Duomenų vamzdynai: ETL mašininiam mokymuisi – išsamus vadovas

Šiandieniniame duomenimis grįstame pasaulyje mašininio mokymosi (ML) modeliai tampa vis svarbesni įvairių pramonės šakų įmonėms. Tačiau šių modelių sėkmė labai priklauso nuo duomenų kokybės ir prieinamumo. Būtent čia pasitarnauja duomenų vamzdynai ir ETL (išgauti, transformuoti, įkelti) procesai. Šis vadovas pateiks išsamią duomenų vamzdynų ir ETL mašininiam mokymuisi apžvalgą, apimančią viską nuo pagrindų iki pažangių koncepcijų ir praktinio įgyvendinimo.

Kas yra duomenų vamzdynai?

Duomenų vamzdynas – tai duomenų apdorojimo žingsnių seka, kuri perkelia duomenis iš vienos ar kelių šaltinio sistemų į paskirties vietą, paprastai duomenų saugyklą, duomenų ežerą ar mašininio mokymosi modelį. Tai yra pasikartojantis ir automatizuotas procesas, skirtas efektyviai ir patikimai išgauti, transformuoti ir įkelti duomenis. Duomenų vamzdynai yra būtini kuriant tvirtas ir keičiamo dydžio ML sistemas, nes jie užtikrina, kad modeliai būtų apmokomi ir diegiami naudojant aukštos kokybės duomenis.

Pagalvokite apie duomenų vamzdyną kaip apie duomenų surinkimo liniją. Lygiai taip pat, kaip surinkimo linija paverčia žaliavas galutiniu produktu, duomenų vamzdynas paverčia neapdorotus duomenis tinkamu formatu analizei ir mašininiam mokymuisi.

Duomenų vamzdynų svarba mašininiam mokymuisi

Duomenų vamzdynai yra kritiškai svarbūs mašininiam mokymuisi dėl kelių priežasčių:

• Duomenų kokybė: Užtikrina, kad apmokymui ir diegimui naudojami duomenys būtų švarūs, tikslūs ir nuoseklūs.
• Duomenų integravimas: Sujungia duomenis iš įvairių šaltinių į vieningą formatą, todėl juos lengviau naudoti ML užduotims.
• Automatizavimas: Automatizuoja duomenų apdorojimo žingsnius, sumažindamas rankinį darbą ir didindamas efektyvumą.
• Mastelio keitimas: Leidžia keisti duomenų apdorojimo infrastruktūros mastelį, kad būtų galima apdoroti didelius duomenų kiekius.
• Atkuriamumas: Suteikia nuoseklų ir pasikartojantį duomenų paruošimo procesą, užtikrinantį, kad modelius galima būtų iš naujo apmokyti su tais pačiais duomenimis.

ETL: duomenų vamzdynų pagrindas

ETL (išgauti, transformuoti, įkelti) yra fundamentalus procesas duomenų vamzdynuose. Jis apima tris pagrindinius etapus:

• Išgavimas (Extract): Duomenų išgavimas iš įvairių šaltinio sistemų.
• Transformavimas (Transform): Duomenų transformavimas į nuoseklų ir naudojamą formatą.
• Įkėlimas (Load): Transformuotų duomenų įkėlimas į paskirties sistemą.

1. Išgavimas

Išgavimo fazė apima duomenų gavimą iš įvairių šaltinio sistemų. Šios sistemos gali būti duomenų bazės (pvz., MySQL, PostgreSQL, MongoDB), API, plokštieji failai (pvz., CSV, JSON), debesų saugyklos (pvz., Amazon S3, Google Cloud Storage) ir srautinės platformos (pvz., Apache Kafka). Išgavimo procesas turėtų būti sukurtas taip, kad galėtų apdoroti skirtingus duomenų formatus ir protokolus.

Pavyzdys: Mažmeninės prekybos įmonė gali išgauti pardavimo duomenis iš savo pardavimo vietos (POS) sistemos, klientų duomenis iš savo CRM sistemos ir produktų duomenis iš savo atsargų valdymo sistemos.

