Schaffe Mehrwert für Deine Data Science Projekte

Data Science und datengetriebene Entscheidungen sind für viele Unternehmen zu einem zentralen Bestandteil ihres Tagesgeschäfts geworden, der in den kommenden Jahren nur noch an Wichtigkeit zunehmen wird. Bis Ende 2022 werden viele Unternehmen eine Cloud-Strategie eingeführt haben:

„70 % der Unternehmen werden bis 2022 über eine formale Cloud-Strategie verfügen, und diejenigen, die diese nicht einführen, werden es schwer haben.“
– Gartner-Forschung

Dadurch, dass sich Cloud-Technologien zu einem Grundbaustein in allen Arten von Unternehmen entwickeln, werden sie auch immer leichter verfügbar. Dies senkt die Einstiegshürde für die Entwicklung Cloud-nativer Anwendungen.

In diesem Blogeintrag werden wir uns damit beschäftigen, wie und warum wir Data Science Projekte am besten in der Cloud durchführen. Ich gebe einen Überblick über die erforderlichen Schritte, um ein Data Science Projekt in die Cloud zu verlagern, und gebe einige Best Practices aus meiner eigenen Erfahrung weiter, um häufige Fallstricke zu vermeiden.

Ich erörtere keine spezifischen Lösungsmuster für einzelne Cloud-Anbieter, stelle keine Vergleiche auf und gehe auch nicht im Detail auf Best Practices für Machine Learning und DevOps ein.

Data Science Projekte profitieren von der Nutzung öffentlicher Cloud-Dienste

Ein gängiger Ansatz für Data Science Projekte besteht darin, zunächst lokal Daten zu bearbeiten und Modelle auf Snapshot-basierten Daten zu trainieren und auszuwerten. Dies hilft in einem frühen Stadium Schritt zu halten, solange noch unklar ist, ob Machine Learning das identifizierte Problem überhaupt lösen kann. Nach der Erstellung einer ersten Modellversion, die den Anforderungen des Unternehmens entspricht, soll das Modell eingesetzt werden und somit Mehrwert schaffen.

Zum Einsatz eines Modells in Produktion gibt es normalerweise zwei Möglichkeiten: 1) Einsatz des Modells in einer on-premises Infrastruktur oder 2) Einsatz des Modells in einer Cloud-Umgebung bei einem Cloud-Anbieter Deiner Wahl. Die lokale Bereitstellung des Modells on-premises mag zunächst verlockend klingen, und es gibt Fälle, in denen dies eine umsetzbare Option ist. Allerdings können die Kosten für den Aufbau und die Wartung einer Data Science-spezifischen Infrastruktur recht hoch sein. Dies resultiert aus den unterschiedlichen Anforderungen, die von spezifischer Hardware über die Bewältigung von Spitzenbelastung während Trainingsphasen bis hin zu zusätzlichen, voneinander abhängigen Softwarekomponenten reichen.

Verschiedene Cloud-Konfigurationen bieten unterschiedliche Freiheitsgrade

Bei der Nutzung der Cloud wird zwischen «Infrastructure as a Service» (IaaS), «Container as a Service» (CaaS), «Platform as a Service» (PaaS) und «Software as a Service» (SaaS) unterschieden, wobei man in der Regel Flexibilität gegen Wartungsfreundlichkeit tauscht. Die folgende Abbildung veranschaulicht die Unterschiedlichen Abdeckungen auf den einzelnen Serviceebenen.

  • «On-Premises» musst Du dich um alles selbst kümmern: Bestellung und Einrichtung der erforderlichen Hardware, Einrichtung Deiner Datenpipeline und Entwicklung, Ausführung und Überwachung Deiner Anwendungen.
  • Bei «Infrastructure as a Service» kümmert sich der Anbieter um die Hardwarekomponenten und liefert eine virtuelle Maschine mit einer festen Version eines Betriebssystems (OS).
  • Bei «Containers as a Service» bietet der Anbieter eine Container-Plattform und eine Orchestrierungslösung an. Du kannst Container-Images aus einer öffentlichen Registry verwenden, diese anpassen oder eigene Container erstellen.
  • Bei «Platform as a Service»-Diensten musst Du in der Regel nur noch Deine Daten einbringen, um mit der Entwicklung Deiner Anwendung loszulegen. Falls es sich um eine serverlose Lösung handelt, sind auch keine Annahmen zur Servergröße nötig.
  • «Software as a Service»-Lösungen als höchstes Service-Level sind auf einen bestimmten Zweck zugeschnitten und beinhalten einen sehr geringen Aufwand für Einrichtung und Wartung. Dafür bieten sie aber nur eine stark begrenzte Flexibilität, denn neue Funktionen müssen in der Regel beim Anbieter angefordert werden.

