{"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":"Projekt Open Data Hub \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 angebrochen, Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens werden bereits erfolgreich von Ihren Lieblingsgesch\u00e4ften, Transportunternehmen und sogar von Putenfarmen eingesetzt. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projekt Open Data Hub \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 auch im Internet dar\u00fcber... ein offenes Projekt! Sehen Sie, wie der Open Data Hub dabei hilft, neue Technologien zu skalieren und Schwierigkeiten bei deren Implementierung zu vermeiden.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nTrotz all der Vorteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz (artificial Intelligence, AI) und des maschinellen Lernens (machine learning, ML) sto\u00dfen Organisationen oft auf Schwierigkeiten bei der Skalierung dieser Technologien. Die Hauptprobleme sind in der Regel folgende:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Informationsaustausch und Zusammenarbeit<\/b> \u2013 es ist nahezu unm\u00f6glich, Informationen ohne gro\u00dfen Aufwand auszutauschen und in schnellen Iterationen zusammenzuarbeiten.<\/li>\n<li><b>Zugang zu Daten<\/b> \u2013 f\u00fcr jede Aufgabe muss der Zugang von Grund auf neu und manuell erstellt werden, was viel Zeit in Anspruch nimmt.<\/li>\n<li><b>On-Demand-Zugang<\/b> \u2013 es gibt keine M\u00f6glichkeit, on-demand Zugang zu den Werkzeugen und Plattformen des maschinellen Lernens sowie zur Recheninfrastruktur zu erhalten.<\/li>\n<li><b>Produktion<\/b> \u2013 die Modelle bleiben in der Prototypenphase und werden nicht bis hin zur Serienanwendung weiterentwickelt.<\/li>\n<li><b>\u00dcberwachung und Erkl\u00e4rung der Ergebnisse der KI-Arbeit<\/b> \u2013 Reproduzierbarkeit, Nachverfolgbarkeit und Erkl\u00e4rung der Ergebnisse von AI\/ML sind schwierig.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nWenn diese Probleme ungel\u00f6st bleiben, beeintr\u00e4chtigen sie die Geschwindigkeit, Effizienz und Produktivit\u00e4t wertvoller Datenanalysten. Dies f\u00fchrt zu Frustration, Entt\u00e4uschung \u00fcber die Arbeit, und letztendlich werden die Erwartungen des Unternehmens an AI\/ML zunichtegemacht.<\/p>\n<p>Die Verantwortung f\u00fcr die L\u00f6sung dieser Probleme liegt bei den IT-Spezialisten, die den Datenanalytikern \u2013 richtig, so etwas wie eine Cloud \u2013 zur Verf\u00fcgung stellen m\u00fcssen. Genauer gesagt, wird eine Plattform ben\u00f6tigt, die Freiheit bei der Wahl bietet und einfachen Zugriff erm\u00f6glicht. Sie sollte schnell, leicht umkonfigurierbar, bei Bedarf skalierbar und ausfallsicher sein. Der Aufbau einer solchen Plattform auf Basis von Open-Source-Technologien hilft, die Abh\u00e4ngigkeit von einem Anbieter zu vermeiden und langfristige strategische Vorteile bei der Kostenkontrolle zu wahren.<\/p>\n<p>Vor einigen Jahren geschah etwas \u00c4hnliches in der App-Entwicklung, das zur Entstehung von Microservices, hybriden Cloud-Umgebungen, IT-Automatisierung und agilen Prozessen f\u00fchrte. Um all dem gerecht zu werden, begannen IT-Spezialisten, Container, Kubernetes und offene hybride Clouds zu nutzen.<\/p>\n<p>Jetzt wird diese Erfahrung genutzt, um auf die Herausforderungen der KI zu reagieren. Daher entwickeln IT-Spezialisten Plattformen, die auf Containern basieren, die es erm\u00f6glichen, AI\/ML-Dienste im Rahmen agiler Prozesse zu erstellen, Innovationen zu beschleunigen und die auf hybride Cloud ausgerichtet sind.