{"id":39276,"date":"2019-10-31T22:29:10","date_gmt":"2019-10-31T19:29:10","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/proekt-open-data-hub-otkrytaya-platforma-mashinnogo-obucheniya-na-baze-red-hat-openshift\/"},"modified":"2019-10-31T22:29:10","modified_gmt":"2019-10-31T19:29:10","slug":"proekt-open-data-hub-otkrytaya-platforma-mashinnogo-obucheniya-na-baze-red-hat-openshift","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/proekt-open-data-hub-otkrytaya-platforma-mashinnogo-obucheniya-na-baze-red-hat-openshift","title":{"rendered":"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Die Zukunft ist da: K\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden bereits erfolgreich von Ihren Lieblingsgesch\u00e4ften, Transportunternehmen und sogar von Putenfarmen eingesetzt. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/ac77ba2d00012d4f3bee803c9c26bc9f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nUnd wenn etwas existiert, dann gibt es dar\u00fcber bereits im Internet\u2026 ein offenes Projekt! Sehen Sie, wie das Open Data Hub hilft, neue Technologien zu skalieren und Schwierigkeiten bei deren Implementierung zu vermeiden.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nTrotz aller Vorteile von k\u00fcnstlicher Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) und maschinellem Lernen (Machine Learning, ML) haben Organisationen oft Schwierigkeiten, diese Technologien zu skalieren. Die Hauptprobleme sind in der Regel folgende:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Informationsaustausch und Zusammenarbeit<\/b> \u2013 ein m\u00fcheloser Informationsaustausch und die Zusammenarbeit in schnellen Iterationen ist praktisch unm\u00f6glich.<\/li>\n<li><b>Zugang zu Daten<\/b> \u2013 f\u00fcr jede Aufgabe muss es neu und manuell aufgebaut werden, was viel Zeit in Anspruch nimmt.<\/li>\n<li><b>On-Demand-Zugang<\/b> \u2013 es besteht keine M\u00f6glichkeit, einen On-Demand-Zugang zu den Werkzeugen und der Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen sowie zur Recheninfrastruktur zu erhalten.<\/li>\n<li><b>Produktion<\/b> \u2013 Modelle befinden sich noch in der Prototypenphase und werden nicht f\u00fcr den kommerziellen Einsatz bereitgestellt.<\/li>\n<li><b>\u00dcberwachung und Erkl\u00e4rung der Ergebnisse von KI<\/b> \u2013 Die Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Erkl\u00e4rung von KI\/ML Ergebnissen sind schwierig.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nWenn diese Probleme ungel\u00f6st bleiben, beeintr\u00e4chtigen sie die Geschwindigkeit, Effizienz und Produktivit\u00e4t wertvoller Datenanalytiker. Dies f\u00fchrt zu Frustration und Entt\u00e4uschung bei der Arbeit, und letztlich gehen die Erwartungen des Unternehmens an KI\/ML verloren.<\/p>\n<p>Die Verantwortung f\u00fcr die L\u00f6sung dieser Probleme liegt bei den IT-Spezialisten, die den Datenanalysten \u2013 korrekt gesagt, eine Art Cloud \u2013 bereitstellen m\u00fcssen. Im Detail ist eine Plattform erforderlich, die Wahlfreiheit bietet und einen bequemen, einfachen Zugang erm\u00f6glicht. Sie sollte schnell, leicht umkonfigurierbar, bedarfsgerecht skalierbar und ausfallsicher sein. Der Aufbau einer solchen Plattform auf Basis von Open-Source-Technologien hilft, von Anbietern unabh\u00e4ngig zu bleiben und einen langfristigen strategischen Vorteil in Bezug auf Kostenkontrolle zu wahren.<\/p>\n<p>Vor einigen Jahren erlebte die Anwendungsentwicklung eine \u00e4hnliche Entwicklung, die zur Entstehung von Mikrodiensten, hybriden Cloud-Umgebungen, IT-Automatisierung und agilen Prozessen f\u00fchrte. Um all dem gerecht zu werden, begannen IT-Fachleute mit der Nutzung von Containern, Kubernetes und offenen hybriden Clouds.<\/p>\n<p>Jetzt wird dieses Wissen genutzt, um den Herausforderungen von KI zu begegnen. Daher entwickeln IT-Experten Plattformen, die auf Containern basieren, die die Erstellung von KI\/ML-Diensten im Rahmen agiler Prozesse erm\u00f6glichen, Innovationen beschleunigen und mit dem Ziel arbeiten, eine hybride Cloud zu schaffen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/a899093183092edd8b2902f47b0495a8.