Delta Lake: C’est ainsi que cela rend les plus robustes, flexibles et évolutifs

Intelligence artificielle Le panorama compétitif redéfinit, offrant aux entreprises des outils puissants pour l’innovation et la croissance. Cependant, pour que l’IA puisse exprimer tout son potentiel, on est fondamental Gestion efficace des données. Voici la différence entre un lac de données traditionnel et Lac delta.

Data Lake et Delta Lake, les différences

Un lac Date vous permet de stocker de grands volumes de données flexibles et commodément, mais souffre souvent de problèmes de qualité, de manque de structure et de difficulté à gérer les versions de données. Le Lac deltaAu lieu de cela, il introduit un niveau de fiabilité et de gouvernance plus élevé, garantissant des opérations sur des données sûres et fiables, une gestion flexible de la structure de données pour s’adapter aux changements et une plus grande intégrité des informations.

Cela en fait la solution idéale pour les entreprises qui souhaitent exploiter l’IA sans compromis sur la qualité des informations et le maintien de bonnes performances dans les différents processus, même ceux qui gèrent de grands volumes de données.

Delta Lake: la clé d’une stratégie de date d’entrée en vigueur

Imaginez que nous voulons construire un gratte-ciel solide et sûr: sans fondations stables, la structure risquerait de s’effondrer. Il en va de même pour l’IA: Sans données fiables, les prévisions et les analyses peuvent être incorrectes ou, pire, trompeuses. Delta Lake introduit une approche révolutionnaire de la gestion des données, garantissant les transactions Acide (atomicité, cohérence, isolement, durabilité). Cela signifie que toutes les données sur les données sont sûres, précises et dépourvues d’erreurs, créant une base solide pour le développement de modèles d’IA de plus en plus avancés.

Delta Lake propose une série de fonctionnalités plus que des données de lac traditionnelles qui en font un outil essentiel pour la gestion des données:

• format de stockage: garantit une gestion efficace du stockage et des métadonnées. Utiliser Parquet Apache Pour une compression efficace.
• Voyage dans le temps: vous permet de récupérer les versions précédentes des données pour les contrôles et les restaurations.
• Transactions acides: garantie la fiabilité et la cohérence des données en soutenant les opérations d’annulation, fusionnez E Supérieur sur les fichiers partitionnés à la date du lac.
• Optimisation de la disposition des données: comprend des techniques telles que Ordre z et le Regroupement liquide Pour améliorer les performances.
• Prise en charge du lot et du streaming: Une table Delta peut être utilisée à la fois comme source à partir de laquelle lire les données, et comme une destination dans laquelle écrire des données en mode batch ou en temps réel (streaming), utile dans le domaine des prévisions avec la réalité.
• En direction du programme: Empêche la rédaction de données qui ne sont pas conformes à la structure du tableau.
• Connecteurs pour interrogatoire: Compatibilité avec différents outils d’analyse et de requête.

Un seul écosystème pour des données structurées et non structurées

L’un des principaux obstacles dans la mise en œuvre de l’IA est la variété des données à analyser: des informations structurées (en tant que bases de données traditionnelles) et non structurées (telles que des images, des textes et des vidéos). Delta Lake surmonte ce défi, offrant une plate-forme capable d’intégrer les deux types de données, ce qui facilite la formation avancée des algorithmes. Grâce à sa capacité à gérer les deux données en temps réel (streaming) et en lots, les entreprises peuvent alimenter leurs systèmes AI avec des informations mises à jour en temps réel, garantissant des modèles plus précis et performants.

Réduction de la complexité et de l’optimisation des coûts

En plus des avantages techniques, Delta Lake aide les entreprises à surmonter les limites des lacs de données traditionnels, qui nécessitent souvent des systèmes de stockage séparés pour assurer la cohérence et la qualité des données. Grâce à la gestion unifiée des données structurées et non structurées, le lac Delta réduit la complexité opérationnelle et améliore l’efficacité de l’utilisation des ressources. Cela signifie moins d’interventions manuelles, moins de risques d’erreurs et plus de temps pour se concentrer sur les décisions stratégiques, transformant la gestion des données en un véritable avantage concurrentiel.

Mlops efficaces: Delta Lake + MLFlow

L’intégration de Mlflow Avec Delta Lake, il représente un outil puissant pour gérer les modèles d’apprentissage automatique, créant un système MOLPS robuste.

MLFlow, une plate-forme open source, gère le cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique, y compris les expériences, la reproductibilité, le déploiement et un registre central des modèles. Avec des composants tels que le suivi, les projets, les modèles et le registre, MLFlow prend en charge les librairies ML telles que Sklearn Et Xgboostet des langages de programmation tels que R, Python et Java. Il peut être installé sur site ou dans le nuage et grimper avec Apache Sparkfaciliter l’utilisation de plusieurs utilisateurs.

Delta Lake, en revanche, gère le versioning Les données, essentielles à l’analyse des résultats du modèle et l’impact des différentes caractéristiques, garantissant l’évolutivité de la solution. Cela signifie que ce n’est pas un problème à commencer par peu de données et à grandir pour gérer les gigaoctets de données, grâce à ses caractéristiques d’optimisation.

