{"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\/fr\/blog\/administrirovanie\/sber-ds-platforma-kotoraya-pozvolyaet-sozdavat-i-vnedryat-modeli-dazhe-bez-koda","title":{"rendered":"Sber.DS \u2014 une plateforme qui permet de cr\u00e9er et d'impl\u00e9menter des mod\u00e8les m\u00eame sans code.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Des id\u00e9es et des r\u00e9unions sur les processus suppl\u00e9mentaires pouvant \u00eatre automatis\u00e9s surgissent quotidiennement dans des entreprises de toutes tailles. Cependant, en plus du temps consacr\u00e9 \u00e0 la cr\u00e9ation du mod\u00e8le, il est n\u00e9cessaire de l'\u00e9valuer et de v\u00e9rifier que le r\u00e9sultat obtenu n'est pas al\u00e9atoire. Une fois mise en \u0153uvre, chaque mod\u00e8le doit \u00eatre surveill\u00e9 et contr\u00f4l\u00e9 p\u00e9riodiquement.<\/p>\n

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Et ce sont toutes des \u00e9tapes que chaque entreprise doit franchir, quelle que soit sa taille. Si nous consid\u00e9rons l'\u00e9chelle et l'h\u00e9ritage de Sberbank, le nombre de r\u00e9glages fins augmente consid\u00e9rablement. \u00c0 la fin de 2019, plus de 2000 mod\u00e8les \u00e9taient d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9s chez Sber. Il ne suffit pas de d\u00e9velopper un mod\u00e8le, il faut s'int\u00e9grer aux syst\u00e8mes industriels, d\u00e9velopper des vitrines de donn\u00e9es pour la construction des mod\u00e8les, et assurer le contr\u00f4le de son fonctionnement dans le cluster.<\/p>\n

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

Notre \u00e9quipe d\u00e9veloppe la plateforme Sber.DS. Elle permet de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes d'apprentissage automatique, acc\u00e9l\u00e8re le processus de v\u00e9rification des hypoth\u00e8ses, simplifie fondamentalement le processus de d\u00e9veloppement et de validation des mod\u00e8les, tout en contr\u00f4lant le r\u00e9sultat du travail du mod\u00e8le en production.<\/p>\n

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Pour ne pas d\u00e9cevoir vos attentes, je tiens \u00e0 dire \u00e0 l'avance que ce post est une introduction, et que dans la suite, nous parlerons de ce qui se cache derri\u00e8re la plateforme Sber.DS. L'histoire du cycle de vie du mod\u00e8le, de sa cr\u00e9ation \u00e0 sa mise en \u0153uvre, sera abord\u00e9e s\u00e9par\u00e9ment. <\/p>\n

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Sber.DS se compose de plusieurs composants, dont les cl\u00e9s sont une biblioth\u00e8que, un syst\u00e8me de d\u00e9veloppement et un syst\u00e8me d'ex\u00e9cution de mod\u00e8les. <\/p>\n

\n\"Sber.DS
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La biblioth\u00e8que contr\u00f4le le cycle de vie du mod\u00e8le depuis l'\u00e9mergence de l'id\u00e9e de le d\u00e9velopper jusqu'\u00e0 sa mise en \u0153uvre en production, sa mise sous surveillance et son retrait. De nombreuses fonctionnalit\u00e9s de la biblioth\u00e8que sont dict\u00e9es par les r\u00e8gles du r\u00e9gulateur, comme le reporting et le stockage des ensembles de donn\u00e9es d'apprentissage et de validation. En fait, c'est le registre de tous nos mod\u00e8les.<\/p>\n

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Le syst\u00e8me de d\u00e9veloppement est destin\u00e9 \u00e0 la conception visuelle de mod\u00e8les et de m\u00e9thodologies de validation. Les mod\u00e8les d\u00e9velopp\u00e9s passent par une validation initiale et sont fournis au syst\u00e8me d'ex\u00e9cution pour remplir leurs fonctions commerciales. Dans le syst\u00e8me d'ex\u00e9cution, le mod\u00e8le peut \u00e9galement \u00eatre plac\u00e9 sous surveillance pour effectuer p\u00e9riodiquement des validations afin de contr\u00f4ler son fonctionnement. <\/p>\n