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Den Aufbau einer solchen Plattform beginnen wir mit Red Hat OpenShift, unserer Kubernetes-Containerplattform f\u00fcr hybride Clouds, die \u00fcber ein schnell wachsendes \u00d6kosystem von Software- und Hardware-ML-L\u00f6sungen (NVIDIA, H2O.ai, Starburst, PerceptiLabs usw.) verf\u00fcgt. Einige Red Hat-Kunden, wie BMW Group, ExxonMobil und andere, haben bereits containerisierte ML-Toolchains und DevOps-Prozesse auf Basis dieser Plattform und ihres \u00d6kosystems implementiert, um ihre ML-Architekturen in den industriellen Betrieb zu \u00fcberf\u00fchren und die Arbeit von Datenanalysten zu beschleunigen.<\/p>\n<p>Ein weiterer Grund, warum wir das Open Data Hub-Projekt ins Leben gerufen haben, ist die Demonstration einer Architektur, die auf mehreren Open-Source-Projekten basiert, und die Veranschaulichung des gesamten Lebenszyklus einer ML-L\u00f6sung auf der OpenShift-Plattform.<\/p>\n<h3>Open Data Hub-Projekt<\/h3>\n<p>\nDies ist ein Open-Source-Projekt, das sich innerhalb der entsprechenden Entwicklergemeinschaft weiterentwickelt und den vollst\u00e4ndigen Zyklus von Operationen abwickelt \u2013 von der Datenaufnahme und -transformation bis hin zur Modellbildung, -schulung und -betreuung \u2013 zur L\u00f6sung von AI\/ML-Aufgaben mithilfe von Containern und Kubernetes auf der OpenShift-Plattform. Dieses Projekt kann als Referenzimplementierung betrachtet werden, als Beispiel, wie eine offene L\u00f6sung der Klasse \u201eAI\/ML als Dienst\u201c auf Basis von OpenShift und entsprechenden Open-Source-Tools wie Tensorflow, JupyterHub, Spark und anderen aufgebaut werden kann. Es ist wichtig zu betonen, dass Red Hat dieses Projekt selbst nutzt, um seine AI\/ML-Dienste anzubieten. Dar\u00fcber hinaus integriert sich OpenShift mit wichtigen Software- und Hardware-ML-L\u00f6sungen von NVIDIA, Seldon, Starburst und anderen Anbietern, was den Aufbau und das Starten eigener Systeme f\u00fcr maschinelles Lernen erleichtert.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/85a4266250e1afca62bdc9406422510c.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Das Open Data Hub-Projekt ist auf folgende Benutzerkategorien und Anwendungsszenarien ausgerichtet:<\/p>\n<ul>\n<li>Ein Datenanalytiker, der eine cloudbasierte L\u00f6sung mit Self-Service-Funktionen f\u00fcr die Umsetzung von ML-Projekten ben\u00f6tigt.<\/li>\n<li>Ein Datenanalytiker, der die gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Auswahl an neuesten Open-Source-Tools und -Plattformen f\u00fcr AI\/ML verlangt.<\/li>\n<li>Ein Datenanalytiker, der Zugang zu Datens\u00e4tzen f\u00fcr das Training von Modellen ben\u00f6tigt.<\/li>\n<li>Ein Datenanalytiker, der Zugriff auf Rechenressourcen (CPU, GPU, RAM) braucht.<\/li>\n<li>Ein Datenanalytiker, der die M\u00f6glichkeit ben\u00f6tigt, mit Kollegen zusammenzuarbeiten, Ergebnisse auszutauschen, Feedback zu erhalten und Verbesserungen durch schnelle Iterationen einzuf\u00fchren.<\/li>\n<li>Ein Datenanalytiker, der mit Entwicklern (und DevOps-Teams) interagieren m\u00f6chte, um seine ML-Modelle und Ergebnisse in die Produktion zu bringen.<\/li>\n<li>Ein Data Engineer, der sicherstellen muss, dass die Datenanalyse auf eine Vielzahl von Datenquellen zugreifen kann und dabei Sicherheitsstandards und -anforderungen beachtet.<\/li>\n<li>Ein IT-Systemadministrator oder Operator ben\u00f6tigt die M\u00f6glichkeit, den Lebenszyklus (Installation, Konfiguration, Aktualisierung) von Open-Source-Komponenten und -Technologien m\u00fchelos zu steuern. Ebenso sind die entsprechenden Management- und Quotenwerkzeuge erforderlich.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDas Projekt Open Data Hub vereint eine Vielzahl von Open-Source-Werkzeugen zur Durchf\u00fchrung des vollst\u00e4ndigen Zyklus von AI\/ML-Operationen. Jupyter Notebook dient hier als Hauptarbeitswerkzeug f\u00fcr Datenanalysten. Dieses Tool ist heutzutage sehr beliebt bei Fachleuten f\u00fcr Datenverarbeitung und -analyse, und der Open Data Hub erm\u00f6glicht es ihnen, Arbeitsbereiche f\u00fcr Jupyter Notebook problemlos zu erstellen und zu verwalten, indem er die integrierte JupyterHub-Funktion nutzt. Neben der Erstellung und dem Import von Jupyter-Notebooks enth\u00e4lt das Projekt Open Data Hub auch eine Reihe bereits fertiger Notebooks in Form einer AI Library.