2. Transformavimas

Transformavimo fazė yra ta, kurioje duomenys yra valomi, tikrinami ir paverčiami nuosekliu ir tinkamu formatu. Tai gali apimti kelis žingsnius, įskaitant:

• Duomenų valymas: Klaidų, neatitikimų ir trūkstamų verčių pašalinimas arba taisymas.
• Duomenų tikrinimas: Užtikrinimas, kad duomenys atitinka iš anksto nustatytus kokybės standartus.
• Duomenų transformavimas: Duomenų konvertavimas į nuoseklų formatą, pavyzdžiui, datų formatų standartizavimas, valiutų konvertavimas ir vienetų konvertavimas.
• Duomenų agregavimas: Duomenų apibendrinimas, siekiant sukurti apibendrintas metrikas.
• Duomenų praturtinimas: Papildomos informacijos pridėjimas prie duomenų iš išorinių šaltinių.

Pavyzdys: Mažmeninės prekybos pavyzdyje transformavimo etapas galėtų apimti klientų duomenų valymą pašalinant pasikartojančius įrašus, standartizuojant produktų kategorijas ir konvertuojant valiutas į bendrą valiutą (pvz., USD).

3. Įkėlimas

Įkėlimo fazė apima transformuotų duomenų įrašymą į paskirties sistemą. Tai gali būti duomenų saugykla, duomenų ežeras arba konkreti duomenų talpykla, optimizuota mašininiam mokymuisi. Įkėlimo procesas turėtų būti sukurtas taip, kad efektyviai ir patikimai apdorotų didelius duomenų kiekius.

Pavyzdys: Transformuoti mažmeninės prekybos duomenys gali būti įkelti į duomenų saugyklą analizei ir ataskaitoms arba į požymių saugyklą, skirtą naudoti mašininio mokymosi modeliuose.

Duomenų vamzdyno kūrimas mašininiam mokymuisi: žingsnis po žingsnio vadovas

Duomenų vamzdyno kūrimas mašininiam mokymuisi apima kelis žingsnius:

1. Apibrėžkite reikalavimus

Pirmasis žingsnis yra apibrėžti duomenų vamzdyno reikalavimus. Tai apima duomenų šaltinių nustatymą, norimą duomenų formatą, duomenų kokybės standartus ir našumo reikalavimus. Atsižvelkite į konkrečius savo mašininio mokymosi modelių poreikius.

Klausimai, kuriuos reikia užduoti:

• Kokie duomenų šaltiniai bus naudojami?
• Kokios duomenų transformacijos yra reikalingos?
• Kokie yra duomenų kokybės reikalavimai?
• Kokie yra našumo reikalavimai (pvz., delsa, pralaidumas)?
• Kokia yra tikslinė duomenų saugykla mašininiam mokymuisi?

2. Pasirinkite tinkamus įrankius

Duomenų vamzdynams kurti yra prieinama daug įrankių, tiek atvirojo kodo, tiek komercinių. Keletas populiarių variantų:

• Apache Airflow: Populiari atvirojo kodo darbo eigų valdymo platforma, skirta duomenų vamzdynų planavimui ir stebėjimui.
• Apache NiFi: Atvirojo kodo duomenų srautų automatizavimo sistema, skirta duomenims rinkti, apdoroti ir platinti.
• Prefect: Moderni darbo eigų orkestravimo platforma, sukurta duomenų inžinieriams ir duomenų mokslininkams.
• AWS Glue: Pilnai valdoma ETL paslauga iš Amazon Web Services.
• Google Cloud Dataflow: Pilnai valdoma duomenų apdorojimo paslauga iš Google Cloud Platform.
• Azure Data Factory: Pilnai valdoma ETL paslauga iš Microsoft Azure.
• Informatica PowerCenter: Komercinis ETL įrankis įmonių duomenų integravimui.
• Talend: Komercinė duomenų integravimo platforma su atvirojo kodo galimybėmis.