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Le syst\u00e8me comprend plusieurs types de n\u0153uds. Certains sont con\u00e7us pour se connecter \u00e0 diff\u00e9rentes sources de donn\u00e9es, d'autres pour transformer les donn\u00e9es sources et les enrichir (marquage). Il existe de nombreux n\u0153uds pour construire divers mod\u00e8les et des n\u0153uds pour leur validation. Le d\u00e9veloppeur peut charger des donn\u00e9es \u00e0 partir de n'importe quelle source, les transformer, les filtrer, visualiser les donn\u00e9es interm\u00e9diaires et les segmenter.<\/p>\n

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La plateforme contient \u00e9galement des modules pr\u00eats \u00e0 l'emploi qui peuvent \u00eatre gliss\u00e9s-d\u00e9pos\u00e9s dans la zone de projet. Toutes les actions sont r\u00e9alis\u00e9es \u00e0 l'aide d'une interface visualis\u00e9e. En fait, il est possible de r\u00e9soudre un probl\u00e8me sans \u00e9crire une seule ligne de code.<\/p>\n

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Si les possibilit\u00e9s int\u00e9gr\u00e9es ne suffisent pas, le syst\u00e8me offre la possibilit\u00e9 de cr\u00e9er rapidement des modules personnalis\u00e9s. Nous avons mis en place un mode de d\u00e9veloppement int\u00e9gr\u00e9 bas\u00e9 sur Jupyter Kernel Gateway<\/a><\/noindex> pour ceux qui cr\u00e9ent de nouveaux modules \u00ab \u00e0 partir de z\u00e9ro \u00bb.<\/p>\n

\n\"Sber.DS
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L'architecture Sber.DS est construite sur des microservices. Il y a de nombreuses opinions sur la d\u00e9finition des microservices. Certains estiment qu'il suffit de diviser le code monolithique en morceaux, mais ils acc\u00e8dent cependant tous \u00e0 la m\u00eame base de donn\u00e9es. Chez nous, un microservice doit communiquer avec un autre microservice uniquement par l'API REST. Aucun acc\u00e8s direct \u00e0 la base de donn\u00e9es par des moyens d\u00e9tourn\u00e9s.<\/p>\n

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Nous veillons \u00e0 ce que les services ne deviennent pas trop volumineux et rigides : une instance ne doit pas consommer plus de 4 \u00e0 8 Go de m\u00e9moire vive et doit garantir la possibilit\u00e9 d'un redimensionnement horizontal des requ\u00eates en lan\u00e7ant de nouvelles instances. Chaque service communique avec d'autres uniquement via l'API REST (Open API<\/a><\/noindex>). L'\u00e9quipe responsable du service doit maintenir la compatibilit\u00e9 ascendante de l'API pour le dernier client qui l'utilise.<\/p>\n

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Le c\u0153ur de l'application est \u00e9crit en Java en utilisant le Spring Framework. La solution a \u00e9t\u00e9 initialement con\u00e7ue pour un d\u00e9ploiement rapide dans une infrastructure cloud, c'est pourquoi l'application est construite en utilisant un syst\u00e8me de conteneurisation Red Hat OpenShift<\/a><\/noindex> (Kubernetes<\/a><\/noindex>). La plateforme \u00e9volue constamment, tant en ce qui concerne l'expansion des fonctionnalit\u00e9s commerciales (de nouveaux connecteurs, AutoML) que sur le plan de l'efficacit\u00e9 technologique. <\/p>\n

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L'un des atouts de notre plateforme est que nous pouvons ex\u00e9cuter du code d\u00e9velopp\u00e9 dans une interface visuelle sur n'importe quel syst\u00e8me d'ex\u00e9cution de mod\u00e8les de Sberbank. \u00c0 pr\u00e9sent, il y en a deux : un sur Hadoop et l'autre sur OpenShift (Docker). Nous ne nous arr\u00eatons pas l\u00e0 et cr\u00e9ons des modules d'int\u00e9gration pour ex\u00e9cuter du code sur n'importe quelle infrastructure, y compris sur site et dans le cloud. Concernant les capacit\u00e9s d'int\u00e9gration efficace dans l'\u00e9cosyst\u00e8me de Sberbank, nous pr\u00e9voyons \u00e9galement de prendre en charge les environnements d'ex\u00e9cution existants. \u00c0 terme, la solution pourra \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e de mani\u00e8re flexible \u00ab cl\u00e9 en main \u00bb dans n'importe quel paysage organisationnel.<\/p>\n

