Ultra schnelles Deep Learning in hybrider Cloud mit Intel Analytics Zoo & Alluxio

Table of Contents:

1. Einleitung
2. Intel Analytics Projekt 2.1 Funktionen des Intel Analytics Projekts 2.2 Architektur von Analytics Zoo
3. Analysieren Zoo und Electro 3.1 Hybrid Cloud Umgebung 3.2 Herausforderungen der Datenbereitstellung 3.3 Lösung: Analytic Zoo und Electro
4. Leistungsbericht 4.1 Experimentelle Umgebung 4.2 Ergebnisse
5. Zusammenfassung
6. FAQ

Einleitung

In den letzten Jahren ist die Datenmenge exponentiell gewachsen und damit auch der Bedarf an komplexen Big Data Analytics. Insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und des Deep Learnings sind leistungsstarke Systeme gefragt. Allerdings gestaltet sich die Integration von maschinellem Lernen und Deep Learning in bestehende Big Data Systeme als herausfordernd. Intel hat hierfür das Intel Analytics Projekt entwickelt, eine offene Plattform, die die Integration von Deep Learning in Big Data Systeme vereinfacht und beschleunigt.

Intel Analytics Projekt

Das Intel Analytics Projekt ist eine Plattform, die speziell für Big Data Systeme entwickelt wurde und die Integration von maschinellem Lernen und Deep Learning ermöglicht. Es bietet Funktionen zur Erstellung von End-to-End Deep Learning Pipelines und unterstützt verschiedene Berechnungsumgebungen wie Laptops, Kubernetes-Cluster, Hadoop Cluster und Cloud-Plattformen. Zudem werden alle gängigen Deep Learning Frameworks wie TensorFlow und PyTorch unterstützt. Intel Analytics bietet auch eine Reihe von vorgefertigten Modellen in Bereichen wie Empfehlungssysteme, Zeitreihenanalyse, Computer Vision und Natural Language Processing.

Funktionen des Intel Analytics Projekts

Das Intel Analytics Projekt bietet eine Vielzahl von Funktionen, die die Entwicklung und Bereitstellung von Deep Learning Pipelines vereinfachen:

1. Unterstützung für verteiltes TensorFlow Training: Mit Intel Analytics können Tensorflow-Modelle auf Spark-Clustern verteilt trainiert werden. Dadurch können große Datensätze effizient verarbeitet werden.

2. Unterstützung für verteiltes Inferenzieren auf Spark: Intel Analytics ermöglicht das Echtzeit-Inferenzieren von Modellen auf Spark-Clustern. Dadurch können Modelle nahtlos in die Produktionsumgebung integriert werden.

3. Unterstützung für Spark DataFrame-kompatible Deep Learning Pipelines: Intel Analytics bietet Pipelines, die mit Spark DataFrames kompatibel sind. Damit können komplexe Data Analytics-Systeme aufgebaut werden.

4. Skalierbares AutoML-Framework für Zeitreihenanalyse: Intel Analytics bietet ein automatisches Machine Learning-Framework für Zeitreihenprognosen. Mit AutoML können Features ausgewählt, Modelle ausgewählt und Hyperparameter optimiert werden.

Architektur von Analytics Zoo

Die Architektur von Analytics Zoo basiert auf verteilten Systemen wie Spark und unterstützt verschiedene Berechnungsumgebungen. Es bietet APIs für verteiltes TensorFlow- und Python-Training, unterstützt die Ausführung von Ray- und Spark-Jobs und ermöglicht die Erstellung von End-to-End Deep Learning Pipelines. Analytics Zoo ermöglicht auch die nahtlose Integration von Spark DataFrames und maschinellem Lernen, was die Entwicklung von komplexen Data Analytics-Systemen erleichtert.

Analysieren Zoo und Electro

In einer hybriden Cloud-Umgebung ist die Datenbereitstellung für Analytik-Anwendungen eine große Herausforderung. Da die Daten in entfernten Speichersystemen liegen, kann es zu Engpässen beim Laden der Daten kommen. Um dieses Problem zu lösen, kombiniert Intel Analytics Zoo die Funktionen von Analytik-Zoo und Electro. Diese Lösung ermöglicht eine beschleunigte Datenbereitstellung für Deep Learning-Anwendungen in Big Data-Systemen.

Hybrid Cloud Umgebung

Eine hybride Cloud-Umgebung besteht aus einer Kombination von öffentlichen Clouds, privaten Clouds und On-Premise-Systemen. In einer solchen Umgebung sind die Daten oft in verschiedenen Rechenzentren verteilt, was zu erhöhter Komplexität und Latenzzeiten beim Zugriff auf die Daten führt.

Herausforderungen der Datenbereitstellung

Die Datenbereitstellung in einer hybriden Cloud-Umgebung stellt viele Herausforderungen dar. Insbesondere der Zugriff auf entfernte Daten kann zeitaufwendig sein und die Leistung von Deep Learning-Anwendungen beeinträchtigen. Um dieses Problem zu lösen, ist es erforderlich, die Daten für die Compute-Systeme sofort verfügbar zu machen.