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projekt Open Data Hub \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>Wir werden mit dem Aufbau einer solchen Plattform bei Red Hat OpenShift beginnen, unserer Kubernetes-Containerplattform f\u00fcr hybride Clouds, die \u00fcber ein schnell wachsendes \u00d6kosystem aus Software- und Hardware-ML-L\u00f6sungen (NVIDIA, H2O.ai, Starburst, PerceptiLabs usw.) verf\u00fcgt. Einige unserer Kunden, wie die BMW Group, ExxonMobil und andere, haben bereits containerisierte ML-Toolchains und DevOps-Prozesse auf dieser Plattform und ihrem \u00d6kosystem bereitgestellt, 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 Projekt Open Data Hub gestartet haben, ist, ein Beispiel f\u00fcr Architektur auf Basis mehrerer Open-Source-Projekte zu demonstrieren und zu zeigen, wie der gesamte Lebenszyklus einer ML-L\u00f6sung auf der OpenShift-Plattform umgesetzt werden kann.<\/p>\n<h3>Projekt Open Data Hub<\/h3>\n<p>\nDies ist ein Open-Source-Projekt, das sich innerhalb der entsprechenden Entwicklungs-Community entwickelt und den vollst\u00e4ndigen Zyklus von Operationen \u2013 von der Hochladung und Umwandlung von Rohdaten bis zur Erstellung, dem Training und der Wartung von Modellen \u2013 bei der L\u00f6sung von AI\/ML-Aufgaben mithilfe von Containern und Kubernetes auf der OpenShift-Plattform implementiert. Dieses Projekt kann als Referenzimplementierung angesehen werden, als Beispiel daf\u00fcr, wie eine offene L\u00f6sung der Kategorie \"AI\/ML als Dienst\" auf Basis von OpenShift und entsprechenden offenen Werkzeugen wie Tensorflow, JupyterHub, Spark und anderen aufgebaut werden kann. Wichtig ist, dass Red Hat selbst dieses Projekt zur Bereitstellung seiner AI\/ML-Dienste nutzt. Dar\u00fcber hinaus integriert OpenShift mit den Schl\u00fcssell\u00f6sungen f\u00fcr Software und Hardware im ML-Bereich von NVIDIA, Seldon, Starburst und anderen Anbietern, was den Aufbau und die Bereitstellung eigener Systeme f\u00fcr maschinelles Lernen erleichtert.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projekt Open Data Hub \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 Projekt Open Data Hub richtet sich an folgende Benutzergruppen und Nutzungsszenarien:<\/p>\n<ul>\n<li>Ein Datenanalyst, der eine cloudbasierte L\u00f6sung f\u00fcr die Umsetzung von ML-Projekten mit Self-Service-Funktionen ben\u00f6tigt.<\/li>\n<li>Ein Datenanalyst, der die gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Auswahl an den neuesten Open-Source-Tools und -Plattformen f\u00fcr AI\/ML ben\u00f6tigt.<\/li>\n<li>Ein Datenanalyst, der w\u00e4hrend des Trainings von Modellen Zugang zu Datenquellen ben\u00f6tigt.<\/li>\n<li>Ein Datenanalyst, der Zugang zu Rechenressourcen (CPU, GPU, Speicher) ben\u00f6tigt.<\/li>\n<li>Ein Datenanalyst, der die M\u00f6glichkeit ben\u00f6tigt, mit Kollegen zusammenzuarbeiten und Arbeitsergebnisse auszutauschen, um Feedback zu erhalten und durch schnelles Iterieren Verbesserungen einzuf\u00fchren.<\/li>\n<li>Ein Datenanalyst, der mit Entwicklern (und DevOps-Teams) interagieren m\u00f6chte, damit seine ML-Modelle und Arbeitsergebnisse in die Produktion gehen.<\/li>\n<li>Ein Dateningenieur, der sicherstellen muss, dass der Datenanalyst Zugriff auf verschiedene Datenquellen unter Ber\u00fccksichtigung von Sicherheitsnormen und -anforderungen hat.