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큐:
머신 러닝 프로젝트 환경에서 컨테이너화가 어떻게 좋은 선택이 될 수 있습니까?
에이:
일부 회사는 플랫폼 및 소프트웨어 환경 측면에서 컨테이너 설정이 제공하는 이점 중 일부를 기반으로 머신 러닝 프로젝트를위한 컨테이너화로 이동하고 있습니다.
기계 학습은 복잡합니다. 알고리즘 자체는 데이터에 대해 매우 상세하고 복잡한 작업을 많이 수행합니다. 그러나 가치 제안은 어떤면에서는 매우 간단합니다. 머신 러닝 알고리즘은 스토리지 환경에서 들어오는 데이터에 대해 작동합니다.
컨테이너 사용에는 엔지니어가 데이터를 머신 러닝 환경에 넣는 방법과 알고리즘 작동 방식이 포함됩니다.
엔지니어는 컨테이너 가상화를 사용하여 데이터를 저장하거나 알고리즘을 실행하는 코드를 배포 할 수 있습니다. 컨테이너는 데이터에 도움이 될 수 있지만 알고리즘 코드를 저장하는 데 주요 이점이있을 수 있습니다.
컨테이너 아키텍처에는 자체 포함 된 앱과 코드베이스가 있습니다. 각 컨테이너에는 자체 운영 체제 복제본이 있으며 그 안에있는 앱 또는 코드 기능 세트에 대한 전체 운영 환경이 제공됩니다.
결과적으로 각 컨테이너에있는 개별 앱, 마이크로 서비스 또는 코드베이스는 매우 다양한 방식으로 배포 될 수 있습니다. 다른 플랫폼과 다른 환경에 배포 할 수 있습니다.
이제 다양한 알고리즘이 다양한 데이터 조각에 대해 반복적 인 방식으로 작동해야하는 기계 학습 프로젝트를 강화하려고한다고 가정 해 봅시다. 플랫폼 간 문제 또는 종속성 문제 또는 베어 메탈 배포가 어려운 상황을 처리하는 데 지치면 컨테이너가 솔루션이 될 수 있습니다.
기본적으로 컨테이너는 코드를 호스팅하는 방법을 제공합니다. 전문가들은 좋은 결과를 얻기 위해 저장된 데이터에 대해 컨테이너를 배치하는 것에 대해 이야기합니다.
David Linthicum은 TechBeacon 기사에서 기계 학습 프로젝트의 컨테이너 가치에 대해 설명하는 TechBeacon 기사에서 다음과 같이 말합니다. 이들은 분산 된 환경에서 작동 할 수 있으며 이러한 컨테이너를 애플리케이션이 분석하는 데이터에 가깝게 배치 할 수 있습니다.”
Linthicum은 머신 러닝 서비스를 마이크로 서비스로 노출하는 것에 대해 계속 이야기합니다. 이를 통해 컨테이너 기반이든 아니든 외부 애플리케이션이 코드를 애플리케이션 내부로 이동하지 않고도 언제든지 이러한 서비스를 활용할 수 있습니다.
매우 기본적인 의미에서 컨테이너 배포는 사일로와 불필요한 연결을 제거하고 프로젝트를 손상시킬 수있는 종속성을 기계 학습 프로그램의 기능에보다 적합하게 만드는 것입니다. 단순하고 의미있는 머신 러닝 프로젝트의 경우 알고리즘 또는 응용 프로그램 또는 기능의 개별 부분이 컨테이너 안에 들어 있으면 이러한 자체 포함 된 부분을 미세 관리하고 그에 따라 복잡한 머신 러닝 제품 프로젝트를 쉽게 만들 수 있습니다.