Lösung: Analytik Zoo und Electro

Um die Datenbereitstellung in einer hybriden Cloud-Umgebung zu beschleunigen, kombiniert Intel Analytics Zoo die Funktionen von Analytik-Zoo und Electro. Analytik-Zoo ist eine Plattform für Big Data-Analysen und maschinelles Lernen, während Electro eine Technologie zur beschleunigten Datenbereitstellung ist.

Durch die Kombination von Analytik-Zoo und Electro wird die Ladezeit der Daten erheblich verkürzt. Dies ermöglicht eine schnellere Ausführung von Deep Learning-Anwendungen und reduziert gleichzeitig die Kosten.

Leistungsbericht

Um die Leistung der Intel Analytics Zoo und Electro Lösung zu evaluieren, wurden Experimente in einer Amazon Web Services (AWS) Umgebung durchgeführt. Dabei wurden verschiedene Metriken wie die Ladezeit der Daten und die Leistung der Deep Learning-Modelle gemessen.

Experimentelle Umgebung

Die Experimente wurden auf AWS mit RFI Large Instanztypen durchgeführt. Jede Instanz verfügte über 32 vCPUs, 160 GB RAM und eine Netzwerkgeschwindigkeit von 10 Gbps. Insgesamt wurden sechs Instanzen verwendet, um die Leistung der Lösung zu evaluieren.

Ergebnisse

Die Experimente zeigten, dass die Kombination von Analytik-Zoo und Electro zu einer erheblichen Beschleunigung der Datenbereitstellung führt. Die Ladezeit der Daten konnte um etwa 1,5x gegenüber dem direkten Zugriff auf Daten aus AWS S3 reduziert werden. Zudem konnte eine geringere Standardabweichung bei der Nutzung von Electro festgestellt werden.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Intel Analytics Zoo und Electro Lösung eine effiziente Datenbereitstellung für Deep Learning-Anwendungen in Big Data-Systemen ermöglicht.

Zusammenfassung

Die Intel Analytics Zoo und Electro Lösung bietet eine leistungsstarke Plattform für die Integration von Deep Learning in Big Data-Systeme. Durch die Beschleunigung der Datenbereitstellung wird die Leistung von Deep Learning-Anwendungen verbessert und die Kosten reduziert. Die Experimente haben gezeigt, dass die Kombination von Analytik-Zoo und Electro zu einer erheblichen Verbesserung der Leistung führt.

FAQ

F: Was ist Intel Analytics Projekt? A: Das Intel Analytics Projekt ist eine offene Plattform, die die Integration von Deep Learning in Big Data-Systeme vereinfacht und beschleunigt.

F: Welche Funktionen bietet das Intel Analytics Projekt? A: Das Intel Analytics Projekt bietet Funktionen wie verteiltes TensorFlow-Training, verteiltes Inferieren auf Spark, Unterstützung für Spark DataFrame-kompatible Deep Learning-Pipelines und ein skalierbares AutoML-Framework für Zeitreihenanalyse.

F: Was ist Analytic Zoo? A: Analytic Zoo ist eine Plattform für Big Data-Analysen und maschinelles Lernen, die APIs für verteiltes TensorFlow- und Python-Training bietet und die Integration von Spark DataFrames und maschinellem Lernen ermöglicht.

F: Was ist Electro? A: Electro ist eine Technologie zur beschleunigten Datenbereitstellung für Deep Learning-Anwendungen in Big Data-Systemen.

F: Welche Vorteile bietet die Kombination von Analytic Zoo und Electro? A: Die Kombination von Analytic Zoo und Electro ermöglicht eine beschleunigte Datenbereitstellung für Deep Learning-Anwendungen in hybriden Cloud-Umgebungen, was zu einer verbesserten Leistung und Kostenreduzierung führt.

F: Welche Ergebnisse wurden in den Leistungstests erzielt? A: Die Experimente haben gezeigt, dass die Kombination von Analytic Zoo und Electro zu einer Reduzierung der Datenladezeit um etwa 1,5x im Vergleich zum direkten Zugriff auf AWS S3 geführt hat.

F: Welche Architektur verwendet das Intel Analytics Projekt? A: Das Intel Analytics Projekt basiert auf verteilten Systemen wie Spark und unterstützt verschiedene Berechnungsumgebungen wie Laptops, Kubernetes-Cluster, Hadoop-Cluster und Cloud-Plattformen.

F: Welche Anwendungsgebiete werden von Intel Analytics Zoo unterstützt? A: Intel Analytics Zoo bietet vorgefertigte Modelle und unterstützt verschiedene Anwendungsgebiete wie Empfehlungssysteme, Zeitreihenanalyse, Computer Vision und Natural Language Processing.

F: Welche Unternehmen haben bereits die Intel Analytics Zoo Lösung eingesetzt? A: Intel hat erfolgreich mit vielen Unternehmen zusammengearbeitet, um real world Anwendungen mit Intel Analytics Zoo zu entwickeln. Zu den Kunden gehören Unternehmen wie JD.com und Media.