Architettura del Negozio Caratteristica e Come Costruirne Uno

Architettura caratteristica del negozio come creare il tuo

Man mano che il machine learning diventa sempre più parte integrante delle operazioni aziendali, il ruolo delle squadre di piattaforma di ML sta guadagnando importanza. A queste squadre viene affidato lo sviluppo o la selezione degli strumenti essenziali che consentono al machine learning di andare oltre l’esperimento e passare alle applicazioni del mondo reale. Uno strumento indispensabile in tal senso è un feature store. Se ti trovi a combattere con le complessità delle pipeline di dati per i tuoi modelli di ML, un feature store potrebbe essere la soluzione che stai cercando. In questo articolo, vogliamo fornire una guida completa per comprendere e implementare un feature store, strato per strato. Il nostro obiettivo è aiutarti a prendere una decisione informata sulla compatibilità di un feature store con le tue esigenze.

Architettura del feature store? Perché prima del come

Mettiamoci davvero per un attimo. Non stai costruendo un feature store per divertimento; lo stai costruendo perché hai delle vere sfide che necessitano di vere soluzioni. Quindi, cosa ti spinge a considerare un feature store in primo luogo? Ecco alcuni dei motivi più convincenti che abbiamo sentito:

Servizio di funzionalità in tempo reale – I tuoi modelli di machine learning richiedono funzionalità con bassa latenza e la capacità di scalare. Questo non è solo bello da avere; è essenziale per l’efficienza operativa.

Standardizzazione – Sei stanco dell’approccio del Far West alle pipeline delle funzionalità. Vuoi un modo standardizzato per costruire, archiviare e gestire le funzionalità per tutti i tuoi progetti di ML.

Pipeline di dati unificate – I giorni in cui si mantenevano pipeline separate per l’addestramento e il servizio sono finiti. Stai cercando un approccio unificato per ridurre le differenze tra addestramento e servizio e rendere la tua vita più facile.

Riutilizzabilità ed efficienza delle funzionalità – Un feature store centralizzato non rende solo più facile la condivisione delle funzionalità tra progetti, ma migliora anche la scoperta, l’accuratezza e l’efficienza dei costi. Avendo una singola fonte di verità per le tue funzionalità, eviti calcoli ridondanti e un uso inconsistente nei modelli.

Se qualcuna di queste cose ti risuona, sei nel posto giusto. Un feature store affronta queste sfide in modo proattivo, fornendo un modo strutturato e scalabile per gestire le tue funzionalità, dall’acquisizione al servizio. E la cosa migliore? Non è una soluzione universale; è un framework che può essere adattato per soddisfare le tue specifiche esigenze e vincoli.

Quindi, cosa ti spinge a considerare la costruzione di un feature store in primo luogo?

Feature Store vs. Data Store vs. Pipeline ETL: Capire le sfumature

Mentre navighi nel paesaggio della gestione dei dati per il machine learning, incontrerai diversi componenti chiave, ognuno con le sue capacità e limitazioni. Mentre i feature store sono i protagonisti di questa guida, è fondamentale capire come si differenziano dai tradizionali data store e dalle pipeline ETL (Extract, Transform, Load). Questo non solo ti aiuterà a prendere decisioni informate, ma ti consentirà anche di integrare questi componenti senza soluzione di continuità.

Il ruolo di un feature store

Un feature store è più di un repository specializzato per le funzionalità del machine learning; è una parte integrante dell’ecosistema di ML che gestisce l’intero ciclo di vita dell’ingegnerizzazione delle funzionalità. Sebbene ci addentreremo nella sua architettura nelle sezioni successive, è importante capire che un feature store non è solo una soluzione di archiviazione dei dati. Fornisce un framework completo per la creazione, la versioning e il servizio delle funzionalità sia in tempo reale che batch. Per approfondire la comprensione di cosa sono le funzionalità e perché sono cruciali nel machine learning, puoi leggere il nostro articolo suCosa è un feature store.