Öffentliche Cloud-Dienste sind bereits auf die Bedürfnisse von Data Science Projekten zugeschnitten

Zu den Vorteilen der Public-Cloud gehören Skalierbarkeit, Entkopplung von Ressourcen und Pay-as-you-go-Modelle. Diese Vorteile sind bereits ein Plus für Data Science Anwendungen, z. B. für die Skalierung von Ressourcen für den Trainingsprozess. Darüber hinaus haben alle drei großen Cloud-Anbieter einen Teil ihres Servicekatalogs auf Data Science Anwendungen zugeschnitten, jeder von ihnen mit seinen eigenen Stärken und Schwächen.

Dazu gehören nicht nur spezielle Hardware wie GPUs, sondern auch integrierte Lösungen für ML-Operationen wie automatisierte Bereitstellungen, Modellregistrierungen und die Überwachung von Modellleistung und Datendrift. Viele neue Funktionen werden ständig entwickelt und zur Verfügung gestellt. Um mit diesen Innovationen und Funktionen on-premises Schritt zu halten, musst Du eine beträchtliche Anzahl von Ressourcen aufwenden, ohne dass sich dies direkt auf Dein Geschäft auswirkt.

Wenn Du an einer ausführlichen Diskussion über die Bedeutung der Cloud für den Erfolg von KI-Projekten interessiert bist, dann schau Dir doch dieses White Paper auf dem statworx Content Hub an.

Die Durchführung Deines Projekts in der Cloud erfolgt in nur 5 einfachen Schritten

Wenn Du mit der Nutzung der Cloud für Data Science Projekte beginnen möchtest, musst Du im Vorfeld einige wichtige Entscheidungen treffen und entsprechende Schritte unternehmen. Wir werden uns jeden dieser Schritte genauer ansehen.

1.    Auswahl der Cloud-Serviceebene

Bei der Wahl der Serviceebene sind die gängigsten Muster für Data-Science-Anwendungen CaaS oder PaaS. Der Grund dafür ist, dass «Infrastructure as a Service» hohe Kosten verursachen kann, die aus der Wartung virtueller Maschinen oder dem Aufbau von Skalierbarkeit über VMs hinweg resultieren. SaaS-Dienste hingegen sind bereits auf ein bestimmtes Geschäftsproblem zugeschnitten und sind einfach in Betrieb zu nehmen, anstatt ein eigenes Modell und eine eigene Anwendung zu entwickeln.

CaaS bietet den Hauptvorteil, dass Container auf jeder Containerplattform eines beliebigen Anbieters bereitgestellt werden können. Und wenn die Anwendung nicht nur aus dem Machine Learning Modell besteht, sondern zusätzliche Mikrodienste oder Front-End-Komponenten benötigt, können diese alle mit CaaS gehostet werden. Der Nachteil ist, dass, ähnlich wie bei einer On-Premises-Einführung, Container-Images für MLops-Tools wie Model Registry, Pipelines und Modell-Performance-Monitoring nicht standardmäßig verfügbar sind und mit der Anwendung erstellt und integriert werden müssen. Je größer die Anzahl der verwendeten Tools und Bibliotheken ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass künftige Versionen irgendwann Inkompatibilitäten aufweisen oder sogar überhaupt nicht mehr zusammenpassen.

PaaS-Dienste wie Azure Machine Learning, Google Vertex AI oder Amazon SageMaker hingegen haben all diese Funktionalitäten bereits integriert. Der Nachteil dieser Dienste ist, dass sie alle mit komplexen Kostenstrukturen einhergehen und spezifisch für den jeweiligen Cloud-Anbieter sind. Je nach Projektanforderungen können sich die PaaS-Dienste in einigen speziellen Fällen als zu restriktiv erweisen.