<\/p>\n<p>Diese Bibliothek ist eine Sammlung von Open-Source-Komponenten f\u00fcr maschinelles Lernen und L\u00f6sungen f\u00fcr g\u00e4ngige Szenarien, die das schnelle Prototyping vereinfachen. JupyterHub ist mit dem RBAC-Zugriffsmodell von OpenShift integriert, wodurch bestehende OpenShift-Konten verwendet und ein einheitlicher Zugang realisiert werden kann. Dar\u00fcber hinaus bietet JupyterHub eine benutzerfreundliche Oberfl\u00e4che namens Spawner, mit der der Benutzer die notwendigen Rechenressourcen (CPU-Kerne, Speicher, GPU) f\u00fcr das ausgew\u00e4hlte Jupyter-Notebook einfach konfigurieren kann.<\/p>\n<p>Nachdem der Datenanalyst das Notebook erstellt und konfiguriert hat, k\u00fcmmert sich der Kubernetes-Planer, der Teil von OpenShift ist, um alle weiteren Belange. Den Benutzern bleibt es \u00fcberlassen, ihre Experimente durchzuf\u00fchren, die Ergebnisse ihrer Arbeit zu speichern und zu teilen. Zudem k\u00f6nnen erfahrene Benutzer direkt \u00fcber die CLI-Shell von OpenShift auf Jupyter-Notebooks zugreifen, um Kubernetes-Primitiven wie Jobs oder OpenShift-Funktionen wie Tekton oder Knative zu nutzen. Alternativ kann auch die benutzerfreundliche OpenShift-GUI, die als \"OpenShift-Webkonsole\" bezeichnet wird, verwendet werden.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/601d63af1467b01df504954416effb3d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/4647d8d979cc26b0c20cd3d63caed501.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Der Open Data Hub erm\u00f6glicht es, Datenpipelines zu verwalten. Hierf\u00fcr wird ein Ceph-Objekt verwendet, das als S3-kompatible Datenspeicherl\u00f6sung bereitgestellt wird. Apache Spark streamt Daten aus externen Quellen oder dem integrierten Ceph S3-Speicher und erm\u00f6glicht auch die Durchf\u00fchrung von Vorverarbeitungen der Daten. Apache Kafka bietet erweiterte Verwaltungsm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Datenpipelines, wo man Mehrfachladungen sowie Transformations-, Analyse- und Speichervorg\u00e4nge durchf\u00fchren kann.<\/p>\n<p>Der Datenanalytiker hat nun Zugang zu den Daten und hat ein Modell erstellt. Jetzt m\u00f6chte er seine Ergebnisse mit Kollegen oder Anwendungsentwicklern teilen und ihnen sein Modell als Dienstleistung zur Verf\u00fcgung stellen. Daf\u00fcr ben\u00f6tigt er einen Ausgabe-Server, und der Open Data Hub bietet einen solchen Server, der Seldon hei\u00dft und die Ver\u00f6ffentlichung des Modells als RESTful-Service erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p>Irgendwann gibt es mehrere solche Modelle auf dem Seldon-Server, und es entsteht die Notwendigkeit, ihre Nutzung zu \u00fcberwachen. Zu diesem Zweck bietet Open Data Hub eine Sammlung relevanter Metriken und eine Reporting-Engine basierend auf den weit verbreiteten Open-Source-\u00dcberwachungstools Prometheus und Grafana an. Damit erhalten wir Feedback zur \u00dcberwachung der Nutzung von KI-Modellen, insbesondere in Produktionsumgebungen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/1c95bcd2656ea8376ccc0a91fa266897.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>So erm\u00f6glicht Open Data Hub einen cloud\u00e4hnlichen Ansatz \u00fcber den gesamten Lebenszyklus der AI\/ML-Operationen, beginnend mit dem Zugriff auf und der Vorbereitung von Daten bis hin zum Training und dem industriellen Einsatz des Modells.<\/p>\n<h3>Alles zusammenf\u00fchren<\/h3>\n<p>\nJetzt stellt sich die Frage, wie all das f\u00fcr den OpenShift-Administrator organisiert werden kann. Hier kommt ein spezieller Kubernetes-Operator f\u00fcr Open Data Hub-Projekte ins Spiel.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/4bcb406f6886227ef357cd0318767ca2.