Tradizionali Data Store

Al contrario, i tradizionali data store come database o data lake sono più generalisti. Sono ottimi per archiviare dati grezzi o elaborati ma mancano delle capacità specializzate per l’ingegnerizzazione delle funzionalità e il servizio che offrono i feature store. Ad esempio, non supportano nativamente la versioning delle funzionalità o il servizio in tempo reale con bassa latenza. Mentre potresti costruire queste capacità su un tradizionale data store, richiederebbe un notevole sforzo di ingegneria, qualcosa che è già gestito in un feature store.

Pipeline ETL

Le pipeline ETL, d’altra parte, sono i motori del trasformazione dei dati. Sono responsabili dell’estrazione dei dati da diverse fonti, della loro trasformazione in un formato utilizzabile e del loro caricamento in un data store. Sebbene le pipeline ETL siano essenziali per la preparazione dei dati, non sono progettate per gestire le complessità dell’ingegnerizzazione delle funzionalità per il machine learning. Sono più come una strada a senso unico, che porta i dati dal punto A al punto B, senza le funzionalità di gestione e di servizio sfumate che i feature store offrono.

L’interazione

Capire le distinzioni non significa sceglierne una tra le altre; si tratta di sfruttare ognuna per ciò che fa meglio. È possibile utilizzare le pipeline ETL per preparare i dati grezzi e caricarli in un archivio dati tradizionale per lo storage iniziale. Da lì, il feature store può prendere il controllo, inglobando questi dati, trasformandoli in funzionalità preziose e fornendole ai modelli di machine learning. In questo modo, ogni componente – le pipeline ETL, gli archivi dati tradizionali e i feature store – possono svolgere un ruolo armonioso nel tuo ecosistema dei dati.

Nella sezione successiva, esamineremo in modo completo i componenti architetturali che rendono un feature store più di un semplice repository di dati. Esploreremo come svolge il ruolo di un robusto framework per l’ingegneria delle funzionalità, la gestione e la fornitura in tempo reale, garantendo al contempo scalabilità e affidabilità.

Architettura del feature store: una guida pratica per la costruzione del proprio

Prima di metterci le mani in pasta e immergerci nei dettagli di un feature store, facciamo un passo indietro. Immagina di guardare una piantina; è più facile costruire una casa quando sai dove va ogni stanza, giusto? Lo stesso principio si applica qui. La progettazione di un feature store è suddivisa essenzialmente in tre livelli fondamentali, ognuno con i suoi componenti e responsabilità:

Livello di infrastruttura dati

Pensa a questo come alla tua fondazione. È il luogo in cui vengono inglobati, elaborati e archiviati i dati grezzi. Questo livello è la base su cui tutto il resto viene costruito. I componenti chiave includono motori di elaborazione batch e in streaming, nonché archivi offline e online.

Livello di fornitura

Questo è il tuo ingresso principale, il passaggio attraverso il quale le funzionalità elaborate diventano accessibili alle applicazioni e ai servizi. È ottimizzato per la velocità e progettato per la scalabilità. Qui troverai API RESTful o servizi gRPC che servono le tue funzionalità.

Livello delle applicazioni

Infine, consideralo come la tua sala di controllo. È l’orchestratore che garantisce che tutti gli altri livelli e componenti lavorino in armonia. Da orchestrazione dei lavori al tracciamento delle funzionalità e al monitoraggio dello stato di sistema, questo livello mantiene la nave in mare aperto senza intoppi.

Capire questa architettura del feature store è fondamentale perché influisce su ogni decisione che prenderai, dagli strumenti che scegli alle procedure che stabilisci. Quindi, tieni presente questa piantina mentre approfondiamo ogni livello e i relativi componenti. Fidati di noi, renderà il percorso che abbiamo di fronte molto meno spaventoso.

Il livello di infrastruttura dati: dove tutto ha inizio

Il livello di infrastruttura dati è il fondamento del tuo feature store. È responsabile delle fasi iniziali del tuo flusso di dati, inclusa l’ingestione, l’elaborazione e l’archiviazione dei dati. Questo livello prepara il terreno per le operazioni più specializzate che seguono, rendendolo cruciale per la scalabilità e l’affidabilità di tutto il sistema.

Motore di elaborazione batch

Il motore di elaborazione batch funge da hub computazionale in cui i dati grezzi vengono trasformati in caratteristiche. È progettato per gestire grandi set di dati che non richiedono elaborazione in tempo reale e li prepara per l’archiviazione nel data store offline delle caratteristiche.

