{"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\/pt\/blog\/administrirovanie\/proekt-open-data-hub-otkrytaya-platforma-mashinnogo-obucheniya-na-baze-red-hat-openshift","title":{"rendered":"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>O futuro chegou, as tecnologias de intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina j\u00e1 est\u00e3o sendo utilizadas com sucesso por suas lojas favoritas, empresas de transporte e at\u00e9 mesmo fazendas que criam perus. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/ac77ba2d00012d4f3bee803c9c26bc9f.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nE se algo existe, ent\u00e3o j\u00e1 deve haver algo na internet sobre isso... um projeto aberto! Veja como o Open Data Hub ajuda a escalar novas tecnologias e evitar dificuldades em sua implementa\u00e7\u00e3o.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><br \/>\nApesar de todas as vantagens da intelig\u00eancia artificial (artificial Intelligence, AI) e do aprendizado de m\u00e1quina (machine learning, ML), as organiza\u00e7\u00f5es frequentemente enfrentam dificuldades em escalar essas tecnologias. Os principais problemas geralmente s\u00e3o os seguintes:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Troca de informa\u00e7\u00f5es e colabora\u00e7\u00e3o<\/b> \u2013 trocar informa\u00e7\u00f5es sem esfor\u00e7o e colaborar em itera\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas \u00e9 praticamente imposs\u00edvel.<\/li>\n<li><b>Acesso a dados<\/b> \u2013 para cada tarefa, ele precisa ser constru\u00eddo do zero e manualmente, o que consome muito tempo.<\/li>\n<li><b>Acesso sob demanda<\/b> \u2013 n\u00e3o h\u00e1 como obter acesso sob demanda a ferramentas e plataformas de aprendizado de m\u00e1quina, bem como \u00e0 infraestrutura computacional.<\/li>\n<li><b>Produ\u00e7\u00e3o<\/b> \u2013 os modelos permanecem em est\u00e1gio de prot\u00f3tipo e n\u00e3o s\u00e3o levados \u00e0 produ\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li><b>Rastrear e explicar os resultados do AI<\/b> \u2013 a reprodutibilidade, rastreamento e explica\u00e7\u00e3o dos resultados do AI\/ML s\u00e3o dif\u00edceis.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSe n\u00e3o resolvidos, esses problemas afetam negativamente a velocidade, efici\u00eancia e produtividade dos valiosos especialistas em processamento e an\u00e1lise de dados. Isso leva \u00e0 frustra\u00e7\u00e3o, descontentamento no trabalho e, por fim, as expectativas do neg\u00f3cio em rela\u00e7\u00e3o ao AI\/ML se v\u00e3o ao ch\u00e3o.<\/p>\n<p>A responsabilidade por resolver esses problemas recai sobre os profissionais de TI, que devem fornecer aos analistas de dados \u2013 isso mesmo, algo como uma nuvem. Em termos mais amplos, \u00e9 necess\u00e1rio ter uma plataforma que ofere\u00e7a liberdade de escolha e acesso f\u00e1cil e conveniente. Al\u00e9m disso, deve ser r\u00e1pida, facilmente reconfigur\u00e1vel, escal\u00e1vel sob demanda e resistente a falhas. Construir essa plataforma com tecnologias de c\u00f3digo aberto ajuda a evitar a depend\u00eancia do fornecedor e a manter uma vantagem estrat\u00e9gica de longo prazo em termos de controle de custos.<\/p>\n<p>H\u00e1 alguns anos, algo semelhante aconteceu no desenvolvimento de aplicativos e levou ao surgimento de microsservi\u00e7os, ambientes de nuvem h\u00edbridos, automa\u00e7\u00e3o de TI e processos \u00e1geis. Para lidar com tudo isso, os profissionais de TI come\u00e7aram a usar cont\u00eaineres, Kubernetes e nuvens h\u00edbridas abertas.<\/p>\n<p>Agora, essa experi\u00eancia \u00e9 aplicada para responder aos desafios da IA. Por isso, os profissionais de TI est\u00e3o criando plataformas que se baseiam em cont\u00eaineres, permitem a cria\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os de IA\/ML dentro de processos \u00e1geis, aceleram inova\u00e7\u00f5es e s\u00e3o constru\u00eddas com foco na nuvem h\u00edbrida.