{"id":70862,"date":"2020-02-22T06:40:55","date_gmt":"2020-02-22T03:40:55","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/sber-ds-platforma-kotoraya-pozvolyaet-sozdavat-i-vnedryat-modeli-dazhe-bez-koda"},"modified":"2020-03-03T16:14:35","modified_gmt":"2020-03-03T13:14:35","slug":"sber-ds-platforma-kotoraya-pozvolyaet-sozdavat-i-vnedryat-modeli-dazhe-bez-koda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/sber-ds-platforma-kotoraya-pozvolyaet-sozdavat-i-vnedryat-modeli-dazhe-bez-koda","title":{"rendered":"Sber.DS \u2014 eine Plattform, die es erm\u00f6glicht, Modelle auch ohne Code zu erstellen und zu implementieren","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

T\u00e4gliche Ideen und Gespr\u00e4che dar\u00fcber, welche weiteren Prozesse Unternehmen unterschiedlicher Gr\u00f6\u00dfen automatisieren k\u00f6nnen, entstehen st\u00e4ndig. Neben der Zeit, die f\u00fcr die Erstellung eines Modells aufgewendet wird, ist es wichtig, Zeit f\u00fcr die Bewertung und \u00dcberpr\u00fcfung zu investieren, um sicherzustellen, dass das Ergebnis nicht zuf\u00e4llig ist. Nach der Implementierung muss jedes Modell \u00fcberwacht und regelm\u00e4\u00dfig gepr\u00fcft werden.<\/p>\n

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All diese Schritte m\u00fcssen in jedem Unternehmen durchlaufen werden, unabh\u00e4ngig von seiner Gr\u00f6\u00dfe. Wenn wir \u00fcber den Ma\u00dfstab und das Erbe der Sberbank sprechen, steigt die Anzahl der feinen Anpassungen um ein Vielfaches. Ende 2019 wurden in Sber bereits \u00fcber 2000 Modelle verwendet. Es reicht nicht aus, nur ein Modell zu entwickeln; es ist notwendig, sich in industrielle Systeme zu integrieren, Datenschaufenster f\u00fcr den Aufbau von Modellen zu entwickeln und die Kontrolle \u00fcber die Funktionalit\u00e4t im Cluster zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

\"Sber.DS<\/a><\/noindex><\/p>\n

Unser Team arbeitet an der Plattform Sber.DS. Sie erm\u00f6glicht die L\u00f6sung von Aufgaben im Bereich maschinelles Lernen, beschleunigt den Prozess der Hypothesenpr\u00fcfung, vereinfacht grunds\u00e4tzlich den Prozess der Entwicklung und Validierung von Modellen und \u00fcberwacht zudem die Leistung des Modells in der PRO-M.<\/p>\n

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Um Ihren Erwartungen nicht gerecht zu werden, m\u00f6chte ich vorab sagen, dass dieser Post eine Einf\u00fchrung ist und unten zun\u00e4chst erkl\u00e4rt wird, was im Grunde unter der Haube der Sber.DS-Plattform steckt. Die Geschichte des Lebenszyklusmodells von der Erstellung bis zur Implementierung werden wir separat erl\u00e4utern. <\/p>\n

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Sber.DS besteht aus mehreren Komponenten, wobei die wichtigsten die Bibliothek, das Entwicklungsystem und das Ausf\u00fchrungssystem von Modellen sind. <\/p>\n

\n\"Sber.DS
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Die Bibliothek steuert den Lebenszyklus des Modells von dem Zeitpunkt an, an dem die Idee zur Entwicklung entsteht, bis hin zur Implementierung in PROK, der \u00dcberwachung und der Au\u00dferkraftsetzung. Viele Funktionen der Bibliothek sind durch die Vorgaben der Regulierungsbeh\u00f6rden diktiert, wie zum Beispiel die Berichterstattung und die Speicherung der Trainings- und Validierungsdatens\u00e4tze. Tats\u00e4chlich handelt es sich um ein Register all unserer Modelle.<\/p>\n

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Das Entwicklungssystem ist f\u00fcr die visuelle Entwicklung von Modellen und Validierungsmethoden vorgesehen. Die entwickelten Modelle durchlaufen eine erste Validierung und werden an das Ausf\u00fchrungssystem \u00fcbergeben, um ihre Gesch\u00e4fts-funktionen zu erf\u00fcllen. Au\u00dferdem kann das Modell im Ausf\u00fchrungssystem \u00fcberwacht werden, um regelm\u00e4\u00dfig Validierungsmethoden zur Kontrolle seiner Funktionsweise auszuf\u00fchren. <\/p>\n

