Что такое пайплайн
Пайплайн (pipeline)— это графическое представление этапов, задействованных в проекте разработки конкретного проекта. Инструмент позволяет разработчику или менеджеру понять логику, структуру, производительность проекта. Также он помогает выявить, а затем устранить проблемы, которые могут возникнуть на любом из этапов создания IT-продукта.
Пайплайн включает в себя несколько ключевых стадий.
- Сбор информации. Данные собираются из различных источников: баз, журналов, API и других.
- Обработка. Может включать преобразование, очистку, агрегирование ,операции для подготовки данных к анализу.
- Анализ. Аналитические инструменты и алгоритмы нужны, чтобы извлечь из данных значимые факты, закономерности и тенденции.
- Визуализация. Результаты анализа представляются в наглядном формате с помощью информационных панелей или отчетов. Изучить их становится проще.
Зачем нужны пайплайны в разработке и программировании
Пайплайны в программировании относятся к DevOps. Эта методология сочетает в себе разработку и эксплуатацию продукта. Пайплайн — набор практик, который обеспечивает согласованность между разработчиками, тестировщиками и другими сотрудниками при совместной работе по созданию кода в производственной среде.
Pipeline-макеты обычно включают в себя форму автоматической интеграции сборки с кодовой базой, автоматизированные тесты для проверки и создания отчетов. Иногда к ним относятся ручные настройки для очистки кодовой базы перед выпуском продукта.
В программировании пайплайн делится на стадии.
- Планирование — составление карты разработки, получение обратной связи от сотрудников и разделение рабочего процесса на небольшие задачи.
- Разработка — этап кодирования, требующий единых стандартов кода.
- Сборка — проверка на отсутствие ошибок.
- Тестирование — проведение автоматических и ручных тестов для обеспечения корректности кода.
- Развертывание — запуск кода в рабочую среду после проверки изменений, внесенных в кодовую базу.
- Мониторинг — наблюдение за инфраструктурой, всеми запущенными в работу системами.
Есть также ключевые концепции пайплайнов в разработке.
Непрерывная интеграция (CI) — процесс отслеживания всех изменений кода, внесенных несколькими разработчиками в единую кодовую базу. Важно, чтобы любые изменения в коде были тщательно протестированы, хорошо вписывались в остальную кодовую базу. Такой подход помогает выявлять ошибки на ранних этапах, снижает риск появления проблем в системах.
Для реализации непрерывной интеграции на практике используют системы контроля версий (VCS), хранилища кода и инструменты автоматизации сборки.
Чаще всего разработчики работают над выделенной веткой локально и по готовности отправляют изменения в хранилище. Это запускает конвейер автоматизации сборки для создания и тестирования кода. Чтобы объединить изменения в основной ветви, нужно успешно завершить этапы сборки и тестирования.
Если возникают проблемы или код не удовлетворяет всем требованиям для объединения, разработчик получает уведомление. Так он сможет изменить код, устранить ошибки.
Непрерывная поставка (CD) — следующий шаг после внедрения непрерывной интеграции. Когда изменения в коде интегрированы и протестированы, выполняются автоматические действия, гарантирующие, что кодовая база будет готова к развертыванию. Основной принцип заключается в устранении циклов ожидания, связанных с тестированием и «зависанием кода».
Такая поставка достигается за счет использования средств автоматизации развертывания. Они делают код безопасным, более быстрым. Здесь главная цель — подготовить изменения к выпуску в производство. Поскольку код готов к работе, все изменения в нем автоматически передаются в предпроизводственную среду.
Непрерывное развертывание полностью автоматизирует выпуск программного обеспечения в производственных средах. Использование непрерывной интеграции и непрерывной поставки как основы выводит автоматизацию на новый уровень, устраняет необходимость в ручном вмешательстве и развертывании.
Такой подход позволяет быстрее внедрять новые функции. Непрерывное развертывание способствует формированию культуры ответственности между различными командами, участвующими в процессе: любые изменения автоматически внедряются в рабочую среду.
Непрерывное тестирование позволяет приложениям всегда быть готовыми к развертыванию. Автоматизация тестирования ускоряет выполнение тестов, уменьшает количество ошибок, сделанных вручную, позволяет группам контроля качества сосредоточиться на создании надежных тестов и сокращает время выпуска программного обеспечения.
В основе непрерывной эксплуатации — сведение к минимуму времени простоя и количества ошибок, а также обеспечение постоянной работоспособности сред. Для достижения этого сложного результата команды должны настроить мониторинг, оповещение и наблюдаемость во всех необходимых компонентах системы. К ним относятся мониторинг приложений, инфраструктуры, взаимодействия с пользователями. Еще один важный компонент непрерывной эксплуатации — управление инцидентами. Для этого необходимо быстро выявлять и исправлять ошибки.