Considerazioni

  • Coerenza dei dati: la coerenza è fondamentale per mantenere l’integrità dei modelli di apprendimento automatico. Assicurati che le caratteristiche generate siano consistenti in diversi esecuzioni.
  • Versioning: tieni traccia delle diverse versioni delle caratteristiche. Se una caratteristica viene aggiornata o deprecata, ciò dovrebbe essere registrato.
  • Concurrency: pianifica l’esecuzione di più lavori batch contemporaneamente per assicurarti che non entrino in conflitto tra loro nel data store delle caratteristiche.

Rilevanza per i concetti di SDK

  • Data Sources: il motore è il punto di ingresso dei dati grezzi provenienti da diverse fonti definite dall’SDK, come database SQL, file flat o API esterne. Considera i requisiti di latenza e throughput di queste fonti dati durante la progettazione del tuo SDK.
  • Feature Transformations: il motore esegue le trasformazioni definite dall’SDK. A seconda del tipo di modello di apprendimento automatico, potrebbero essere più adatte diverse trasformazioni. Ad esempio, per i modelli di classificazione, potresti considerare la codifica delle etichette, mentre per i modelli di regressione, potrebbero essere utili le caratteristiche polinomiali.

Best Practices

  • Dimensione dei batch: scegli dimensioni di batch che ottimizzino sia la velocità di elaborazione computazionale che il carico di sistema. Per i dati temporali, potresti optare per batch giornalieri o orari.
  • Validazione delle caratteristiche: implementa controlli per garantire che le caratteristiche calcolate soddisfino gli standard di qualità e coerenza, simili a un controllo di qualità prima che un piatto lasci la cucina.
  • Gestione delle dipendenze: gestisci l’ordine in cui vengono calcolate le caratteristiche, specialmente se una caratteristica dipende dall’altra, simile ai passaggi in una ricetta.

Opzione in evidenza

  • Apache Spark: Spark offre un ambiente di elaborazione distribuita altamente scalabile e tollerante ai guasti. Supporta una vasta gamma di origini e formati dati, rendendolo versatile per varie attività di ingegneria delle caratteristiche. Il suo supporto nativo per le librerie di apprendimento automatico lo rende anche una scelta robusta per il calcolo e l’archiviazione delle caratteristiche in un data store.

    Negozio offline

    Il negozio offline funge da “magazzino dati”, un luogo sicuro e organizzato in cui vengono archiviati i dati delle funzionalità dopo essere stati elaborati dai motori batch o stream. È progettato per gestire grandi volumi di dati ed è ottimizzato per l’analisi batch.

    Considerazioni

    • Conservazione dei dati: decidere per quanto tempo i dati devono essere conservati, considerando sia i costi di archiviazione che l’utilità dei dati.
    • Accessibilità: garantire che i dati siano facilmente accessibili per l’analisi batch ma anche sicuri.
    • Schema dei dati: mantenere uno schema coerente per garantire che i dati siano facilmente interpretabili e utilizzabili.

    Rilevanza per i concetti di SDK

    • Insiemi di funzionalità: gli insiemi di funzionalità sono gruppi di funzionalità che condividono un concetto o una relazione comune. Sono definiti nell’SDK e archiviati qui. Questi possono variare da funzionalità numeriche semplici a tipi più complessi come testo pre-elaborato o immagini. Ad esempio, se stai costruendo un motore di raccomandazione, il tuo insieme di funzionalità potrebbe includere metriche sul comportamento dell’utente come il tasso di clic, il tempo trascorso sulla pagina e la cronologia degli acquisti. Queste funzionalità sono correlate perché contribuiscono tutte a capire le preferenze dell’utente.
    • Recupero delle funzionalità: questa è la tua risorsa principale per il recupero batch delle funzionalità, spesso utilizzata per l’addestramento dei modelli di apprendimento automatico. Il supporto per il “time-travel” fa parte di questo approccio, consentendoti di interrogare le funzionalità come apparivano in un punto specifico nel tempo, il che è utile per il debug o la verifica.

