高通量低延迟的云环境大数据流水线架构
在现实环境中部署大数据分析、数据科学和机器学习应用,分析优化和模型训练仅占全部工作量的25%,约50%的工作用于准备适用于分析和开展机器学习的数据,其余25%的工作是实现易于使用的模型推理和洞察分析。数据流水线将各个过程组织在一起,为机器学习这列重载而神奇的列车提供轨道。只有基于正确配置的流水线,方能确保项目的长期正常运行。
本文将从以下四个维度展开,阐释数据流水线及实现各步骤的可选组件:
需求愿景:切实了解用户的愿景,即可对症下药。此节将分析各种需求,阐释数据流水线需提供的相应工程特性。
流水...