Пайплайны и обработка данных
Пайплайны помогают организациям обрабатывать и преобразовывать большие объемы данных в полезную информацию. Они обеспечивают целостность данных, сокращают время обработки, положительно сказываются на масштабируемости.
Сначала ставятся бизнес-задачи — например, улучшить качество обслуживания клиентов, оптимизировать операции или повысить безопасность информации. Затем определяется тип данных для обработки — структурированные/неструктурированные, учитывается ожидаемый объем и скорость обработки. Этот шаг закладывает основу для выбора подходящих инструментов и технологий и для проектирования пайплайна.
Затем определяются все источники данных, которые будут использоваться в проекте: базы, облачные хранилища, API. Оцениваются формат, качество, частота получения информации. Эти источники добавляются в пайплайн.
Следующий шаг — выбор платформ обработки данных и инструментов преобразования: Apache Spark, Apache Flink или ETL. Важны и инструменты, которые подходят для обработки больших объемов данных: Hadoop, Spark, или облачные решения — Cloud.ru, Mail.ru.
Важно отслеживать показатели производительности и настраивать пайплайн так, чтобы он справлялся с растущими объемами и сложностью данных без ущерба для скорости или точности.
Можно автоматизировать пайплайн, чтобы проект был эффективнее. Для этого подойдут методы непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD). Автоматизация помогает поддерживать согласованную и безошибочную работу, позволяет быстро реагировать на изменения и обновления.
Как используют пайплайны в машинном обучении
Пайплайн помогает стандартизировать методы создания моделей машинного обучения и их выполнения.
В машинном обучении есть этапы, выполняемые в ходе реализации конкретного проекта.
Сбор данных машинного обучения. Во время него определяется потенциальная полезность и точность проекта в зависимости от качества собираемой информации. Для сбора необходимо определить источники и объединить данные из них в набор. Это может быть передача информации, загрузка наборов с открытым исходным кодом или создание хранилища из различных файлов, журналов или носителей.
Предварительная обработка данных включает очистку, проверку и форматирование. При объединении нескольких источников важно убедиться, что форматы совпадают, что данные надежны. Также нужно удалить все дубликаты.
Создание наборов данных. На этом этапе обработанные данные разбиваются на три набора — обучающий, валидирующий и тестирующий. Обучающий набор используется для начальной подготовки алгоритма и обучения его обработке информации. Он определяет классификацию моделей с помощью параметров. Проверочный вид применяется для оценки точности модели, тестовый — для оценки точности и производительности моделей, выявления ошибок.
Обучение и доработка. Для этого необходимо ввести обучающий набор в алгоритм, чтобы он мог изучить соответствующие параметры и особенности, используемые при классификации. После завершения обучения можно усовершенствовать модель, используя набор для проверки.
Оценка машинного обучения. После того, как найден приемлемый набор гиперпараметров и оптимизирована точность модели, ее тестируют. При тестировании используется тестовый набор. Он предназначен для проверки точности функций. Основываясь на полученных результатах, можно вернуться к обучению модели для повышения точности, корректировки выходных параметров или дополнительного развертывания.
Пайплайн в машинном обучении создается на специальной платформе. Это среда для написания кода, доступа к общим библиотекам, управления вычислительными ресурсами, внедрения решений и сотрудничества с другими членами команды. Примеры — PolyAnalyst,In-DAP,IQPLATFORM,Informatica PowerCenter, Anaconda .
Платформа ML состоит из нескольких различных компонентов.
Интерфейс. Обычно платформа работает с помощью подключения к интернету и называется workbench, workspace, studio или IDE для машинного обучения (интегрированная среда разработки). Для работы с данными применяют Python, R, Scala и SQL.
Вычислительный модуль. Для запуска кода необходима виртуальная машина (фрагмент физического сервера) или несколько таких машин (вычислительный кластер), при работе на ПК или ноутбуке — вычислительный модуль. В облачной платформе можно масштабировать вычислительные ресурсы в зависимости от типа рабочей нагрузки.
Инструменты MLOps. Платформы ML предоставляют функциональные возможности, которые упрощают весь процесс ML: управление версиями кода, моделей ML, установка библиотек, алгоритмов или инструментов развертывания.
Хранилище данных. Обычно данные хранятся не на платформах машинного обучения, а в исходных системах и базах. На стороне платформы ML создаются только соединения, упрощающие доступ. Часто к сервисам подключают облачную файловую систему для чтения исходной информации и записи результатов обратно. Пример — Sber.Cloud.