<\/li>\n<li>Ein Administrator\/Operator von IT-Systemen, der ohne gro\u00dfen Aufwand den Lebenszyklus (Installation, Konfiguration, Aktualisierung) von Open-Source-Komponenten und -Technologien \u00fcberwachen muss. Au\u00dferdem werden entsprechende Verwaltungs- und Quotenwerkzeuge ben\u00f6tigt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nDas Open Data Hub-Projekt vereint eine Vielzahl von Open-Source-Tools zur Umsetzung des vollst\u00e4ndigen Zyklus von AI\/ML-Operationen. Als Hauptarbeitsinstrument f\u00fcr Datenanalysten wird hier Jupyter Notebook verwendet. Dieses Werkzeug ist bei Fachleuten f\u00fcr Datenverarbeitung und -analyse sehr beliebt, und das Open Data Hub erm\u00f6glicht es ihnen, Arbeitsbereiche in Jupyter Notebook einfach zu erstellen und zu verwalten, indem JupyterHub integriert ist. Neben der Erstellung und dem Import von Jupyter Notebooks enth\u00e4lt das Open Data Hub-Projekt auch eine Reihe bereits fertiger Notebooks in Form einer AI-Bibliothek.<\/p>\n<p>Diese Bibliothek stellt eine Sammlung von Open-Source-Komponenten f\u00fcr maschinelles Lernen und L\u00f6sungen f\u00fcr g\u00e4ngige Szenarien dar, die das schnelle Prototyping erleichtern. JupyterHub ist mit dem RBAC-Zugriffsmodell von OpenShift integriert, was die Nutzung bereits vorhandener OpenShift-Konten und die Umsetzung eines Single Sign-On erm\u00f6glicht. Dar\u00fcber hinaus bietet JupyterHub eine benutzerfreundliche Schnittstelle namens Spawner, mit der der Benutzer die Menge an Rechenressourcen (Prozessorkerne, Speicher, GPU) f\u00fcr das gew\u00e4hlte Jupyter-Notizbuch einfach konfigurieren kann.<\/p>\n<p>Nachdem der Datenanalyst das Notebook erstellt und konfiguriert hat, \u00fcbernimmt der Kubernetes-Planer, der Teil von OpenShift ist, alle weiteren Aufgaben. Den Benutzern bleibt nur, ihre Experimente durchzuf\u00fchren, ihre Ergebnisse zu speichern und zu teilen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen fortgeschrittene Benutzer direkt von Jupyter-Notebooks auf die CLI-Shell von OpenShift zugreifen, um Kubernetes-Primitiven wie Job zu verwenden oder Funktionen von OpenShift wie Tekton oder Knative zu nutzen. Alternativ kann daf\u00fcr die benutzerfreundliche OpenShift-GUI verwendet werden, die als \"OpenShift-Webkonsole\" bekannt ist.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projekt Open Data Hub \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=\"Projekt Open Data Hub \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>Im n\u00e4chsten Schritt erm\u00f6glicht der Open Data Hub die Verwaltung von Datenpipelines. Hierf\u00fcr wird ein Ceph-Objekt verwendet, das in Form eines S3-kompatiblen Objektspeichers bereitgestellt wird. Apache Spark sorgt f\u00fcr das Streaming von Daten aus externen Quellen oder aus 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 mehrfache Lade-, Umwandlungs-, Analyse- und Speicherungsvorg\u00e4nge durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen).<\/p>\n<p>Der Datenanalyst hat also Zugriff auf die Daten erhalten und ein Modell erstellt. Nun m\u00f6chte er die gewonnenen Ergebnisse mit Kollegen oder Anwendungsentwicklern teilen und ihnen sein Modell als Dienstleistung anbieten. Dazu ist ein Serveausgang erforderlich, und der Open Data Hub bietet einen solchen Server, der Seldon hei\u00dft und es erm\u00f6glicht, das Modell als RESTful-Service zu ver\u00f6ffentlichen.