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Dieser Operator verwaltet die Installation, Konfiguration und den Lebenszyklus des Open Data Hub-Projekts, einschlie\u00dflich der Bereitstellung der zuvor genannten Tools wie JupyterHub, Ceph, Spark, Kafka, Seldon, Prometheus und Grafana. Das Open Data Hub-Projekt ist in der OpenShift-Webkonsole im Bereich der Community-Operatoren zu finden. So kann der OpenShift-Administrator festlegen, dass die entsprechenden OpenShift-Projekte zur Kategorie \"Open Data Hub-Projekt\" geh\u00f6ren. Dies geschieht einmalig. Danach kann der Data Analyst \u00fcber die OpenShift-Webkonsole in seinen Projektbereich gehen und sehen, dass der passende Kubernetes-Operator f\u00fcr seine Projekte installiert und verf\u00fcgbar ist. Anschlie\u00dfend erstellt er mit einem Klick einen Open Data Hub-Projektexemplar und erh\u00e4lt sofort Zugriff auf die oben beschriebenen Tools. All dies kann in einem Hochverf\u00fcgbarkeits- und Ausfallsicherheitsszenario konfiguriert werden.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Das Open Data Hub-Projekt \u2013 eine offene Plattform f\u00fcr maschinelles Lernen auf Basis von Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/811a85229d0f3e54a96de1adb9aaeb24.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Wenn Sie das Open Data Hub-Projekt selbst ausprobieren m\u00f6chten, beginnen Sie mit <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/getting-started\/quick-installation.html\">den Installationsanweisungen und dem Einf\u00fchrungstutorial<\/a><\/noindex>. Technische Einzelheiten zur Architektur des Open Data Hub finden Sie <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/architecture.html\">hier<\/a><\/noindex>, die Entwicklungsroadmap des Projekts \u2013 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/roadmap\/future.html\">hier<\/a><\/noindex>. In Zukunft ist eine erweiterte Integration mit Kubeflow geplant, um eine Reihe von Fragen zur Datenspeicherung und Sicherheit zu kl\u00e4ren sowie Integrationen mit regelbasierten Systemen wie Drools und Optaplanner zu erm\u00f6glichen. Teilen Sie Ihre Meinung mit und werden Sie Teil des Projekts. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/additional.html#community\">Open Data Hub<\/a><\/noindex> kann auf der Seite <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/additional.html#community\">der Community<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen: Ernsthafte Skalierungsprobleme hindern Organisationen daran, das volle Potenzial von K\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen auszusch\u00f6pfen. Red Hat OpenShift wird seit langem erfolgreich zur L\u00f6sung \u00e4hnlicher Probleme in der Softwarebranche eingesetzt. Das Projekt Open Data Hub, das im Rahmen der Open-Source-Entwicklungsgemeinschaft realisiert wurde, bietet eine Referenzarchitektur f\u00fcr die Umsetzung des kompletten AI\/ML-Betriebszyklus in einer hybriden OpenShift-Cloud. Wir haben einen klaren und durchdachten Entwicklungsplan f\u00fcr dieses Projekt, und wir sind fest entschlossen, ein aktives und produktives Open-Source-Entwicklungsteam f\u00fcr AI-L\u00f6sungen auf der OpenShift-Plattform zu schaffen.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/redhatrussia\/blog\/472836\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0411\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043b\u043e, \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u044b, \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0444\u0435\u0440\u043c\u044b, \u0432\u044b\u0440\u0430\u0449\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0434\u0435\u0435\u043a. \u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e \u044d\u0442\u043e \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c\u2026 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442! 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Und wenn es etwas gibt, dann gibt es bereits im Internet\u2026 ein offenes Projekt! Sehen Sie, wie der Open Data Hub hilft, neue Technologien zu skalieren und Herausforderungen bei deren Implementierung zu vermeiden. 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