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Im System gibt es mehrere Knotentypen. Einige sind f\u00fcr die Verbindung zu verschiedenen Datenquellen gedacht, w\u00e4hrend andere zur Transformation von Rohdaten und deren Anreicherung (Markup) dienen. Es gibt viele Knoten zum Aufbau verschiedener Modelle sowie Knoten zur Validierung. Der Entwickler kann Daten aus beliebigen Quellen laden, sie transformieren, filtern, Zwischenresultate visualisieren und sie in Teile aufteilen.<\/p>\n

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Die Plattform enth\u00e4lt auch fertige Module, die per Drag-and-Drop in den Arbeitsbereich gezogen werden k\u00f6nnen. Alle Aktionen erfolgen \u00fcber eine visualisierte Benutzeroberfl\u00e4che. Tats\u00e4chlich kann die Aufgabe ohne eine einzige Codezeile gel\u00f6st werden.<\/p>\n

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Wenn die integrierten Funktionen nicht ausreichen, bietet das System die M\u00f6glichkeit, eigene Module schnell zu erstellen. Wir haben einen integrierten Entwicklungsmodus auf Basis von Jupyter Kernel Gateway<\/a><\/noindex> f\u00fcr diejenigen, die neue Module \"von Grund auf\" erstellen.<\/p>\n

\n\"Sber.DS
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Die Architektur von Sber.DS basiert auf Mikrodiensten. Es gibt viele Meinungen dar\u00fcber, was Mikrodienste sind. Einige glauben, dass es ausreicht, monolithischen Code in Teile zu zerlegen, w\u00e4hrend sie dennoch auf dasselbe Datenbankmanagementsystem zugreifen. Bei uns muss ein Mikrodienst nur \u00fcber REST API mit einem anderen Mikrodienst kommunizieren. Direkter Datenbankzugriff ist nicht erlaubt.<\/p>\n

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Wir bem\u00fchen uns, dass unsere Dienste nicht zu gro\u00df und unflexibel werden: Eine Instanz sollte nicht mehr als 4-8 Gigabyte RAM verbrauchen und die M\u00f6glichkeit bieten, die Anfrage horizontal zu skalieren, indem neue Instanzen gestartet werden. Jeder Dienst kommuniziert nur \u00fcber REST API (Open API<\/a><\/noindex>). Das Team, das f\u00fcr den Dienst verantwortlich ist, ist verpflichtet, die API-R\u00fcckw\u00e4rtskompatibilit\u00e4t f\u00fcr den letzten Kunden aufrechtzuerhalten, der sie nutzt.<\/p>\n

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Der Kern der Anwendung ist in Java unter Verwendung des Spring Framework geschrieben. Die L\u00f6sung wurde urspr\u00fcnglich f\u00fcr eine schnelle Bereitstellung in cloudbasierten Infrastrukturen entworfen, weshalb die Anwendung mit einem Containerisierungssystem aufgebaut wurde. Red Hat OpenShift<\/a><\/noindex> (Kubernetes<\/a><\/noindex>). Die Plattform entwickelt sich st\u00e4ndig weiter, sowohl in Bezug auf die Erweiterung der Gesch\u00e4ftsfunktionalit\u00e4t (neue Konnektoren, AutoML) als auch hinsichtlich technologischer Effizienz. <\/p>\n

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Eine der \u201eBesonderheiten\u201c unserer Plattform ist, dass wir Code, der in der visuellen Benutzeroberfl\u00e4che entwickelt wurde, auf jedem Ausf\u00fchrungssystem der Sberbank-Modelle ausf\u00fchren k\u00f6nnen. Aktuell gibt es bereits zwei: eine auf Hadoop, die andere auf OpenShift (Docker). Damit geben wir uns jedoch nicht zufrieden und entwickeln Integrationsmodule, um Code auf jeder Infrastruktur auszuf\u00fchren, sowohl vor Ort als auch in der Cloud. In Bezug auf die M\u00f6glichkeiten f\u00fcr eine effektive Integration in das \u00d6kosystem der Sberbank planen wir zudem, die Kompatibilit\u00e4t mit bestehenden Ausf\u00fchrungsumgebungen zu unterst\u00fctzen. Zuk\u00fcnftig kann die L\u00f6sung flexibel \u201eout of the box\u201c in jede Infrastruktur jeder Organisation integriert werden.<\/p>\n