Beim Vergleich von CaaS und PaaS geht es meist um den Kompromiss zwischen Flexibilität und einem höheren Grad an Anbieterbindung. Eine stärkere Bindung an den Anbieter ist mit einem Aufpreis verbunden, der für die enthaltenen Funktionen, die größere Kompatibilität und die höhere Entwicklungsgeschwindigkeit zu entrichten ist. Eine höhere Flexibilität wiederum geht mit einem höheren Integrations- und Wartungsaufwand einher.

2.    Daten in der Cloud verfügbar machen

In der Regel besteht der erste Schritt zur Bereitstellung Deiner Daten darin, einen Schnappschuss der Daten in einen Cloud-Objektspeicher hochzuladen. Diese sind gut mit anderen Diensten integriert und können später mit geringem Aufwand durch eine geeignetere Datenspeicherlösung ersetzt werden. Sobald die Ergebnisse des Machine Learning Modells aus geschäftlicher Sicht geeignet sind, sollten Data Engineers einen Prozess einrichten, um Deine Daten automatisch auf dem neuesten Stand zu halten.

3.    Aufbau einer Pipeline für die Vorverarbeitung

Ein entscheidender Schritt bei jedem Data Science Projekt ist der Aufbau einer robusten Pipeline für die Datenvorverarbeitung. Dadurch wird sichergestellt, dass Deine Daten sauber und bereit für die Modellierung sind, was Dir auf lange Sicht Zeit und Mühe erspart. Ein bewährtes Verfahren ist die Einrichtung einer CICD-Pipeline (Continuous Integration and Continuous Delivery), um die Bereitstellung und das Testen Deiner Vorverarbeitung zu automatisieren und sie in Deinen DevOps-Zyklus einzubinden. Die Cloud hilft Dir, Deine Pipelines automatisch zu skalieren, um jede für das Training Deines Modells benötigte Datenmenge zu bewältigen.

4.    Training und Evaluierung des Modells

In dieser Phase wird die Preprocessing-Pipeline durch Hinzufügen von Modellierungskomponenten erweitert. Dazu gehört auch die Abstimmung von Hyperparametern, die wiederum von Cloud-Diensten durch die Skalierung von Ressourcen und die Speicherung der Ergebnisse der einzelnen Trainingsexperimente zum leichteren Vergleich unterstützt wird. Alle Cloud-Anbieter bieten einen automatisierten Dienst für Machine Learning an. Dieser kann entweder genutzt werden, um schnell die erste Version eines Modells zu erstellen und die Leistung mit den Daten über mehrere Modelltypen hinweg zu vergleichen. Auf diese Weise kannst Du schnell beurteilen, ob die Daten und die Vorverarbeitung ausreichen, um das Geschäftsproblem zu lösen. Außerdem kann das Ergebnis als Benchmark für Data Scientists verwendet werden. Das beste Modell sollte in einer Modellregistrierung gespeichert werden, damit es einsatzbereit und transparent ist.

Falls ein Modell bereits lokal oder on-premises trainiert wurde, ist es möglich, das Training zu überspringen und das Modell einfach in die Modellregistrierung zu laden.

5.   Bereitstellung des Modells für die Business Unit

Der letzte und wahrscheinlich wichtigste Schritt ist die Bereitstellung des Modells für Deine Business Unit, damit diese einen Nutzen daraus ziehen kann. Alle Cloud-Anbieter bieten Lösungen an, um das Modell mit geringem Aufwand skalierbar bereitzustellen. Schließlich werden alle Teile, die in den früheren Schritten von der automatischen Bereitstellung der neuesten Daten über die Anwendung der Vorverarbeitung und die Einspeisung der Daten in das bereitgestellte Modell erstellt wurden, zusammengeführt.

Jetzt haben wir die einzelnen Schritte für das Onboarding Deines Data Science Projekts durchlaufen. Mit diesen 5 Schritten bist Du auf dem besten Weg, Deinen Data-Science-Workflow in die Cloud zu verlagern. Um einige der üblichen Fallstricke zu vermeiden, möchte ich hier einige Erkenntnisse aus meinen persönlichen Erfahrungen weitergeben, die sich positiv auf den Erfolg Deines Projekts auswirken können.

Erleichtere Dir den Umstieg auf die Cloud mit diesen nützlichen Tipps

Beginne frühzeitig mit der Nutzung der Cloud.