Renkantis įrankį, atsižvelkite į tokius veiksnius kaip mastelio keitimas, naudojimo paprastumas, kaina ir integracija su esamomis sistemomis. Geriausias įrankis labai priklauso nuo konkrečių jūsų projekto reikalavimų ir jūsų organizacijos esamos infrastruktūros.

3. Suprojektuokite duomenų vamzdyno architektūrą

Duomenų vamzdyno architektūra turėtų būti suprojektuota taip, kad atitiktų pirmajame žingsnyje apibrėžtus reikalavimus. Tai apima duomenų srauto, duomenų transformacijų ir klaidų tvarkymo mechanizmų apibrėžimą. Įprasti architektūriniai modeliai:

• Paketinis apdorojimas: Duomenų apdorojimas didelėmis partijomis nustatytais intervalais. Tai tinka scenarijams, kur maža delsa nėra kritinis reikalavimas.
• Realaus laiko apdorojimas: Duomenų apdorojimas realiuoju laiku, kai jie gaunami. Tai tinka scenarijams, kur maža delsa yra kritinė, pvz., sukčiavimo ar anomalijų aptikimui.
• Lambda architektūra: Hibridinis požiūris, derinantis paketinį ir realaus laiko apdorojimą. Tai leidžia pasiekti ir didelį pralaidumą, ir mažą delsą.
• Kappa architektūra: Supaprastinta architektūra, kuri remiasi vienu srautinio apdorojimo vamzdynu visiems duomenų apdorojimo poreikiams.

Projektuodami architektūrą, atsižvelkite į tokius veiksnius kaip duomenų apimtis, duomenų greitis ir duomenų įvairovė. Taip pat suplanuokite atsparumą gedimams ir duomenų atkūrimą gedimų atveju.

4. Įgyvendinkite duomenų vamzdyną

Suprojektavus architektūrą, kitas žingsnis yra įgyvendinti duomenų vamzdyną. Tai apima kodo rašymą duomenims išgauti, transformuoti ir įkelti. Naudokite modulinį ir pakartotinai naudojamą kodą, kad vamzdyną būtų lengviau prižiūrėti ir plėsti. Įdiekite patikimą klaidų tvarkymą ir registravimą, kad galėtumėte sekti vamzdyno našumą ir nustatyti galimas problemas.

Geriausios praktikos:

• Naudokite versijų kontrolę, kad sektumėte kodo pakeitimus.
• Rašykite vienetinius testus, kad užtikrintumėte, jog kodas veikia teisingai.
• Įdiekite stebėjimą ir perspėjimus, kad anksti aptiktumėte problemas.
• Dokumentuokite vamzdyno dizainą ir įgyvendinimą.

5. Išbandykite ir įdiekite duomenų vamzdyną

Prieš diegiant duomenų vamzdyną į produkcinę aplinką, labai svarbu jį kruopščiai išbandyti, siekiant užtikrinti, kad jis atitinka reikalavimus. Tai apima duomenų kokybės, našumo ir klaidų tvarkymo testavimą. Naudokite reprezentatyvius duomenų rinkinius realaus pasaulio scenarijams imituoti. Baigus testavimą, įdiekite vamzdyną į produkcinę aplinką.

Testavimo strategijos:

• Duomenų kokybės testavimas: Patikrinkite, ar duomenys atitinka iš anksto nustatytus kokybės standartus.
• Našumo testavimas: Išmatuokite vamzdyno našumą esant skirtingoms apkrovoms.
• Klaidų tvarkymo testavimas: Patikrinkite, ar vamzdynas tinkamai tvarko klaidas.
• Integracijos testavimas: Išbandykite vamzdyno integraciją su kitomis sistemomis.