<\/p>\n<p>Irgendwann gibt es mehrere solcher Modelle auf dem Seldon-Server, und es entsteht der Bedarf, zu \u00fcberwachen, wie sie verwendet werden. Zu diesem Zweck bietet der Open Data Hub eine Sammlung entsprechender Metriken und eine Berichtsengine, die auf weit verbreiteten Open-Source-\u00dcberwachungstools wie Prometheus und Grafana basiert. So erhalten wir Feedback zur \u00dcberwachung der Nutzung von KI-Modellen, insbesondere in Produktionsumgebungen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projekt Open Data Hub \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>Somit bietet der Open Data Hub einen Cloud-\u00e4hnlichen Ansatz w\u00e4hrend des gesamten AI\/ML-Betriebszyklus, beginnend mit dem Zugriff auf und der Vorbereitung von Daten bis hin zum Training und dem industriellen Einsatz des Modells.<\/p>\n<h3>Alles zusammenfassen<\/h3>\n<p>\nJetzt stellt sich die Frage, wie der Administrator von OpenShift das alles organisieren kann. Hier kommt ein spezieller Kubernetes-Operator f\u00fcr Open Data Hub-Projekte ins Spiel.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projekt Open Data Hub \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 oben genannten Tools wie JupyterHub, Ceph, Spark, Kafka, Seldon, Prometheus und Grafana. Das Open Data Hub-Projekt kann in der Webkonsole von OpenShift im Bereich der Community-Operatoren gefunden werden. So kann der OpenShift-Administrator angeben, dass die entsprechenden OpenShift-Projekte zur Kategorie \u201eOpen Data Hub-Projekt\u201c geh\u00f6ren. Dies geschieht einmalig. Danach kann der Datenanalyst \u00fcber die Webkonsole von OpenShift auf seinen Projektbereich zugreifen und sehen, dass der entsprechende Kubernetes-Operator f\u00fcr seine Projekte installiert und verf\u00fcgbar ist. Anschlie\u00dfend erstellt er mit einem Mausklick eine Instanz des Open Data Hub-Projekts und erh\u00e4lt sofort Zugriff auf die oben beschriebenen Tools. Und das alles kann im Hochverf\u00fcgbarkeits- und Fehlertoleranzmodus konfiguriert werden.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Projekt Open Data Hub \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\">Installationsanleitungen und einem 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 Entwicklungspl\u00e4ne des Projekts \u2013 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/roadmap\/future.html\">hier<\/a><\/noindex>. In Zukunft ist geplant, eine zus\u00e4tzliche Integration mit Kubeflow umzusetzen, verschiedene Fragen zur Datenregulierung und -sicherheit zu kl\u00e4ren sowie eine Integration mit regelbasierten Systemen wie Drools und Optaplanner zu organisieren. Teilen Sie Ihre Meinung 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 Gemeinschaft<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Fassen wir zusammen: Schwerwiegende Probleme mit der Skalierung hindern Organisationen daran, das Potenzial von K\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen voll auszusch\u00f6pfen. Red Hat OpenShift wird seit langem erfolgreich eingesetzt, um \u00e4hnliche Probleme in der Softwarebranche zu l\u00f6sen. Das Projekt Open Data Hub, das im Rahmen der Open-Source-Entwicklungsgemeinschaft realisiert wurde, bietet eine Referenzarchitektur f\u00fcr die Organisation des gesamten Zyklus an AI\/ML-Operationen auf Basis des hybriden OpenShift-Cloud. Wir haben einen klaren und durchdachten Entwicklungsplan f\u00fcr dieses Projekt und sind ernsthaft darauf bedacht, eine aktive und produktive Gemeinschaft f\u00fcr die Entwicklung offener AI-L\u00f6sungen auf der OpenShift-Plattform aufzubauen.<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 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