Wenn Du früh damit beginnst, kann sich Dein Team mit den Funktionen der Plattform vertraut machen. Auf diese Weise kannst Du die Möglichkeiten der Plattform optimal nutzen und potenzielle Probleme und umfangreiche Umstrukturierungen vermeiden.

Stelle sicher, dass Deine Daten zugänglich sind.

Dies mag selbstverständlich erscheinen, aber es ist wichtig, dass Deine Daten beim Wechsel in die Cloud leicht zugänglich sind. Dies gilt insbesondere dann, wenn Du Deine Daten lokal generierst und anschliessend in die Cloud übertragen musst.

Erwäge den Einsatz von serverlosem Computing.

Serverless Computing ist eine großartige Option für Data Science Projekte, da es Dir ermöglicht, Deine Ressourcen nach Bedarf zu skalieren, ohne dass Du Server bereitstellen oder verwalten musst.

Vergiss nicht die Sicherheit.

Zwar bieten alle Cloud-Anbieter einige der modernsten IT-Sicherheitseinrichtungen an, doch einige davon sind bei der Konfiguration leicht zu übersehen und können Dein Projekt einem unnötigen Risiko aussetzen.

Überwache Deine Cloud-Kosten.

Bei der Optimierung von on-premises Lösungen geht es oft um die Spitzenauslastung von Ressourcen, da Hardware oder Lizenzen begrenzt sind. Mit Skalierbarkeit und Pay-as-you-go verschiebt sich dieses Paradigma stärker in Richtung Kostenoptimierung. Die Kostenoptimierung ist in der Regel nicht die erste Maßnahme, die man zu Beginn eines Projekts ergreift, aber wenn man die Kosten im Auge behält, können unangenehme Überraschungen vermeiden und die Cloud-Anwendung zu einem späteren Zeitpunkt noch kosteneffizienter gestalten werden.

Lass Deine Data Science Projekte mit der Cloud abheben

Wenn Du Dein nächstes Data Science Projekt in Angriff nimmst, ist die frühzeitige Nutzung der Cloud eine gute Option. Die Cloud ist skalierbar, flexibel und bietet eine Vielzahl von Diensten, mit denen Du das Beste aus Deinem Projekt herausholen kannst. Cloud-basierte Architekturen sind eine moderne Art der Anwendungsentwicklung, die in Zukunft noch mehr an Bedeutung gewinnen wird.

Wenn Du die vorgestellten Schritte befolgst, wirst Du auf diesem Weg unterstützt und kannst mit neusten Trends und Entwicklungen Schritt halten. Außerdem kannst Du mit meinen Tipps viele der üblichen Fallstricke vermeiden, die oft auf diesem Weg auftreten. Wenn Du also nach einer Möglichkeit suchst, das Beste aus Deinem Data Science Projekt herauszuholen, ist die Cloud definitiv eine Überlegung wert. Alexander Broska Alexander Broska Alexander Broska Alexander Broska

Schaffe Mehrwert für Deine Data Science Projekte

Data Science und datengetriebene Entscheidungen sind für viele Unternehmen zu einem zentralen Bestandteil ihres Tagesgeschäfts geworden, der in den kommenden Jahren nur noch an Wichtigkeit zunehmen wird. Bis Ende 2022 werden viele Unternehmen eine Cloud-Strategie eingeführt haben:

„70 % der Unternehmen werden bis 2022 über eine formale Cloud-Strategie verfügen, und diejenigen, die diese nicht einführen, werden es schwer haben.“
– Gartner-Forschung

Dadurch, dass sich Cloud-Technologien zu einem Grundbaustein in allen Arten von Unternehmen entwickeln, werden sie auch immer leichter verfügbar. Dies senkt die Einstiegshürde für die Entwicklung Cloud-nativer Anwendungen.

In diesem Blogeintrag werden wir uns damit beschäftigen, wie und warum wir Data Science Projekte am besten in der Cloud durchführen. Ich gebe einen Überblick über die erforderlichen Schritte, um ein Data Science Projekt in die Cloud zu verlagern, und gebe einige Best Practices aus meiner eigenen Erfahrung weiter, um häufige Fallstricke zu vermeiden.

Ich erörtere keine spezifischen Lösungsmuster für einzelne Cloud-Anbieter, stelle keine Vergleiche auf und gehe auch nicht im Detail auf Best Practices für Machine Learning und DevOps ein.

