, такими як TensorFlow та PyTorch
  • Модульний дизайн, що дозволяє плагіни та розширення, створені спільнотою
  • Вичерпна документація та навчальні посібники для заохочення участі спільноти

Безпека та відповідність #

Враховуючи чутливий характер аналітики даних, ми вбудували в Octo.ai надійні функції безпеки:

  • Наскрізне шифрування для даних у русі та в спокої
  • Детальний контроль доступу та аудит логів
  • Помічники з дотримання нормативних вимог, таких як GDPR та CCPA

Постійні інновації #

Одним з найзахопливіших аспектів створення Octo.ai був швидкий темп інновацій у галузі МН. Ми структурували наш процес розробки так, щоб він був гнучким і чутливим до нових досягнень:

  • Регулярні цикли випуску з новими функціями та вдосконаленнями
  • Бета-програма для раннього доступу до передових можливостей
  • Тісна співпраця з академічними установами для перебування на передньому краї досліджень МН

Погляд у майбутнє #

Рухаючись вперед у 2017 році, ми з нетерпінням чекаємо нових функцій та вдосконалень у нашому плані:

  • Розширені можливості NLP для текстової аналітики
  • Покращена підтримка моделей глибокого навчання
  • Розширення наших можливостей AutoML для охоплення більшої кількості випадків використання

Технічний шлях Octo.ai з 2013 року до сьогодні був шляхом постійного навчання, інновацій та захоплення. Ми створили платформу, якою ми неймовірно пишаємося, яка робить передове машинне навчання доступним для бізнесу будь-якого розміру.

У моєму наступному пості я обговорю вплив Octo.ai на спільноту МН, визнання, яке ми отримали, та наше бачення майбутнього аналітики та машинного навчання. Слідкуйте за оновленнями!

↑