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Diejenigen, die jemals versucht haben, eine L\u00f6sung zu unterst\u00fctzen, die Python auf Hadoop in PROD ausf\u00fchrt, wissen, dass es nicht ausreicht, die Python-Umgebung auf jedem Datenknoten vorzubereiten und bereitzustellen. Eine riesige Menge an C\/C++-Bibliotheken f\u00fcr maschinelles Lernen, die Python-Module verwenden, erlaubt es Ihnen nicht, ruhig zu schlafen. Sie m\u00fcssen daran denken, die Pakete bei der Hinzuf\u00fcgung neuer Bibliotheken oder Server zu aktualisieren, w\u00e4hrend Sie die Abw\u00e4rtskompatibilit\u00e4t mit bereits implementiertem Modellcode bewahren.<\/p>\n

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Es gibt mehrere Ans\u00e4tze, um dies zu tun. Zum Beispiel k\u00f6nnen Sie einige h\u00e4ufig verwendete Bibliotheken im Voraus vorbereiten und in PROD einf\u00fcgen. Im Hadoop-Distributionspaket von Cloudera wird dies normalerweise verwendet, um parcel<\/a><\/noindex>zu integrieren. Au\u00dferdem erm\u00f6glicht Hadoop mittlerweile die Ausf\u00fchrung von docker<\/a><\/noindex>-Containern. In einigen einfachen F\u00e4llen kann der Code zusammen mit dem Paket geliefert werden, python.eggs<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

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Die Bank nimmt die Sicherheit der Ausf\u00fchrung von Drittanbieter-Code sehr ernst, weshalb wir die neuen Funktionen des Linux-Kernels maximal nutzen, wo der Prozess, der in einer isolierten Umgebung ausgef\u00fchrt wird, Linux-Namespace<\/a><\/noindex>, um beispielsweise den Zugang zum Netzwerk und zur lokalen Festplatte einzuschr\u00e4nken, wodurch die M\u00f6glichkeiten von Malware erheblich reduziert werden. Die Datenbereiche jeder Abteilung sind gesch\u00fctzt und nur f\u00fcr die Eigent\u00fcmer dieser Daten zug\u00e4nglich. Die Plattform garantiert, dass Daten aus einem Bereich nur \u00fcber einen Datenver\u00f6ffentlichungsprozess in einen anderen Bereich gelangen k\u00f6nnen, wobei alle Schritte von den Zugriffsquellen bis zur Bereitstellung der Daten im Zielbereich kontrolliert werden.<\/p>\n

\n\"Sber.DS
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In diesem Jahr planen wir, den MVP-Start von Modellen, die in Python\/R\/Java auf Hadoop geschrieben sind, abzuschlie\u00dfen. Wir haben uns das ehrgeizige Ziel gesetzt, zu lernen, wie man jede benutzerdefinierte Umgebung auf Hadoop ausf\u00fchrt, um unseren Plattforumnutzern keine Einschr\u00e4nkungen aufzuerlegen.<\/p>\n

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Dar\u00fcber hinaus haben viele DS-Spezialisten, wie sich herausstellte, ausgezeichnete Kenntnisse in Mathematik und Statistik, erstellen tolle Modelle, verstehen jedoch nicht sehr gut die Transformation gro\u00dfer Daten und ben\u00f6tigen die Hilfe unserer Data-Engineers zur Vorbereitung der Trainingsdatens\u00e4tze. Wir haben beschlossen, unseren Kollegen zu helfen und benutzerfreundliche Module f\u00fcr die standardisierte Transformation und die Feature-Vorbereitung f\u00fcr Modelle auf der Spark-Engine zu entwickeln. So k\u00f6nnen sie mehr Zeit der Modellentwicklung widmen und m\u00fcssen nicht warten, bis die Data-Engineers einen neuen Datensatz vorbereiten.<\/p>\n

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Bei uns arbeiten Menschen mit Wissen in verschiedenen Bereichen: Linux und DevOps, Hadoop und Spark, Java und Spring, Scala und Akka, OpenShift und Kubernetes. Beim n\u00e4chsten Mal werden wir \u00fcber die Modellsammlung berichten, dar\u00fcber, wie ein Modell den Lebenszyklus innerhalb des Unternehmens durchl\u00e4uft, wie die Validierung und Implementierung erfolgt.<\/p>\n

Quelle: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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