6. Stebėkite ir prižiūrėkite duomenų vamzdyną

Įdiegus duomenų vamzdyną į produkcinę aplinką, būtina nuolat stebėti jo našumą ir prižiūrėti, kad jis ir toliau atitiktų reikalavimus. Tai apima duomenų kokybės, našumo ir klaidų dažnio stebėjimą. Naudokite stebėjimo įrankius, kad sektumėte vamzdyno našumą ir nustatytumėte galimas problemas. Reguliariai atnaujinkite vamzdyną, kad atitiktų naujus reikalavimus ir pagerintų jo našumą.

Stebėjimo metrikos:

• Duomenų apimtis
• Duomenų delsa
• Klaidų dažnis
• Išteklių naudojimas (CPU, atmintis, diskas)
• Vamzdyno vykdymo laikas

Pažangios koncepcijos duomenų vamzdynuose mašininiam mokymuisi

Be ETL pagrindų, yra keletas pažangių koncepcijų, kurios gali žymiai pagerinti duomenų vamzdynus mašininiam mokymuisi:

Duomenų versijavimas

Duomenų versijavimas yra praktika sekti duomenų pasikeitimus laikui bėgant. Tai leidžia atkurti tikslius duomenis, kurie buvo naudojami apmokyti konkrečią mašininio mokymosi modelio versiją. Tai yra kritiškai svarbu atkuriamumui ir derinimo procesui. Įrankiai kaip DVC (Data Version Control) ir Pachyderm gali padėti su duomenų versijavimu.

Požymių saugyklos

Požymių saugykla (Feature Store) yra centralizuota saugykla, skirta saugoti ir valdyti požymius, naudojamus mašininio mokymosi modeliuose. Ji suteikia nuoseklų ir patikimą būdą pasiekti požymius tiek apmokymui, tiek išvadų darymui. Tai supaprastina mašininio mokymosi modelių diegimo ir valdymo procesą. Populiarios požymių saugyklos yra Feast ir Tecton.

Orkestravimo įrankiai

Orkestravimo įrankiai naudojami duomenų vamzdynams valdyti ir planuoti. Jie suteikia centralizuotą platformą darbo eigoms apibrėžti ir vykdyti, stebėti jų eigą ir tvarkyti klaidas. Šie įrankiai yra būtini valdant sudėtingus duomenų vamzdynus su daug priklausomybių. Apache Airflow, Prefect ir Dagster yra populiarių orkestravimo įrankių pavyzdžiai.

Duomenų kilmė

Duomenų kilmė (Data Lineage) yra procesas, skirtas sekti duomenų kilmę ir transformacijas, kai jie juda per duomenų vamzdyną. Tai suteikia aiškų supratimą, kaip duomenys buvo gauti, ir padeda nustatyti galimas duomenų kokybės problemas. Duomenų kilmė yra būtina auditui ir atitikties reikalavimams. Įrankiai kaip Atlan ir Alation gali padėti su duomenų kilme.

Praktiniai duomenų vamzdynų pavyzdžiai mašininiame mokymesi

Pažvelkime į keletą praktinių pavyzdžių, kaip duomenų vamzdynai naudojami mašininiame mokymesi įvairiose pramonės šakose:

1 pavyzdys: Sukčiavimo aptikimas finansinėse paslaugose

Finansų įstaiga naudoja mašininį mokymąsi sukčiavimo sandoriams aptikti. Duomenų vamzdynas išgauna sandorių duomenis iš įvairių šaltinių, įskaitant banko sąskaitas, kredito korteles ir mokėjimo sąsajas. Tada duomenys transformuojami, įtraukiant tokius požymius kaip sandorio suma, vieta, paros laikas ir sandorių istorija. Transformuoti duomenys įkeliami į požymių saugyklą, kuri naudojama sukčiavimo aptikimo modeliui apmokyti. Modelis įdiegiamas realaus laiko išvadų darymo variklyje, kuris vertina sandorius jiems vykstant, pažymėdamas įtartinus sandorius tolesniam tyrimui.

