Descubra como desenvolver modelos de machine learning na nuvem de forma eficiente e confiável, utilizando as principais ferramentas e boas práticas para garantir resultados escaláveis e reproduzíveis.
Modelos em Cloud: Conceitos, Ferramentas e Boas Práticas
Este artigo aborda os principais conceitos, ferramentas e boas práticas relacionados ao desenvolvimento e operação de modelos de machine learning em ambientes de cloud computing.
- Definições e características da computação em nuvem
- Principais provedores de serviços de nuvem
- Diferenças entre os provedores de serviços de nuvem
Cloud Computing
Cloud computing refere-se à entrega sob demanda de recursos de computação via internet, sem a necessidade de interação humana direta com cada provedor de serviço.
- Autoatendimento sob demanda
- Acesso ubíquo
- Pool de recursos
- Elasticidade
- Serviço medido
Principais Modelos de Serviços em Cloud Computing
Os principais modelos de serviços em cloud computing incluem IaaS, PaaS e SaaS.
- IaaS (Infrastructure as a Service)
- PaaS (Platform as a Service)
- SaaS (Software as a Service)
O que é Cloud Computing?
Cloud computing é um modelo que disponibiliza software sob demanda via internet, permitindo que o usuário pague pelo uso do software sem se preocupar com a infraestrutura subjacente. Exemplos incluem Google Apps, Dropbox, Salesforce, Cisco WebEx, entre outros.
- Modelo de disponibilização de software sob demanda via internet
- Usuário paga pelo uso do software sem se preocupar com a infraestrutura
- Exemplos incluem Google Apps, Dropbox, Salesforce, Cisco WebEx
Principais Provedores de Cloud Computing
Alguns dos maiores provedores globais de serviços em cloud computing incluem Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud e Alibaba Cloud. A AWS possui o maior market share, com 33% do mercado global de cloud computing, seguida por Microsoft (18%), Google (9%), Alibaba (7%) e IBM (6%).
- Principais provedores: AWS, Microsoft Azure, GCP, IBM Cloud, Alibaba Cloud
- AWS detém 33% do mercado global de cloud computing
- Microsoft possui 18%, Google 9%, Alibaba 7% e IBM 6%
Características Comuns dos Provedores
Embora cada provedor tenha suas particularidades, eles compartilham muitas características e funcionalidades em comum, como a oferta de soluções IaaS, PaaS e SaaS, data centers globais, alta disponibilidade e escalabilidade, uso de recursos sob demanda, cobrança com base no uso, e disponibilidade de interfaces de programação (APIs) e ferramentas para gerenciamento.
- Oferta de soluções IaaS, PaaS e SaaS
- Data centers globais
- Alta disponibilidade e escalabilidade
- Uso de recursos sob demanda
- Cobrança com base no uso
- Disponibilidade de interfaces de programação (APIs) e ferramentas para gerenciamento
Benefícios da Cloud Computing
Os benefícios da utilização de cloud computing incluem a eliminação de custos com infraestrutura física, redução de custos operacionais, escalabilidade elástica, alta disponibilidade, colaboração em tempo real e foco no core business da organização em vez de em TI.
- Eliminação de custos com infraestrutura física
- Redução de custos operacionais
- Escalabilidade elástica
- Alta disponibilidade
- Colaboração em tempo real
- Foco no core business da organização em vez de em TI
Ferramentas de Data Science na Nuvem
O desenvolvimento de projetos de ciência de dados e machine learning na nuvem requer o uso de diversas ferramentas que dão suporte às diferentes etapas do ciclo de vida. As principais categorias de ferramentas utilizadas incluem ETL, Orquestração, Processamento de dados, Machine Learning, Acompanhamento de Modelos, entre outras.
- ETL (Extract, Transform and Load)
- Orquestração
- Processamento de dados
- Machine Learning
- Acompanhamento de Modelos
- Diversas outras ferramentas utilizadas em projetos de ciência de dados
Ferramentas Comuns em Projetos de Ciência de Dados
Muitas das ferramentas utilizadas em projetos de ciência de dados estão disponíveis tanto em versões open source quanto comerciais, permitindo escolher a melhor opção com base nas necessidades de cada organização. Exemplos incluem DVC para gerenciamento de dados e pipelines, notebooks como Jupyter e Colab, linguagens de programação como Python, R e Scala, frameworks como Tensorflow, PyTorch, scikit-learn, e ambientes de desenvolvimento integrado como o Visual Studio Code.
- Ferramentas disponíveis em versões open source e comerciais
- Exemplos incluem DVC, notebooks (Jupyter, Colab), linguagens de programação (Python, R, Scala), frameworks (Tensorflow, PyTorch, scikit-learn), ambientes de desenvolvimento integrado (Visual Studio Code)
Ferramentas para Machine Learning em Nuvem
Existem diversas ferramentas disponíveis para auxiliar no desenvolvimento, deploy e gerenciamento de soluções de machine learning na nuvem. Algumas das principais ferramentas incluem:
- MLflow: ferramenta para acompanhamento do ciclo de vida de modelos de machine learning, com integração em diversas plataformas de nuvem.
- BentoML: focada no deploy de modelos de forma padronizada, portátil e robusta, permitindo servir modelos como APIs REST, GraphQL e GRPC.
- Kubeflow: plataforma open source de machine learning em Kubernetes, fornecendo pipelines portáteis e reutilizáveis no ambiente Kubernetes.
Boas Práticas em Cloud
Para aproveitar todo o potencial da nuvem no desenvolvimento de aplicações analíticas e de machine learning, algumas boas práticas devem ser adotadas. Algumas dessas boas práticas incluem:
- Infraestrutura como código: provisionar infraestrutura em nuvem por meio de código (Terraform, CloudFormation) permite versionamento, reutilização e automação.
- Containerização: empacotar aplicações em containers (Docker) facilita portabilidade e distribuição dos componentes.
- Orquestração: Kubernetes e serviços de container management provêm escalabilidade e alta disponibilidade para aplicações em containers.
- CI/CD: práticas de integração e entrega contínuas garantem qualidade e agilidade no desenvolvimento e deployment de aplicações.
- Infraestrutura imutável: provisão de novos recursos ao invés de mudança de estado dos existentes facilita rollback e debug.
- Monitoramento: coleta, agregação e visualização de métricas, logs e rastreamentos é essencial para operação em produção.
- Reproducibilidade: versionamento de dados, modelos e ambientes com DVC, MLflow ou Docker permite replicação de experimentos.
- Portabilidade: evitar dependência de provedor permite migrar aplicações entre plataformas de cloud computing com menor atrito.
Conclusão
Com as informações e práticas apresentadas, profissionais de dados estarão preparados para aproveitar todo o potencial da nuvem em projetos de machine learning, impulsionando a geração de valor por meio de dados e inteligência artificial.