    Best practice

    • Transazioni ACID: implementare transazioni ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento, Durabilità) per garantire l’integrità dei dati.
    • Indicizzazione: utilizzare l’indicizzazione per velocizzare il recupero dei dati, specialmente per grandi dataset.
    • Convalida dei dati: prima di archiviarli, convalidare i dati per assicurarsi che rispettino i requisiti di qualità e coerenza.

    Opzione evidenziata

    • S3 con file Delta o Iceberg: pensa a questo come al tuo magazzino ad alta sicurezza e climatizzato. Questi formati di file offrono transazioni ACID, gestione scalabile dei metadati e unificano l’elaborazione dei dati in streaming e batch, rendendoli una scelta robusta per un negozio offline.

    Negozio online

    Il negozio online è simile al tuo “negozio al dettaglio”, progettato per un accesso a bassa latenza ai dati delle funzionalità. È ottimizzato per letture rapide ed è il luogo di riferimento per le applicazioni in tempo reale.

    Considerazioni

    • Latenza: una bassa latenza è cruciale qui; i dati devono essere recuperabili in millisecondi.
    • Alta disponibilità: il negozio deve essere altamente disponibile per soddisfare le esigenze delle applicazioni in tempo reale.
    • Scalabilità: all’aumentare del numero di funzionalità o del tasso di richieste, il sistema dovrebbe scalare in modo fluido.

    Rilevanza per i concetti di SDK

    • Recupero delle funzionalità: questa è la fonte principale per il recupero in tempo reale delle funzionalità, spesso per l’erogazione di modelli di apprendimento automatico in produzione.
    • Calcolo delle funzionalità su richiesta: se l’SDK lo supporta, è possibile effettuare anche qui calcoli leggeri delle funzionalità in tempo reale.

    Best practice

    • Partizionamento dei dati: utilizzare strategie di partizionamento per distribuire i dati su più server per migliorare le prestazioni.
    • Caching: implementare meccanismi di caching per velocizzare il recupero frequente dei dati.
    • Coerenza: è fondamentale mantenere la coerenza dei dati tra i negozi online e offline. Questo è particolarmente importante se entrambi i negozi vengono aggiornati contemporaneamente. L’integrità transazionale e la capacità di ripristino sono fondamentali in questo caso. Ad esempio, se i dati vengono scritti con successo nel negozio offline ma non vengono scritti nel negozio online, sarà necessario un meccanismo robusto per gestire tali discrepanze e recuperare in modo appropriato.

    Opzione evidenziata

    • Redis Caching: Redis è uno store di dati in memoria open-source che offre operazioni di lettura e scrittura ultraveloci. Le sue capacità di bassa latenza e alto throughput lo rendono un’ottima scelta per l’erogazione di funzionalità in applicazioni di apprendimento automatico in tempo reale. Con varie strutture dati e operazioni atomiche, Redis offre la flessibilità per progettare store efficienti di funzionalità personalizzati per esigenze specifiche.

    Il livello di erogazione: accesso alle funzionalità tramite API

    Il livello di erogazione è il tuo “banco di servizio clienti”, l’interfaccia attraverso la quale le applicazioni e i servizi esterni richiedono e ricevono i dati delle funzionalità. È ottimizzato per l’alta disponibilità e la bassa latenza, garantendo che le funzionalità possano essere erogate rapidamente e in modo affidabile.

    Considerazioni

    • Design delle API – Le API dovrebbero essere progettate per facilità d’uso, con documentazione chiara e versioning.
    • Equilibrio del carico – Distribuire le richieste in ingresso su server multipli per garantire alta disponibilità e bassa latenza.
    • Sicurezza – Implementare meccanismi di autenticazione e autorizzazione per controllare l’accesso ai dati delle funzionalità.

    Rilevanza per concetti di SDK

    • Recupero delle funzionalità – Questo livello è responsabile del servizio delle funzionalità alle applicazioni esterne, di solito tramite API RESTful o servizi gRPC definiti nell’SDK.
    • Calcoli in tempo reale – Oltre al servizio delle funzionalità precalcolate, questo livello può anche eseguire calcoli leggeri in tempo reale secondo le capacità dell’SDK. Ad esempio, se stai fornendo funzionalità per un motore di raccomandazione, potresti dover calcolare il “punteggio di popolarità” di un elemento basato su interazioni in tempo reale dell’utente. Questo punteggio potrebbe essere calcolato al volo nel livello di servizio prima di essere inviato all’applicazione.

