Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все Ваши вопросы.
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все Ваши вопросы.
Наш специалист свяжется с Вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества, поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Наш специалист свяжется с Вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества, поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Заполните онлайн-заявку и получите выгодное спецпредложение прямо сейчас.
За вами будет закреплен персональный менеджер, который расскажет о платформе, ответит на все ваши вопросы и сформирует для вас коммерческое предложение.
Наш специалист свяжется с Вами и
обсудит время собеседования.
На сегодняшний день чаще всего задачи внедрения ML-систем отдают DevOps-специалистам. Если они отвечают за CI/CD, пусть еще и ML-пайплайны себе заберут. Естественно, у подхода есть минусы:
деплой ML-моделей отличается от деплоя кода,
Serving и Deploy требуют знаний специфических инструментов,
нужно разбираться в Kubernetes на высоком уровне, а такие специалисты и без ML на вес золота,
нужно использовать IaaС и дружить с Terraform,
вишенкой на торте является процесс Continuous Training, который подразумевает написание Python-скриптов для автоматизации взаимодействия разных компонентов в оркестраторах.
Как минимум нашему DevOps-специалисту потребуется много времени на изучение всех процессов и технологий. В одной версии идеального мира MLOps-специалист — следующая стадия развития DevOps-инженера. Когда уже все Terraform-файлы написал, сконфигурировал с помощью Ansible и в Kubernetes через Argo CD запустил.
Полезно, когда MLOps-специалист понимает мир ML-разработки, знает сложности и может аргументированно корректировать пайплайны. Таким образом, в другой версии идеального мира MLOps-инженер — ML-разработчик, который не только ML-модели готов обучать, но и с инфраструктурой разбираться.
На данный момент идеальный MLOps-инженер представляется как «воин дракона»: ученик, учитель, data scientist, backend developer, ML-инженер, data-инженер, devops, software developer и остальное в одном человеке. Только где такого найти?
Рассинхронизация данных между локальными и публичными облачными средами может приводить к проблемам с согласованностью данных, задержками и потенциальной потерей данных. Обеспечение целостности и точности данных во всех средах может быть сложной и дорогостоящей задачей
Получение выгоды от использования облачной инфраструктуры и технологий сегодня является ключевым элементом большинства бизнес-стратегий и, очевидно, занимает важное место в повестке дня практически всех отраслей. В частности, все большее значение приобретает гибридный облачный подход, сочетающий публичные и частные облака с локальными и периферийными инфраструктурами. Как сотрудники, так и потребители в значительной степени полагаются на облако при выполнении повседневных обязанностей и работ, что может приводить к перегрузке ресурсов из-за высокого спроса на услуги. Все более популярным способом поддержания производительности и решения этой проблемы является оперативный перенос рабочих нагрузок в отдельную облачную среду — этот процесс известен как cloud bursting.
Что представляет собой cloud bursting и как предприятия могут эффективно использовать этот метод развертывания приложений, снижая при этом риски?
Как это работает
Сloud bursting — это когда приложения, работающие в частных или локальных средах (например, в дата-центре), попадают в публичное облако для использования дополнительных ресурсов. Компании могут настроить двусторонний доступ к ресурсам публичного облака для поддержания работы в случаях, когда потребность в ресурсах локальных или частных облачных сервисов достигает пика. Это может быть реализовано как вручную, так и автоматически, в зависимости от предпочтений и потребностей компании.
«Например, деятельность по обработке данных в частном облаке может быстро достичь пикового спроса. Поддержка масштабирования облачных сервисов во время пиковых нагрузок позволяет продолжать работу, получая при этом преимущества, связанные с возможностью восстановления масштаба в случае необходимости», — говорит Джейми Шилдс, ведущий архитектор облачных вычислений компании xDesign, занимающейся разработкой веб- и мобильных продуктов.
Эта технология полезна для организаций, которые имеют дело с высокой вариативностью рабочих нагрузок, связанных с данными, или предсказуемо высокой временной нагрузкой.
По мнению Рахула Прадхана, вице-президента по продуктам и стратегии компании Couchbase, предоставляющей облачные базы данных NoSQL, особую пользу cloud bursting может принести в двух основных режимах работы приложений. Первая — это кратковременные и высокоинтенсивные сезонные пиковые нагрузки, характерные для таких отраслей, как розничная торговля или электронная коммерция. «Примерами служат „черная пятница“ или пиковые сезоны бронирования путешествий на праздники, когда нагрузка может в 100 раз превышать нагрузку в обычный день», — говорит Прадхан.
Второй вариант, по его словам, связан с периодически используемыми рабочими нагрузками в области аналитики или машинного обучения. «Они не являются постоянно критически важными для бизнеса, однако вычислительные мощности, необходимые для их выполнения, значительно превышают возможности частных облаков или дата-центров, и их постоянное развертывание будет слишком дорогостоящим, — говорит Прадхан. — Именно в этом случае может помочь cloud bursting — масштабирование в облако в те короткие периоды, когда МО или аналитика жизненно важны для бизнеса, после чего они снова отключаются».
Во-вторых, принципы REST мы часто применяем в жизни. Они очень полезны для осмысления. Кэширование, STATELESS и STATEFUL, клиент-серверная модель или код по требованию — это те вещи, которые аналитику полезно знать для понимания.
Третье — это то, что парадигма REST помогает нам выявить и определить важнейшие свойства архитектуры — масштабируемость, производительность и т.д.
1. В современных условиях заказчик сам не знает и не может объяснить, чего же он в итоге хочет («чтоб было круто» — это не желание, это ощущение);
2. из-за п.1 бегать вверх-вниз по ступенькам водопада можно до бесконечности, как только проект переваливает определенную сложность (у нас в команде буквально за неделю аж 3 таких проекта появилось, притом так, что мы даже пока не знаем, в каких сроки и стоимость это получится уложить)
То, что вы озвучили в конце — это не разновидность водопада, это скорее спираль
Наверняка, все, кто хоть как-то связаны с разработкой/тестированием ПО, знают о каскадной модели и об ее особенностях:
— высокий уровень формализации процессов;
— большое количество документации;
— и конечно же, жесткая последовательность этапов жизненного цикла без возможности возврата на предыдущий этап.
Изображение не загружено
Ознакомившись с выдержкой из трудов Ройса, оказалось, что он предусматривал обратные связи между этапами на одном уровне (к примеру, дизайн-кодирование, кодирование-тестирование и т.д.).
Насколько я понимаю разницу, во втором варианте, в отличии от первого, речь идет о параллельных работах по двум последовательным этапам, что дает возможность на более ранних стадиях выявить ошибки предыдущего этапа жизненного цикла и решает один из весомых недостатков «классического» водопада — невозможность возврата на предыдущий этап.
К примеру, если рассмотреть параллельные работы по 2 последовательным фазам — Coding и Testing, становится очевидным, что часть программы выдается в тестирование, в то время как другая часть все еще находится на стадии разработки.
Т.е. получается, что речь действительно идет об итеративной методологии разработки ПО.
В таком случае остается вопросом, почему методология в широких кругах разработчиков и тестировщиков воспринимается ошибочно, как отображено на первом рисунке…