Data Science Projekte profitieren von der Nutzung öffentlicher Cloud-Dienste

Ein gängiger Ansatz für Data Science Projekte besteht darin, zunächst lokal Daten zu bearbeiten und Modelle auf Snapshot-basierten Daten zu trainieren und auszuwerten. Dies hilft in einem frühen Stadium Schritt zu halten, solange noch unklar ist, ob Machine Learning das identifizierte Problem überhaupt lösen kann. Nach der Erstellung einer ersten Modellversion, die den Anforderungen des Unternehmens entspricht, soll das Modell eingesetzt werden und somit Mehrwert schaffen.

Zum Einsatz eines Modells in Produktion gibt es normalerweise zwei Möglichkeiten: 1) Einsatz des Modells in einer on-premises Infrastruktur oder 2) Einsatz des Modells in einer Cloud-Umgebung bei einem Cloud-Anbieter Deiner Wahl. Die lokale Bereitstellung des Modells on-premises mag zunächst verlockend klingen, und es gibt Fälle, in denen dies eine umsetzbare Option ist. Allerdings können die Kosten für den Aufbau und die Wartung einer Data Science-spezifischen Infrastruktur recht hoch sein. Dies resultiert aus den unterschiedlichen Anforderungen, die von spezifischer Hardware über die Bewältigung von Spitzenbelastung während Trainingsphasen bis hin zu zusätzlichen, voneinander abhängigen Softwarekomponenten reichen.

Verschiedene Cloud-Konfigurationen bieten unterschiedliche Freiheitsgrade

Bei der Nutzung der Cloud wird zwischen «Infrastructure as a Service» (IaaS), «Container as a Service» (CaaS), «Platform as a Service» (PaaS) und «Software as a Service» (SaaS) unterschieden, wobei man in der Regel Flexibilität gegen Wartungsfreundlichkeit tauscht. Die folgende Abbildung veranschaulicht die Unterschiedlichen Abdeckungen auf den einzelnen Serviceebenen.

Öffentliche Cloud-Dienste sind bereits auf die Bedürfnisse von Data Science Projekten zugeschnitten

Zu den Vorteilen der Public-Cloud gehören Skalierbarkeit, Entkopplung von Ressourcen und Pay-as-you-go-Modelle. Diese Vorteile sind bereits ein Plus für Data Science Anwendungen, z. B. für die Skalierung von Ressourcen für den Trainingsprozess. Darüber hinaus haben alle drei großen Cloud-Anbieter einen Teil ihres Servicekatalogs auf Data Science Anwendungen zugeschnitten, jeder von ihnen mit seinen eigenen Stärken und Schwächen.

Dazu gehören nicht nur spezielle Hardware wie GPUs, sondern auch integrierte Lösungen für ML-Operationen wie automatisierte Bereitstellungen, Modellregistrierungen und die Überwachung von Modellleistung und Datendrift. Viele neue Funktionen werden ständig entwickelt und zur Verfügung gestellt. Um mit diesen Innovationen und Funktionen on-premises Schritt zu halten, musst Du eine beträchtliche Anzahl von Ressourcen aufwenden, ohne dass sich dies direkt auf Dein Geschäft auswirkt.

Wenn Du an einer ausführlichen Diskussion über die Bedeutung der Cloud für den Erfolg von KI-Projekten interessiert bist, dann schau Dir doch dieses White Paper auf dem statworx Content Hub an.

Die Durchführung Deines Projekts in der Cloud erfolgt in nur 5 einfachen Schritten

Wenn Du mit der Nutzung der Cloud für Data Science Projekte beginnen möchtest, musst Du im Vorfeld einige wichtige Entscheidungen treffen und entsprechende Schritte unternehmen. Wir werden uns jeden dieser Schritte genauer ansehen.

1.    Auswahl der Cloud-Serviceebene

Bei der Wahl der Serviceebene sind die gängigsten Muster für Data-Science-Anwendungen CaaS oder PaaS. Der Grund dafür ist, dass «Infrastructure as a Service» hohe Kosten verursachen kann, die aus der Wartung virtueller Maschinen oder dem Aufbau von Skalierbarkeit über VMs hinweg resultieren. SaaS-Dienste hingegen sind bereits auf ein bestimmtes Geschäftsproblem zugeschnitten und sind einfach in Betrieb zu nehmen, anstatt ein eigenes Modell und eine eigene Anwendung zu entwickeln.