    Best Practices

    • Limited accesso – Implementare limiti di accesso per prevenire abusi e garantire un utilizzo equo.
    • Monitoraggio – Tenere traccia dell’utilizzo delle API, degli errori e della latenza per un’ottimizzazione continua.
    • Caching – Utilizzare meccanismi di caching per velocizzare recupero dei dati frequenti, proprio come una postazione di servizio client ben organizzata che recupera rapidamente moduli comuni o informazioni per i clienti.

    Opzione evidenziata

    • Kubernetes – Per un robusto livello di servizio, consigliamo un cluster Kubernetes con il provider di servizi gestito di tua scelta. Complementalo con Prometheus per il monitoraggio in tempo reale delle metriche di sistema e Kafka per il limitazione efficace del tasso. Quando hai un alto volume di richieste in arrivo, questi servizi possono metterle in coda e inviarle al livello di servizio a un tasso controllato. Ciò aiuta a evitare sovraccarico del sistema e assicura un utilizzo ottimale delle risorse. La limitazione del tasso è particolarmente importante per prevenire abusi e garantire un utilizzo equo delle risorse

    Il layer dell’applicazione: la torre di controllo

    Il layer dell’applicazione agisce come l’orchestratore per il tuo feature store. Gestisce le pipeline dei dati, tiene traccia delle funzionalità e dei loro metadati e monitora la salute del sistema. Questo livello garantisce che tutti i componenti del tuo feature store lavorino in armonia, rendendolo fondamentale per le prestazioni complessive e l’affidabilità del sistema.

    Orchestratore dei job

    L’Orchestratore dei job è il “direttore d’orchestra” che coordina i vari componenti per lavorare in armonia. Orchestra le tue pipeline dei dati, garantendo che le attività vengano eseguite nella sequenza corretta e gestendo le dipendenze tra di loro.

    Considerazioni

    • Progettazione del workflow – Definire chiaramente grafi aciclici diretti (DAG) o workflow che delineano la sequenza e le dipendenze delle attività.

    Rilevanza per i concetti di SDK

    • Set di funzionalità: l’orchestratore attiva il calcolo e l’archiviazione dei set di funzionalità definiti nello SDK.

    Linee guida

    • Idempotenza: progetta i task in modo da essere idempotenti, cioè possono essere ripetuti in modo sicuro senza effetti collaterali, simile a un direttore d’orchestra che può riavviare un pezzo musicale senza causare confusione.
    • Monitoraggio integrato e logging: incorpora le dashboard di monitoraggio e i log dei job nell’interfaccia del feature store per il debug rapido senza compromettere l’accesso. Questo permette di avere una visione centralizzata delle prestazioni e dei problemi dei job, facilitando una risoluzione più veloce. Il monitoraggio potrebbe includere il tracciamento della “freschezza” dei dati, la latenza e le percentuali di errore. Ad esempio, se stai acquisendo prezzi delle azioni in tempo reale, potresti impostare un avviso se i dati non sono stati aggiornati negli ultimi 5 minuti.
    • Validazione dei dati e avvisi: sebbene sia difficile garantire la correttezza assoluta dei dati calcolati, l’implementazione di controlli di validazione dei dati e dei meccanismi di avviso può aiutare. Ad esempio, se un job ETL è destinato ad aggregare i dati delle vendite, una improvvisa riduzione del 50% delle vendite potrebbe attivare un avviso per una revisione manuale.

    Opzione evidenziata

    • Airflow: Airflow è una piattaforma open-source progettata per creare, pianificare e monitorare workflow in modo programmabile. La sua ricca serie di funzionalità ed estensibilità lo rendono una scelta robusta per orchestrare complessi data pipeline, inclusi quelli in MLOps. Con il supporto nativo per la definizione delle dipendenze tra task e la pianificazione, Airflow fornisce una soluzione completa per la gestione dei workflow. Offre inoltre punti di integrazione per il monitoraggio e gli avvisi tramite strumenti come Prometheus e Grafana, o servizi di avviso come PagerDuty.