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/a899093183092edd8b2902f47b0495a8.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>A constru\u00e7\u00e3o dessa plataforma come\u00e7ar\u00e1 com o Red Hat OpenShift, nossa plataforma de cont\u00eaineres Kubernetes para nuvem h\u00edbrida, que possui um ecossistema de solu\u00e7\u00f5es ML de software e hardware em r\u00e1pido crescimento (NVIDIA, H2O.ai, Starburst, PerceptiLabs, etc.). Alguns dos clientes da Red Hat, como BMW Group, ExxonMobil e outros, j\u00e1 implementaram cadeias de ferramentas ML em cont\u00eaineres e processos DevOps baseados nesta plataforma e em seu ecossistema, para colocar suas arquiteturas ML em modo de produ\u00e7\u00e3o industrial e acelerar o trabalho dos analistas de dados.<\/p>\n<p>Outra raz\u00e3o pela qual lan\u00e7amos o projeto Open Data Hub \u00e9 demonstrar um exemplo de arquitetura baseada em v\u00e1rios projetos de c\u00f3digo aberto e mostrar como implementar todo o ciclo de vida de uma solu\u00e7\u00e3o de ML na plataforma OpenShift.<\/p>\n<h3>Projeto Open Data Hub<\/h3>\n<p>\n\u00c9 um projeto de c\u00f3digo aberto que evolui dentro da comunidade de desenvolvimento adequada e implementa todo o ciclo de opera\u00e7\u00f5es \u2013 desde o upload e transforma\u00e7\u00e3o de dados brutos at\u00e9 a forma\u00e7\u00e3o, treinamento e manuten\u00e7\u00e3o do modelo \u2013 ao resolver problemas de IA\/ML com cont\u00eaineres e Kubernetes na plataforma OpenShift. Este projeto pode ser visto como uma implementa\u00e7\u00e3o de refer\u00eancia, um exemplo de como construir uma solu\u00e7\u00e3o aberta de \u2018IA\/ML como servi\u00e7o\u2019 com base no OpenShift e nas ferramentas de c\u00f3digo aberto correspondentes, como Tensorflow, JupyterHub, Spark, entre outras. \u00c9 importante notar que a Red Hat utiliza este projeto para fornecer seus servi\u00e7os de IA\/ML. Al\u00e9m disso, o OpenShift \u00e9 integrado a solu\u00e7\u00f5es chave de software e hardware em ML de fornecedores como NVIDIA, Seldon, Starburst e outros, o que facilita a constru\u00e7\u00e3o e execu\u00e7\u00e3o de sistemas pr\u00f3prios de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/85a4266250e1afca62bdc9406422510c.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>O projeto Open Data Hub \u00e9 voltado para as seguintes categorias de usu\u00e1rios e cen\u00e1rios de uso:<\/p>\n<ul>\n<li>Um analista de dados que precisa de uma solu\u00e7\u00e3o em nuvem para a implementa\u00e7\u00e3o de projetos de ML com funcionalidades de autoatendimento.<\/li>\n<li>Um analista de dados que precisa de uma ampla variedade das mais recentes ferramentas e plataformas de AI\/ML de c\u00f3digo aberto.<\/li>\n<li>Um analista de dados que precisa de acesso a fontes de dados ao treinar modelos.<\/li>\n<li>Um analista de dados que precisa de acesso a recursos computacionais (CPU, GPU, mem\u00f3ria).<\/li>\n<li>Um analista de dados que precisa da capacidade de colaborar e compartilhar resultados com colegas, receber feedback e implementar melhorias por meio de itera\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas.<\/li>\n<li>Um analista de dados que deseja interagir com desenvolvedores (e equipes de devops) para que seus modelos de ML e resultados sejam colocados em produ\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<li>Um engenheiro de dados que precisa fornecer aos analistas de dados acesso a uma variedade de fontes de dados, em conformidade com normas e requisitos de seguran\u00e7a.