2 pavyzdys: Rekomendacijų sistemos el. prekyboje

El. prekybos įmonė naudoja mašininį mokymąsi, kad rekomenduotų produktus klientams. Duomenų vamzdynas išgauna klientų duomenis iš jų CRM sistemos, produktų duomenis iš jų atsargų valdymo sistemos ir naršymo istoriją iš jų svetainės. Duomenys transformuojami, įtraukiant tokius požymius kaip klientų demografija, pirkimų istorija, produktų kategorijos ir naršymo modeliai. Transformuoti duomenys įkeliami į duomenų saugyklą, kuri naudojama rekomendacijų modeliui apmokyti. Modelis įdiegiamas realaus laiko API, kuris teikia asmenines produktų rekomendacijas klientams, kai jie naršo svetainėje.

3 pavyzdys: Nuspėjamoji priežiūra gamyboje

Gamybos įmonė naudoja mašininį mokymąsi įrangos gedimams prognozuoti ir priežiūros grafikus optimizuoti. Duomenų vamzdynas išgauna jutiklių duomenis iš jų įrangos, priežiūros žurnalus iš jų CMMS sistemos ir aplinkos duomenis iš jų meteorologijos stoties. Duomenys transformuojami, įtraukiant tokius požymius kaip temperatūra, slėgis, vibracija ir darbo valandos. Transformuoti duomenys įkeliami į duomenų ežerą, kuris naudojamas nuspėjamosios priežiūros modeliui apmokyti. Modelis įdiegiamas prietaisų skydelyje, kuris teikia įspėjimus, kai tikėtina, kad įranga suges, leidžiant priežiūros komandoms proaktyviai planuoti priežiūrą ir išvengti prastovų.

Duomenų vamzdynų ateitis mašininiame mokymesi

Duomenų vamzdynų mašininiam mokymuisi sritis nuolat vystosi. Keletas pagrindinių tendencijų, kurias verta stebėti:

• Automatizuotas požymių kūrimas: Įrankiai, kurie automatiškai generuoja požymius iš neapdorotų duomenų, mažinant rankinio požymių kūrimo poreikį.
• Beserveriai duomenų vamzdynai: Beserverių skaičiavimo platformų naudojimas duomenų vamzdynams kurti ir diegti, mažinant operacines išlaidas.
• Dirbtiniu intelektu pagrįsta duomenų kokybė: Dirbtinio intelekto naudojimas automatiškai aptikti ir taisyti duomenų kokybės problemas.
• Kraštiniai duomenų vamzdynai: Duomenų apdorojimas tinklo pakraštyje, arčiau duomenų šaltinio, mažinant delsą ir pralaidumo reikalavimus.
• Duomenų tinklas (Data Mesh): Decentralizuotas požiūris į duomenų valdymą, kuris įgalina sričių komandas turėti ir valdyti savo duomenų vamzdynus.

Išvada

Duomenų vamzdynai ir ETL procesai yra pagrindiniai sėkmingų mašininio mokymosi sistemų kūrimo elementai. Suprasdami pagrindines koncepcijas ir geriausias praktikas, galite sukurti tvirtas ir keičiamo dydžio duomenų darbo eigas, kurios užtikrina duomenų kokybę ir efektyvias ML operacijas. Šis vadovas pateikė išsamią svarbiausių duomenų vamzdynų mašininiam mokymuisi aspektų apžvalgą. Nepamirškite sutelkti dėmesį į aiškių reikalavimų apibrėžimą, tinkamų įrankių pasirinkimą, keičiamo dydžio architektūros projektavimą ir nuolatinį vamzdynų stebėjimą bei priežiūrą. Mašininio mokymosi sričiai tobulėjant, norint kurti efektyvius ir paveikius duomenų vamzdynus, labai svarbu neatsilikti nuo naujausių tendencijų ir technologijų.

Įdiegusios gerai suprojektuotus duomenų vamzdynus, organizacijos gali atskleisti visą savo duomenų potencialą ir kurti mašininio mokymosi modelius, kurie didina verslo vertę.