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Ceux qui ont d\u00e9j\u00e0 essay\u00e9 de maintenir une solution ex\u00e9cutant Python sur Hadoop dans un environnement de production savent qu'il ne suffit pas de pr\u00e9parer et de livrer un environnement utilisateur Python \u00e0 chaque n\u0153ud de donn\u00e9es. Un grand nombre de biblioth\u00e8ques C\/C++ pour l'apprentissage automatique utilisant des modules Python ne vous laisseront pas en paix. Il ne faut pas oublier de mettre \u00e0 jour les paquets lors de l'ajout de nouvelles biblioth\u00e8ques ou serveurs, tout en pr\u00e9servant la compatibilit\u00e9 ascendante avec le code des mod\u00e8les d\u00e9j\u00e0 d\u00e9ploy\u00e9s.<\/p>\n

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Il existe plusieurs approches pour y parvenir. Par exemple, pr\u00e9parer \u00e0 l'avance plusieurs biblioth\u00e8ques couramment utilis\u00e9es et les int\u00e9grer dans l'environnement de production. Dans la distribution Hadoop de Cloudera, on utilise g\u00e9n\u00e9ralement parcel<\/a><\/noindex>. De plus, Hadoop permet maintenant de lancer des docker<\/a><\/noindex>-conteneurs. Dans certains cas simples, il est possible de livrer le code avec le paquet python.eggs<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

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La banque accorde une grande importance \u00e0 la s\u00e9curit\u00e9 de l'ex\u00e9cution de code tiers, c'est pourquoi nous profitons au maximum des nouvelles fonctionnalit\u00e9s du noyau Linux, o\u00f9 un processus ex\u00e9cut\u00e9 dans un environnement isol\u00e9 Linux namespace<\/a><\/noindex>, peut \u00eatre restreint, par exemple, en ce qui concerne l'acc\u00e8s au r\u00e9seau et au disque local, ce qui r\u00e9duit consid\u00e9rablement les capacit\u00e9s du code malveillant. Les domaines de donn\u00e9es de chaque d\u00e9partement sont prot\u00e9g\u00e9s et accessibles uniquement \u00e0 leurs propri\u00e9taires. La plateforme garantit que les donn\u00e9es d'un domaine ne peuvent acc\u00e9der \u00e0 un autre domaine qu'\u00e0 travers un processus de publication de donn\u00e9es, contr\u00f4l\u00e9 \u00e0 toutes les \u00e9tapes, depuis l'acc\u00e8s aux sources jusqu'\u00e0 la transmission des donn\u00e9es dans l'espace de destination.<\/p>\n

\n\"Sber.DS
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Cette ann\u00e9e, nous pr\u00e9voyons de finaliser le MVP du lancement de mod\u00e8les \u00e9crits en Python\/R\/Java sur Hadoop. Nous nous sommes fix\u00e9s un objectif ambitieux d'apprendre \u00e0 ex\u00e9cuter n'importe quel environnement utilisateur sur Hadoop, afin de ne pas limiter les utilisateurs de notre plateforme.<\/p>\n

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De plus, il s'est av\u00e9r\u00e9 que de nombreux sp\u00e9cialistes en DS connaissent parfaitement les math\u00e9matiques et les statistiques, cr\u00e9ent des mod\u00e8les performants, mais comprennent moins bien les transformations de grandes donn\u00e9es, ce qui n\u00e9cessite l'aide de nos ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es pour pr\u00e9parer les ensembles d'apprentissage. Nous avons d\u00e9cid\u00e9 d'aider nos coll\u00e8gues et de cr\u00e9er des modules pratiques pour la transformation type et la pr\u00e9paration des fonctionnalit\u00e9s pour les mod\u00e8les bas\u00e9s sur le moteur Spark. Cela permettra de consacrer plus de temps au d\u00e9veloppement de mod\u00e8les sans attendre que les ing\u00e9nieurs de donn\u00e9es pr\u00e9parent un nouvel ensemble de donn\u00e9es.<\/p>\n

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Nous avons des collaborateurs poss\u00e9dant des comp\u00e9tences dans divers domaines : Linux et DevOps, Hadoop et Spark, Java et Spring, Scala et Akka, OpenShift et Kubernetes. La prochaine fois, nous parlerons de la biblioth\u00e8que de mod\u00e8les, du cycle de vie des mod\u00e8les au sein de l'entreprise, ainsi que de la validation et de la mise en \u0153uvre.<\/p>\n

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

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