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機器學習應用的雲端服務架構最佳實踐

(圖片來源）

隨著大家對雲服務的越來越熟悉以及ML應用程序在市場上的愈來愈普及，使用者們也開始發問：“我設計的架構是在對的方向上嗎?”。本文參考2020 AWS re:invent大會中，關於ML專案架構最佳實踐的一場演講。從AWS well architect的框架下，學習用機器學習的視角來看：設計機器學習應用的架構時，所需要考量的幾個最佳實踐。內容將綜合講者的演講內容以及筆者過去的開發經驗。

演講介紹

2020年的AWS re:invent是全遠端的方式進行，從2020年11月30號到12月18號以及2021年1月12號到1月14號。今天的文章架構靈感是來自Mohsen Ansari所分享的Architectural best practices for machine learning applications。想看該演講的朋友可以到活動網站免費註冊，在議程的地方搜尋這一場演講。

演講資訊：
Session ID: ARC312
Level: 300
Speaker: Mohsen Ansari
Session Name: Architectural best practices for machine learning applications

摘要及個人想法

8步驟從資料、建模到產品化你的ML產品

    1. Data ingestion：數據提取。
    2. Data preparation：資料準備。
    3. Feature Engineering：特徵工程。
    4. Model training：模型訓練。
    5. Model monitoring/re-training：模型監測、重新訓練。
    6. Model Inference：推斷結果，根據手上有的證據、線索推論出的推斷結果。
    7. Model deployment：模型部署。
    8. Model evaluation & tuning：模型評估與調整。

如果你是資料科學家、資料工程師，可能對於這8個步驟再熟悉不過。假設今天公司的業務從現在的量級，往上增加10倍、100倍，在這些步驟上面有可能哪些部分會受影響？假設團隊要加新的人進來的話，你會怎麼確保團隊的分工呢？

假設你是在DevOps部門，這些步驟可能還有些不太熟悉，你可以先參考前一篇文章what’s MLOps?，了解一下MLOps跟一般軟體開發的DevOps不同處有哪些，然後回來這篇繼續想：今天你要跟資料部門一起負責MLOps的話，是否能夠把你熟悉的系統架構、安全性、可靠性等等，來跟機器學習的產品循環相呼應？

好，接下來然後我們一起來看看以下內容。

透過ML視角去看雲端服務架構設計

看過AWS well architect (暫譯：AWS雲端服務架構完善設計)的開發者可能已經對這五點架構完善支柱有印象，其包含:Cost Optimization、Operational Excellence、Reliability、Security、Performance Efficiency。當ML遇到這5點，所展開的討論點就會包含:

  • 1. ML+成本最佳化(Cost Optimization): 目前使用到的服務是否有真正幫助到團隊做資源的最佳化？是否使用適當的託管工具讓團隊降低擁有成本？例如在時間應用、人力配置、開支等等。是否先從資料及當中取出小量資料試驗之後再進行大規模的訓練？或是有其他可以更快、更方便驗證模型的方式？是否基於業務形態而選擇適當的服務模式？例如需要全天候機，還是只有在尖峰時刻才需要把服務開啟？在定義成本的時候是否只考量單一研究步驟，還是有把整個商業流程推上線的成本放進考量？以及不會因為業務進行而可能會有相對應的延展性、擴張性而超出預算等等。
  • 2. ML+卓越營運(Operational Excellence): 在ML的模型訓練、部署的過程當中，是否有足夠的自動化以及數據監控，讓整個流程能夠持續改善，進而幫助到公司的商業價值。讓跨部門團隊能一起溝通模型為市場帶來的影響，讓受到影響的各部門都能因為這個ML模型的部署而受益。版本控制與自動化的模型部署，讓版本的釋出及退回有更加穩健的環境。定義事情發生的相對應措施，讓模型營運能更有系統地被多人一起維護等等。
  • 3. ML+可靠性(Reliability): 可靠性著重於確保工作負載如預期一樣正確且一致地執行預期功能，因此訓練一次後，需確定模型在不同環境(開發、測試、產品)的執行狀況都相同。彈性工作負載，快速從故障恢復也是可靠性所在乎的點，在模型部署後，需測試是否能乘載客戶用量。以及故障、人為意外的復原規劃，可以如何在最短時間內回到確切版本等等。
  • 4. ML+安全性(Security): 安全性著重於保護資訊與系統。特別是在某些國家受到個資法的保護下，有誰能夠訪問、有誰能夠觀看數據集、能觀看哪些內容等等的權限管理，就變成很重要的課題。這些課題也需要跟了解GDPR、HIPAA的專業人士一起審核，制定開發以及問題舉報流程。除了需管理誰能夠訪問數據之外，也須考量防止數據外洩、確保數據集的完整性。從取得數據、訓練到模型部署，若是在團隊上有不同層級的分工，也須確保各開發人員的數據採訪權限、是否有權限取得其計算資源、是否有權限執行部署、修改部署、或是在部署至產品階段的人為行為介入都能受到管控。部署到線上的模型，也需要有安全把關，並不是讓任何使用者都能夠不經登入任何直接呼叫到這個服務端點。
  • 5. ML+效能效率(Performance Efficiency): 效能效率著重於有效率地利用 IT 和運算資源，讓其能夠發揮最大效能。舉例來說，在ML的模型運算當中，模型的架構與計算機器的選用及配置是否已優化。模型在提供服務時，是否在效能上有足夠好的表現？舉例來說：延遲是否在服務情境中佔了很重要的服務體驗、即時性對於商業的維護成本帶來的影響為何，以及模型是否在合理的延遲範圍內提供回應等等。持續性監看及關注模型發佈後的狀況，也能夠協助在系統的維運上保持穩定度跟彈性。

結語

透過以上5點，希望大家對於機器學習的架構最佳實踐有了更多的想法及靈感。也許每間公司的業務形態、以及ML在業務當中佔的比重都不同，但是透過這些要點，能夠提供data team、DevOps team、Product owner有更多的討論那就有發揮到期價值了。

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大家下次見!

註記：
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