CaaS bietet den Hauptvorteil, dass Container auf jeder Containerplattform eines beliebigen Anbieters bereitgestellt werden können. Und wenn die Anwendung nicht nur aus dem Machine Learning Modell besteht, sondern zusätzliche Mikrodienste oder Front-End-Komponenten benötigt, können diese alle mit CaaS gehostet werden. Der Nachteil ist, dass, ähnlich wie bei einer On-Premises-Einführung, Container-Images für MLops-Tools wie Model Registry, Pipelines und Modell-Performance-Monitoring nicht standardmäßig verfügbar sind und mit der Anwendung erstellt und integriert werden müssen. Je größer die Anzahl der verwendeten Tools und Bibliotheken ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass künftige Versionen irgendwann Inkompatibilitäten aufweisen oder sogar überhaupt nicht mehr zusammenpassen.

PaaS-Dienste wie Azure Machine Learning, Google Vertex AI oder Amazon SageMaker hingegen haben all diese Funktionalitäten bereits integriert. Der Nachteil dieser Dienste ist, dass sie alle mit komplexen Kostenstrukturen einhergehen und spezifisch für den jeweiligen Cloud-Anbieter sind. Je nach Projektanforderungen können sich die PaaS-Dienste in einigen speziellen Fällen als zu restriktiv erweisen.

Beim Vergleich von CaaS und PaaS geht es meist um den Kompromiss zwischen Flexibilität und einem höheren Grad an Anbieterbindung. Eine stärkere Bindung an den Anbieter ist mit einem Aufpreis verbunden, der für die enthaltenen Funktionen, die größere Kompatibilität und die höhere Entwicklungsgeschwindigkeit zu entrichten ist. Eine höhere Flexibilität wiederum geht mit einem höheren Integrations- und Wartungsaufwand einher.

2.    Daten in der Cloud verfügbar machen

In der Regel besteht der erste Schritt zur Bereitstellung Deiner Daten darin, einen Schnappschuss der Daten in einen Cloud-Objektspeicher hochzuladen. Diese sind gut mit anderen Diensten integriert und können später mit geringem Aufwand durch eine geeignetere Datenspeicherlösung ersetzt werden. Sobald die Ergebnisse des Machine Learning Modells aus geschäftlicher Sicht geeignet sind, sollten Data Engineers einen Prozess einrichten, um Deine Daten automatisch auf dem neuesten Stand zu halten.

3.    Aufbau einer Pipeline für die Vorverarbeitung

Ein entscheidender Schritt bei jedem Data Science Projekt ist der Aufbau einer robusten Pipeline für die Datenvorverarbeitung. Dadurch wird sichergestellt, dass Deine Daten sauber und bereit für die Modellierung sind, was Dir auf lange Sicht Zeit und Mühe erspart. Ein bewährtes Verfahren ist die Einrichtung einer CICD-Pipeline (Continuous Integration and Continuous Delivery), um die Bereitstellung und das Testen Deiner Vorverarbeitung zu automatisieren und sie in Deinen DevOps-Zyklus einzubinden. Die Cloud hilft Dir, Deine Pipelines automatisch zu skalieren, um jede für das Training Deines Modells benötigte Datenmenge zu bewältigen.

4.    Training und Evaluierung des Modells

In dieser Phase wird die Preprocessing-Pipeline durch Hinzufügen von Modellierungskomponenten erweitert. Dazu gehört auch die Abstimmung von Hyperparametern, die wiederum von Cloud-Diensten durch die Skalierung von Ressourcen und die Speicherung der Ergebnisse der einzelnen Trainingsexperimente zum leichteren Vergleich unterstützt wird. Alle Cloud-Anbieter bieten einen automatisierten Dienst für Machine Learning an. Dieser kann entweder genutzt werden, um schnell die erste Version eines Modells zu erstellen und die Leistung mit den Daten über mehrere Modelltypen hinweg zu vergleichen. Auf diese Weise kannst Du schnell beurteilen, ob die Daten und die Vorverarbeitung ausreichen, um das Geschäftsproblem zu lösen. Außerdem kann das Ergebnis als Benchmark für Data Scientists verwendet werden. Das beste Modell sollte in einer Modellregistrierung gespeichert werden, damit es einsatzbereit und transparent ist.