<\/li>\n<li>Um administrador\/operador de sistemas de TI que precisa de uma maneira eficiente de controlar o ciclo de vida (instala\u00e7\u00e3o, configura\u00e7\u00e3o, atualiza\u00e7\u00e3o) de componentes e tecnologias de c\u00f3digo aberto. Al\u00e9m disso, precisa das ferramentas de gerenciamento e cota\u00e7\u00f5es adequadas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nO projeto Open Data Hub re\u00fane uma s\u00e9rie de ferramentas de c\u00f3digo aberto para a execu\u00e7\u00e3o de um ciclo completo de opera\u00e7\u00f5es de AI\/ML. O principal ambiente de trabalho do analista de dados aqui \u00e9 o Jupyter Notebook. Esta ferramenta \u00e9 amplamente popular entre profissionais de processamento e an\u00e1lise de dados, e o Open Data Hub permite que eles criem e gerenciem facilmente \u00e1reas de trabalho do Jupyter Notebook, utilizando o JupyterHub integrado. Al\u00e9m da cria\u00e7\u00e3o e importa\u00e7\u00e3o de notebooks Jupyter, o projeto Open Data Hub tamb\u00e9m cont\u00e9m uma s\u00e9rie de notebooks prontos na forma de uma biblioteca AI Library.<\/p>\n<p>Esta biblioteca \u00e9 uma cole\u00e7\u00e3o de componentes de aprendizado de m\u00e1quina open-source e solu\u00e7\u00f5es para cen\u00e1rios comuns, facilitando a prototipagem r\u00e1pida. O JupyterHub est\u00e1 integrado ao modelo de controle de acesso RBAC do OpenShift, permitindo o uso de contas OpenShift j\u00e1 existentes e implementando um sistema de autentica\u00e7\u00e3o \u00fanica. Al\u00e9m disso, o JupyterHub oferece uma interface de usu\u00e1rio conveniente chamada spawner, que permite ao usu\u00e1rio personalizar facilmente a quantidade de recursos computacionais (n\u00facleos de CPU, mem\u00f3ria, GPU) para o Jupyter Notebook selecionado.<\/p>\n<p>Ap\u00f3s o data analyst criar e configurar o notebook, todas as outras preocupa\u00e7\u00f5es ficam a cargo do scheduler Kubernetes, que faz parte do OpenShift. Os usu\u00e1rios podem focar em realizar seus experimentos, salvar e compartilhar os resultados de seu trabalho. Al\u00e9m disso, usu\u00e1rios avan\u00e7ados podem acessar diretamente o shell CLI do OpenShift a partir dos notebooks Jupyter para utilizar primitivas do Kubernetes, como Job, ou funcionalidades do OpenShift, como Tekton ou Knative. Tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel usar a interface gr\u00e1fica do OpenShift, chamada de 'console web do OpenShift'.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/601d63af1467b01df504954416effb3d.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/4647d8d979cc26b0c20cd3d63caed501.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Passando para a pr\u00f3xima etapa, o Open Data Hub permite gerenciar pipelines de dados. Para isso, \u00e9 utilizado um objeto Ceph, que \u00e9 fornecido na forma de um armazenamento de objetos compat\u00edvel com S3. O Apache Spark realiza o streaming de dados de fontes externas ou do armazenamento interno Ceph S3, al\u00e9m de permitir a execu\u00e7\u00e3o de pr\u00e9-transforma\u00e7\u00f5es de dados. O Apache Kafka fornece um gerenciamento avan\u00e7ado de pipelines de dados (onde \u00e9 poss\u00edvel realizar carregamentos m\u00faltiplos, assim como opera\u00e7\u00f5es de transforma\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise e armazenamento de dados).<\/p>\n<p>Portanto, o data analyst teve acesso aos dados e construiu um modelo. Agora, ele deseja compartilhar os resultados obtidos com colegas ou desenvolvedores de aplicativos, oferecendo seu modelo como um servi\u00e7o. Para isso, \u00e9 necess\u00e1rio um servidor de sa\u00edda, e o Open Data Hub possui um servidor chamado Seldon, que permite publicar o modelo como um servi\u00e7o RESTful.<\/p>\n<p>Em algum momento, esses modelos no servidor Seldon se tornam v\u00e1rios, e surge a necessidade de monitorar como eles est\u00e3o sendo utilizados. Para isso, o Open Data Hub oferece uma cole\u00e7\u00e3o de m\u00e9tricas correspondentes e um mecanismo de relat\u00f3rios baseado em ferramentas de monitoramento de c\u00f3digo aberto amplamente utilizadas, como Prometheus e Grafana. Como resultado, obtemos feedback para monitorar o uso de modelos de IA, especialmente em ambientes de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/1c95bcd2656ea8376ccc0a91fa266897.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Assim, o Open Data Hub proporciona uma abordagem em nuvem ao longo de todo o ciclo de opera\u00e7\u00f5es de IA\/ML, desde o acesso e prepara\u00e7\u00e3o de dados at\u00e9 o treinamento e a opera\u00e7\u00e3o industrial do modelo.