    Registro delle funzionalità (Metadata Store)

    Il Registro delle funzionalità funge da “catalogo della biblioteca” del tuo feature store, mantenendo i metadati su ogni funzionalità, la sua lineage e altre attributi. È il supporto che supporta le operazioni CRUD per i metadati e offre il tracciamento della lineage delle funzionalità.

    Considerazioni

    • Schema dei metadati: definisci uno schema chiaro per i metadati, inclusi i nomi, i tipi e le informazioni sulla linea dei metadati.
    • Ricerca: assicurati che le funzionalità possano essere facilmente ricercate e recuperate in base ai loro metadati.
    • Versioning: implementa il versioning per le funzionalità per tracciare le modifiche nel tempo.

    Rilevanza per i concetti di SDK

    • Set di funzionalità: qui vengono archiviati i metadati sui set di funzionalità definiti nello SDK. Ciò include dettagli come i tipi di funzionalità, i valori predefiniti e le fonti di dati.

    Linee guida

    • Lineage dei dati: mantieni un registro della lineage di ogni funzionalità, mostrando il suo percorso dalla fonte al servizio. È simile a un catalogo di biblioteca che non solo elenca i libri, ma mostra anche le loro origini e come sono arrivati alla biblioteca.
    • Controllo di accesso: implementa un controllo di accesso dettagliato per limitare chi può visualizzare o modificare i metadati delle funzionalità.
    • Registro delle modifiche: tieni traccia dei log di chi ha acceduto o modificato le funzionalità, simile alla cronologia dei prestiti di una biblioteca.

    Opzione evidenziata

    • PostgreSQL con Feast: questo database relazionale offre funzionalità robuste per archiviare i metadati. Se utilizzato in combinazione con Feast, un framework per feature store, si ottengono benefici aggiuntivi come il tracciamento della lineage delle funzionalità e la facile integrazione con i data pipeline.

    Il Control Plane

    Il Control Plane è la “torre di controllo del traffico aereo” del tuo feature store, supervisando tutte le operazioni ed assicurandosi che si svolgano senza intoppi. Serve come interfaccia utente per il monitoraggio del data drift, i controlli di accesso e altre funzionalità di gestione.

    Linee guida

    • Monitoraggio del data drift e dello skew: implementa algoritmi per rilevare il data drift e lo skew, che sono cruciali per mantenere l’integrità dei modelli di machine learning.
    • Avvisi: crea meccanismi di avviso per eventi critici o anomalie, con integrazioni come gli Slack Webhooks, Opsgenie, ecc.
    • Log delle operazioni: mantieni log per tutte le operazioni, fornendo una chiara cronologia dei cambiamenti e degli accessi, simile a un registro di controllo del traffico aereo.

    Opzione evidenziata

    • Kubernetes del livello di servizio: dato che raccomandiamo Kubernetes per il livello di servizio, ha senso utilizzare lo stesso cluster anche per il Control Plane. Questo offre un’esperienza di gestione coesa, scalabile ed economica e semplifica l’architettura riducendo il numero di servizi che è necessario gestire.

    Conclusione

    Costruire un feature store non è per i deboli di cuore; è un’impresa complessa che richiede una profonda comprensione sia dei dati che degli strumenti a tua disposizione. Ma ecco la buona notizia: non devi farlo da solo. Dai servizi gestiti ai progetti open-source, ci sono risorse disponibili per aiutarti a capire come costruire un feature store. La chiave è partire da una base solida, e ciò inizia con la comprensione dell’architettura del feature store. Ti abbiamo guidato attraverso le Fasi di Infrastruttura Dati, Servizio e Applicazione, svelando i componenti che li compongono. Ricorda, un feature store è più di una semplice somma delle sue parti; è un ecosistema. E come ogni ecosistema, l’equilibrio è essenziale.

    Quindi mentre ti avventuri in questo viaggio, tieni gli occhi all’orizzonte ma i piedi saldamente per terra. Dopotutto, il futuro dell’apprendimento automatico non riguarda solo gli algoritmi; riguarda le features, come le archiviate, le gestisci e le servizi. E questo è un futuro che vale la pena costruire.

    Articolo originariamente pubblicato qui da Qwak. Ripubblicato con il permesso dell’autore.