Kontynuując naszą retrospektywną podróż przez rozwój Octo.ai, nadszedł czas, aby zagłębić się w innowacje techniczne, które uczyniły nasz hiperwizor analityczny przełomowym rozwiązaniem w świecie uczenia maszynowego. Od 2013 do 2016 roku nasz zespół przesuwał granice tego, co było możliwe w analityce i ML, tworząc platformę, która jest zarówno potężna, jak i dostępna.
Hiperwizor analityczny: Nowy paradygmat#
Sercem Octo.ai jest koncepcja “hiperwizora analitycznego”. Ale co dokładnie to oznacza i jak rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy podchodzą do uczenia maszynowego?
Warstwa abstrakcji: Podobnie jak tradycyjny hiperwizor w wirtualizacji, Octo.ai zapewnia warstwę abstrakcji między bazowym sprzętem/infrastrukturą a obciążeniami analitycznymi/ML.
Optymalizacja zasobów: Inteligentnie przydziela zasoby obliczeniowe do różnych zadań analitycznych, zapewniając optymalną wydajność i efektywność.
Zarządzanie przepływem pracy: Octo.ai zarządza złożonymi przepływami pracy ML, od pozyskiwania i przetwarzania wstępnego danych po szkolenie i wdrażanie modeli.
Niezależność od platformy: Niezależnie od tego, czy działa lokalnie czy w chmurze, Octo.ai zapewnia spójny interfejs i doświadczenie.
Kluczowe funkcje techniczne#
1. Architektura przetwarzania rozproszonego#
Octo.ai jest zbudowany na architekturze przetwarzania rozproszonego, pozwalającej na efektywne obsługiwanie ogromnych zbiorów danych i złożonych obliczeń. Kluczowe komponenty obejmują:
- Rozproszone przechowywanie danych z wykorzystaniem technologii takich jak Apache Hadoop
- Rozproszone przetwarzanie z Apache Spark
- Kolejkowanie wiadomości do przetwarzania asynchronicznego
2. Zautomatyzowane uczenie maszynowe (AutoML)#
Jedną z naszych najbardziej ekscytujących innowacji jest nasza funkcja AutoML:
- Zautomatyzowany wybór i inżynieria cech
- Wybór modelu i dostrajanie hiperparametrów
- Metody zespołowe dla poprawy dokładności
3. Silnik analityki w czasie rzeczywistym#
Octo.ai nie służy tylko do przetwarzania wsadowego; doskonale radzi sobie z analizą w czasie rzeczywistym:
- Możliwości przetwarzania strumieniowego do analizy danych na żywo
- Serwowanie modeli o niskim opóźnieniu do predykcji w czasie rzeczywistym
- Dynamiczne aktualizacje modeli na podstawie napływających danych
4. Elastyczna integracja danych#
Zbudowaliśmy Octo.ai, aby był jak najbardziej elastyczny w kwestii źródeł danych:
- Obsługa danych strukturalnych, półstrukturalnych i niestrukturalnych
- Łączniki do popularnych baz danych, hurtowni danych i usług przechowywania w chmurze
- Pozyskiwanie danych oparte na API dla niestandardowych źródeł danych
5. Zaawansowana wizualizacja i raportowanie#
Wglądy w dane są wartościowe tylko wtedy, gdy są zrozumiałe. Dlatego mocno zainwestowaliśmy w wizualizację:
- Interaktywne pulpity nawigacyjne do eksploracji danych i wyników modeli
- Konfigurowalne narzędzia do raportowania
- Wsparcie dla notebooków (np. Jupyter) dla naukowców zajmujących się danymi
Natywny dla chmury i niezależny od chmury#
Jedną z kluczowych zasad projektowych Octo.ai jest jego architektura natywna dla chmury, połączona z niezależnością od chmury:
- Wdrożenie w kontenerach przy użyciu Dockera dla spójności w różnych środowiskach
- Orkiestracja Kubernetes dla skalowalności i odporności
- Wsparcie dla głównych dostawców chmury (AWS, Google Cloud, Azure), a także wdrożenia lokalnego
Open Source w swoim rdzeniu#
Nasze zaangażowanie w open source wykracza poza samo udostępnienie naszego kodu. Zaprojektowaliśmy Octo.ai, aby wykorzystywać i przyczyniać się do ekosystemu open source:
- Integracja z popularnymi bibliotekami ML open source, takimi jak TensorFlow i PyTorch
- Modułowa konstrukcja pozwalająca na wtyczki i rozszerzenia tworzone przez społeczność
- Kompleksowa dokumentacja i samouczki zachęcające do zaangażowania społeczności
Bezpieczeństwo i zgodność#
Biorąc pod uwagę wrażliwy charakter analizy danych, wbudowaliśmy w Octo.ai solidne funkcje bezpieczeństwa:
- Szyfrowanie end-to-end dla danych w tranzycie i w spoczynku
- Precyzyjne kontrole dostępu i rejestrowanie audytu
- Narzędzia pomocnicze do zgodności z przepisami takimi jak RODO i CCPA
Ciągłe innowacje#
Jednym z najbardziej ekscytujących aspektów budowania Octo.ai było szybkie tempo innowacji w dziedzinie ML. Ustrukturyzowaliśmy nasz proces rozwoju, aby był zwinny i responsywny na nowe postępy:
- Regularne cykle wydawnicze z nowymi funkcjami i ulepszeniami
- Program beta dla wczesnego dostępu do najnowocześniejszych możliwości
- Ścisła współpraca z instytucjami akademickimi, aby pozostać na czele badań ML
Patrząc w przyszłość#
Wchodząc w rok 2017, jesteśmy podekscytowani nowymi funkcjami i ulepszeniami w naszym planie:
- Ulepszone możliwości NLP do analizy tekstu
- Ulepszone wsparcie dla modeli głębokiego uczenia
- Rozszerzenie naszych możliwości AutoML, aby objąć więcej przypadków użycia
Techniczna podróż Octo.ai od 2013 roku do teraz była pełna ciągłego uczenia się, innowacji i ekscytacji. Zbudowaliśmy platformę, z której jesteśmy niesamowicie dumni, platformę, która czyni zaawansowane uczenie maszynowe dostępnym dla firm każdej wielkości.
W moim następnym poście omówię wpływ, jaki Octo.ai wywarło na społeczność ML, uznanie, jakie otrzymaliśmy, oraz naszą wizję przyszłości analityki i uczenia maszynowego. Bądźcie czujni!