<\/p>\n<h3>Reunindo tudo<\/h3>\n<p>\nAgora surge a quest\u00e3o de como o administrador do OpenShift deve organizar tudo isso. E aqui entra em cena um operador Kubernetes especial para projetos do Open Data Hub.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/4bcb406f6886227ef357cd0318767ca2.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Esse operador gerencia a instala\u00e7\u00e3o, configura\u00e7\u00e3o e ciclo de vida do projeto Open Data Hub, incluindo a implementa\u00e7\u00e3o de ferramentas mencionadas anteriormente, como JupyterHub, Ceph, Spark, Kafka, Seldon, Prometheus e Grafana. O projeto Open Data Hub pode ser encontrado no console web do OpenShift, na se\u00e7\u00e3o de operadores comunit\u00e1rios. Assim, o administrador do OpenShift pode especificar que os projetos OpenShift correspondentes pertencem \u00e0 categoria 'projeto Open Data Hub'. Isso \u00e9 feito uma vez. Depois disso, o analista de dados acessa seu espa\u00e7o de projeto atrav\u00e9s do console web do OpenShift e v\u00ea que o operador Kubernetes correspondente est\u00e1 instalado e dispon\u00edvel para seus projetos. Em seguida, ele cria uma inst\u00e2ncia do projeto Open Data Hub com um clique e imediatamente tem acesso \u00e0s ferramentas mencionadas acima. E tudo isso pode ser configurado em um modo de alta disponibilidade e falha-tolerante.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"O Projeto Open Data Hub \u2013 uma plataforma aberta de aprendizado de m\u00e1quina baseada no Red Hat OpenShift\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/811a85229d0f3e54a96de1adb9aaeb24.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Se voc\u00ea deseja experimentar o projeto Open Data Hub por conta pr\u00f3pria, comece com <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/getting-started\/quick-installation.html\">as instru\u00e7\u00f5es de instala\u00e7\u00e3o e o tutorial introdut\u00f3rio<\/a><\/noindex>. Detalhes t\u00e9cnicos sobre a arquitetura do Open Data Hub podem ser encontrados <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/architecture.html\">aqui<\/a><\/noindex>, planos de desenvolvimento do projeto - <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/roadmap\/future.html\">aqui<\/a><\/noindex>. No futuro, est\u00e1 planejada a implementa\u00e7\u00e3o de uma integra\u00e7\u00e3o adicional com o Kubeflow, a resolu\u00e7\u00e3o de v\u00e1rias quest\u00f5es relacionadas \u00e0 regulamenta\u00e7\u00e3o de dados e seguran\u00e7a, al\u00e9m da organiza\u00e7\u00e3o da integra\u00e7\u00e3o com sistemas baseados em regras Drools e Optaplanner. Voc\u00ea pode expressar sua opini\u00e3o e se tornar um participante do projeto <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/additional.html#community\">Open Data Hub<\/a><\/noindex> na p\u00e1gina <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/opendatahub.io\/docs\/additional.html#community\">da comunidade<\/a><\/noindex>. <\/p>\n<p>Resumindo: problemas s\u00e9rios de escalabilidade impedem que as organiza\u00e7\u00f5es aproveitem plenamente o potencial da intelig\u00eancia artificial e do aprendizado de m\u00e1quina. O Red Hat OpenShift tem sido amplamente utilizado para enfrentar problemas semelhantes na ind\u00fastria de software. O projeto Open Data Hub, realizado dentro da comunidade de desenvolvimento de c\u00f3digo aberto, oferece uma arquitetura de refer\u00eancia para organizar todo o ciclo de opera\u00e7\u00f5es de AI\/ML na infraestrutura de nuvem h\u00edbrida do OpenShift. Temos um plano claro e bem pensado para o desenvolvimento deste projeto e estamos seriamente comprometidos em criar uma comunidade de desenvolvimento ativa e produtiva de solu\u00e7\u00f5es de AI abertas na plataforma OpenShift.<br \/>\n<br \/>Fonte: <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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