Озеро данных

Озеро данных — это централизованное хранилище, которое позволяет хранить все ваши структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в любом масштабе. В отличие от традиционного хранилища данных, которое хранит данные в предопределенном, обработанном формате, озеро данных содержит огромный объем необработанных данных в их исходном формате до тех пор, пока они не понадобятся. Для искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) эта архитектура невероятно мощна, поскольку она предоставляет специалистам по обработке данных гибкий, массивный пул исходных данных, идеально подходящий для обучения сложных моделей, выполнения разведочного анализа и обнаружения новых закономерностей, не ограничиваясь исходной схемой.

Как работают озера данных в ИИ и машинном обучении

В типичном процессе AI Data Lake служит основным источником достоверных данных для всех потенциальных источников данных. Процесс начинается с приема данных, когда необработанные данные из различных источников, таких как журналы пользователей, ленты социальных сетей, показания датчиков IoT, изображения и видео, загружаются в озеро. Эти данные хранятся в своем первоначальном, неизмененном виде. Когда начинается проект, например, обучение новой модели компьютерного зрения (CV), инженеры могут получить доступ к озеру для извлечения соответствующего подмножества данных. Такой подход "схема при чтении" означает, что структура применяется на этапах анализа данных и предварительной обработки данных, а не при приеме. Эта гибкость имеет решающее значение для итеративной разработки ML, где требования к данным могут меняться по мере развития модели. Крупные поставщики облачных вычислений, такие как AWS и Google Cloud, предлагают надежные сервисы для построения и управления озерами данных.

Реальные приложения AI/ML

Озера данных (Data Lakes) имеют основополагающее значение для разработки масштабных AI-решений, основанных на разнообразных и объемных наборах данных.

1. Разработка автономных транспортных средств: Парк самоуправляемых автомобилей ежедневно генерирует терабайты необработанных данных с датчиков, включая облака точек LiDAR, видео высокого разрешения и показания радаров. Эти большие данные передаются в озеро данных (Data Lake). Инженеры и исследователи могут позже запрашивать это огромное хранилище, чтобы найти редкие или сложные сценарии, такие как неожиданный переход пешехода через дорогу ночью, для использования в обучении и моделировании. Это обеспечивает непрерывное улучшение моделей восприятия для таких задач, как обнаружение объектов, и гарантирует их устойчивость к крайним случаям. Платформы, такие как Databricks, часто используются для управления этими рабочими процессами.
2. Анализ медицинских изображений: Больницы и научно-исследовательские институты собирают медицинские изображения (МРТ, рентген, КТ) с различных аппаратов в разных форматах. Централизуя эти данные в озере данных, они создают богатый, разнообразный набор данных для исследований и разработок. Специалисты по анализу данных могут получить доступ к этим необработанным данным изображений для разработки диагностических моделей ИИ, например, обучив модель YOLO на коллекции, такой как набор данных об опухолях головного мозга. Хранение необработанных данных сохраняет важные детали, которые могут быть потеряны в предварительно обработанных форматах, поддерживая более точные решения ИИ в здравоохранении.

Отличие от смежных концепций

Важно отличать озера данных от других парадигм хранения данных.

• Хранилище данных vs. Озеро данных: Основное различие заключается в структуре и назначении данных. Хранилище данных хранит структурированные, отфильтрованные данные, которые были обработаны для определенной цели, обычно для бизнес-аналитики. В отличие от этого, озеро данных хранит необработанные, неотфильтрованные данные всех типов (структурированные, полуструктурированные и неструктурированные) без предопределенной схемы. Это делает озера данных более подходящими для исследовательского характера машинного обучения.
• База данных vs. Озеро данных: Традиционная база данных, особенно реляционная, такая как SQL, требует, чтобы данные соответствовали строгой, предопределенной схеме, прежде чем их можно будет записать. Это известно как «схема при записи». Озера данных используют подход «схема при чтении», обеспечивая гибкость, необходимую для обработки разнообразных форматов данных, распространенных в ИИ, таких как изображения, текст и журналы датчиков. В то время как базы данных оптимизированы для быстрых транзакционных запросов, озера данных построены для крупномасштабной аналитической обработки с использованием таких инструментов, как Apache Spark.
• Интеллектуальный анализ данных vs. Озеро данных: Озеро данных — это хранилище. Интеллектуальный анализ данных, с другой стороны, — это процесс обнаружения закономерностей и инсайтов из больших наборов данных. Методы интеллектуального анализа данных применяются к данным, хранящимся внутри озера данных.

Преимущества и сложности

Преимущества:

• Гибкость: Хранит любые типы данных из любого источника без предварительного структурирования.
• Масштабируемость: Легко обрабатывает огромные объемы данных, от терабайт до петабайт, используя распределенные системы хранения, такие как Apache Hadoop.
• Экономическая эффективность: Использует недорогое стандартное хранилище, что делает доступным хранение огромных объемов данных.
• Демократизация данных: Делает необработанные данные доступными для различных команд (специалистов по данным, аналитиков, инженеров ML) для различных вариантов использования, от отчетности до глубокого обучения.
• Защита от устаревания: Обеспечивает бессрочное хранение необработанных данных, позволяя проводить будущий анализ с помощью новых инструментов и методов, которых сегодня не существует.

Сложности:

• Управление данными: Обеспечение качества данных, происхождения и контроля доступа может быть сложным.
• Безопасность: Защита конфиденциальных необработанных данных требует надежной безопасности данных и мер по защите конфиденциальности данных.
• Риск возникновения «болота данных»: Без надлежащего управления, метаданных и каталогизации озеро данных может стать неорганизованным и трудным в эффективном использовании, превратившись в «болото данных» — концепцию, объясненную ведущими компаниями по управлению данными.
• Сложность: Требуются специальные навыки для управления и анализа. Эффективные практики MLOps имеют решающее значение для управления жизненным циклом от приема данных до развертывания модели.