Страхотна новина! SoilMate се мести в Kubernetes! В тази кратка статия ще обясним основните предимства на Kubernetes и как го използваме в машинното обучение.

От страна на SoilMate, контейнеризацията и оркестрацията се оказаха полезни при настройването на инфраструктурата с предвидимо, повторяемо, бързо развитие и внедряване. Внедряването на Kubernetes беше една стъпка напред в изграждането на ефективен процес на разработване на проекти с куп предимства:

  • автоматично мащабиране — пълна автоматизация и гъвкаво мащабиране на системата — позволяват мащабиране на контейнерите в зависимост от изискванията на приложението;
  • конфигурация с общо предназначение на инфраструктурата — поддръжка и преносимост между различни доставчици на облачни услуги; Конфигурацията на Kubernetes работи на Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, което улеснява избора на оптимално ценообразуване заедно с удовлетворяването на нуждите за съответствие с GDPR;
  • Решение за планиране на GPU за машинно обучение; позволява процеса на разширяване на обучение на ML модел и разгръщане на изводи в мулти-облачни GPU клъстери.

Модерен подход към архитектурата на приложенията

Софтуерното приложение в днешно време е усъвършенствана система, която осигурява висока наличност и надеждност при широк спектър от условия като повреда в системата или динамично променящо се натоварване.

Необходимостта от обработване на огромно количество данни без загуба на време в производителността накара екипа ни да възприеме Kubernetes за изграждане на мащабируеми приложения, за да осигури най-доброто потребителско изживяване налично днес.

*на този етап диаграмата представлява клъстерната структура на Kubernetes за MVP версията на SoilMate, която имаме днес. Планираме да разработим нашето решение, така че актуализациите идват!

Решаване на оркестрация на контейнери с Kubernetes

Автоматизиран оркестратор трябва да бъде въведен в системата, за да се справи с това архитектурно предизвикателство. Най-популярният инструмент за тази цел е Kubernetes, платформа с отворен код, която автоматизира операциите с контейнери на Linux. Той елиминира много от ръчните процеси, включени в внедряването и мащабирането на контейнерни приложения.

Kubernetes автоматизира процеса на конфигуриране, внедряване, управление и наблюдение на контейнеризирани приложения от различни мащаби. Действайки като оператор, той управлява жизнения цикъл на контейнера, за да осигури висока наличност с балансиране на натоварването и възстановяване при грешки чрез предварително определени правила и условия.

Kubernetes за машинно обучение

Този подход е особено полезен в приложенията за машинно обучение, тъй като те са силно зависими от управлението на ресурсите и могат да доведат до изтичане на ресурси. За да въведе гъвкавостта на микроуслугите в приложенията за машинно обучение, Kubernetes има четири възможности: скалируемост, поддръжка на GPU, управление на данни и абстракция на инфраструктура.

Kubernetes отговаря на много от изчислителните предизвикателства, като организира работния процес чрез контейнери. Той позволява на специалистите по данни мащабируем достъп до процесори и графични процесори, които автоматично се увеличават, когато изчислението изисква пик на активност и се намалява обратно, когато задачата приключи.