Une mise en œuvre correcte des principes MLOPS vous permet de gérer toutes les activités du cycle de vie d’un modèle d’apprentissage automatique, de la collecte de données à l’analyse exploratoire, au nettoyage et au prétraitement, à la formation et à la validation du modèle, jusqu’au déploiement, à la surveillance E recyclage.

Par exemple, dans un problème de classification typique, le Data Scientist teste différents modèles avec différentes versions des données (accessibles grâce au potentiel du voyage dans le temps de la table Delta), aux techniques de prétraitement et aux mesures pour évaluer les modèles (enregistrer les informations des modèles sur MLFOW). Toutes les versions doivent ensuite être validées et un modèle final doit être mis en production, vérifiant les performances sous différentes combinaisons de techniques. Une méthodologie claire garantit des modèles ML reproductibles, réutilisables et évolutifs pour les cas d’utilisation d’entreprise.

Avec la date du versioning de Delta Lake, nous pouvons connecter toute version des données aux différents modèles formés, en mesure de mettre en évidence les différences de distribution de données et les effets du changement d’entrées sur le modèle. Cela vous permet de simplement comprendre ce qui a changé et quand, anticipant tout impact des modèles sur les activités commerciales. De plus, grâce à la capacité de surveiller et d’analyser rapidement les variations des données et des modèles, les entreprises peuvent anticiper des problèmes et trouver des solutions rapidement et efficacement, améliorant la réactivité et l’efficacité opérationnelle. Cette approche proactive optimise non seulement les performances des modèles, mais garantit également un impact positif sur les activités commerciales, facilitant les décisions éclairées et stratégiques.

Architecture pour un système MLOPS

Vous trouverez ci-dessous une architecture possible pour un système MLOPS qui utilise des outils tels que Delta Lake et Mflow, dans ce cas, contextualisé dans l’environnement Databrks. D’une part, Delta Lake aide à la gestion des données tandis que sur l’autre MLFlow permet la gestion des différents modèles.

Un avantage concurrentiel concret: cas d’étude

Les entreprises qui ont adopté Delta Lake expérimentent déjà des avantages tangibles. Par exemple, selon un article de Databrks, Delta Lake Permet la création de données de pipeline et de modèles d’apprentissage des machines fiables et résilientes, accélérant le développement et la production de solutions d’IA.

Scribd

Un exemple significatif est Scribdune plate-forme de lecture numérique qui utilise l’analyse et l’IA pour offrir des expériences de narration engageantes. Grâce à Delta Lake en tant que solution de stockage unifiée, Scribd est en mesure de gérer d’énormes volumes de données de streaming, créant une plate-forme de données flexible qui utilise différentes technologies ouvertes. De plus, Scibd a activement contribué au projet open source de Delta Lake, démontrant les avantages d’une stratégie basée sur un stockage ouvert et unifié. Cette flexibilité permet à l’entreprise d’innover rapidement et de fournir plus de valeur à ses utilisateurs.

Hsbc

Même dans le secteur financier, Delta Lake révolutionne l’approche des données. Un cas emblématique est Hsbcl’une des principales institutions bancaires mondiales, qui a mis en œuvre l’IA et l’analyse avancée pour améliorer la gestion des risques et optimiser la conformité réglementaire. Delta Lake a permis à HSBC de structurer les données de manière fiable, garantissant la qualité et la traçabilité des opérations d’apprentissage automatique. Grâce à la capacité de gérer de grands volumes de données de manière évolutive, HSBC a été en mesure d’améliorer ses modèles prédictifs et de renforcer ses stratégies d’atténuation des risques.

Ces cas de réussite démontrent comment Delta Lake peut être un accélérateur de valeur pour l’IA, améliorant la qualité et la disponibilité des données pour les entreprises. Des secteurs tels que la finance, la santé et le commerce de détail l’utilisent pour garantir une analyse plus précise, améliorer l’expérience du client et respecter les réglementations sur la gouvernance des données.

Conclusions

En conclusion, Delta Lake est un tournant stratégique dans la gestion des données, offrant des outils avancés pour garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité. Contrairement au lac de données traditionnel, élimine les inefficacités et améliore les performances des modèles d’IA, tout en simplifiant la gouvernance des données. Sa capacité à gérer d’une manière évolutive et sûre de grands volumes d’informations fait de lui une ressource essentielle pour les entreprises qui visent des informations plus précises et des décisions opportunes.

Dans un marché de plus en plus concurrentiel, l’adoption d’une technologie comme Delta Lake n’est pas seulement une option, mais un choix décisif pour ceux qui veulent tirer le meilleur parti de leurs données et maintenir un avantage stratégique à l’ère de l’intelligence artificielle.

Références

Démystifier le lac Delta

Production d’apprentissage automatique avec Delta Lake

Construire une infrastructure de données plus efficace pour l’apprentissage automatique avec Delta Lake

Qu’est-ce que le lac Delta? Avantages et architecture

Delta Lake: une introduction pratique avec des exemples pratiques

Courir de travail ML avec Delta Lake et Ray

Delta Lake vs Apache Iceberg: caractéristiques, cas d’utilisation et avantages