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?
Абстрактний шар: Як і традиційний гіпервізор у віртуалізації, Octo.ai забезпечує абстрактний шар між базовим обладнанням/інфраструктурою та аналітичними/МН навантаженнями.
Оптимізація ресурсів: Він розумно розподіляє обчислювальні ресурси для різних аналітичних завдань, забезпечуючи оптимальну продуктивність та ефективність.
Управління робочими процесами: Octo.ai керує складними робочими процесами МН, від введення та попередньої обробки даних до навчання та розгортання моделей.
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!