Falls ein Modell bereits lokal oder on-premises trainiert wurde, ist es möglich, das Training zu überspringen und das Modell einfach in die Modellregistrierung zu laden.

5.   Bereitstellung des Modells für die Business Unit

Der letzte und wahrscheinlich wichtigste Schritt ist die Bereitstellung des Modells für Deine Business Unit, damit diese einen Nutzen daraus ziehen kann. Alle Cloud-Anbieter bieten Lösungen an, um das Modell mit geringem Aufwand skalierbar bereitzustellen. Schließlich werden alle Teile, die in den früheren Schritten von der automatischen Bereitstellung der neuesten Daten über die Anwendung der Vorverarbeitung und die Einspeisung der Daten in das bereitgestellte Modell erstellt wurden, zusammengeführt.

Jetzt haben wir die einzelnen Schritte für das Onboarding Deines Data Science Projekts durchlaufen. Mit diesen 5 Schritten bist Du auf dem besten Weg, Deinen Data-Science-Workflow in die Cloud zu verlagern. Um einige der üblichen Fallstricke zu vermeiden, möchte ich hier einige Erkenntnisse aus meinen persönlichen Erfahrungen weitergeben, die sich positiv auf den Erfolg Deines Projekts auswirken können.

Erleichtere Dir den Umstieg auf die Cloud mit diesen nützlichen Tipps

Beginne frühzeitig mit der Nutzung der Cloud.

Wenn Du früh damit beginnst, kann sich Dein Team mit den Funktionen der Plattform vertraut machen. Auf diese Weise kannst Du die Möglichkeiten der Plattform optimal nutzen und potenzielle Probleme und umfangreiche Umstrukturierungen vermeiden.

Stelle sicher, dass Deine Daten zugänglich sind.

Dies mag selbstverständlich erscheinen, aber es ist wichtig, dass Deine Daten beim Wechsel in die Cloud leicht zugänglich sind. Dies gilt insbesondere dann, wenn Du Deine Daten lokal generierst und anschliessend in die Cloud übertragen musst.

Erwäge den Einsatz von serverlosem Computing.

Serverless Computing ist eine großartige Option für Data Science Projekte, da es Dir ermöglicht, Deine Ressourcen nach Bedarf zu skalieren, ohne dass Du Server bereitstellen oder verwalten musst.

Vergiss nicht die Sicherheit.

Zwar bieten alle Cloud-Anbieter einige der modernsten IT-Sicherheitseinrichtungen an, doch einige davon sind bei der Konfiguration leicht zu übersehen und können Dein Projekt einem unnötigen Risiko aussetzen.

Überwache Deine Cloud-Kosten.

Bei der Optimierung von on-premises Lösungen geht es oft um die Spitzenauslastung von Ressourcen, da Hardware oder Lizenzen begrenzt sind. Mit Skalierbarkeit und Pay-as-you-go verschiebt sich dieses Paradigma stärker in Richtung Kostenoptimierung. Die Kostenoptimierung ist in der Regel nicht die erste Maßnahme, die man zu Beginn eines Projekts ergreift, aber wenn man die Kosten im Auge behält, können unangenehme Überraschungen vermeiden und die Cloud-Anwendung zu einem späteren Zeitpunkt noch kosteneffizienter gestalten werden.

Lass Deine Data Science Projekte mit der Cloud abheben

Wenn Du Dein nächstes Data Science Projekt in Angriff nimmst, ist die frühzeitige Nutzung der Cloud eine gute Option. Die Cloud ist skalierbar, flexibel und bietet eine Vielzahl von Diensten, mit denen Du das Beste aus Deinem Projekt herausholen kannst. Cloud-basierte Architekturen sind eine moderne Art der Anwendungsentwicklung, die in Zukunft noch mehr an Bedeutung gewinnen wird.

Wenn Du die vorgestellten Schritte befolgst, wirst Du auf diesem Weg unterstützt und kannst mit neusten Trends und Entwicklungen Schritt halten. Außerdem kannst Du mit meinen Tipps viele der üblichen Fallstricke vermeiden, die oft auf diesem Weg auftreten. Wenn Du also nach einer Möglichkeit suchst, das Beste aus Deinem Data Science Projekt herauszuholen, ist die Cloud definitiv eine Überlegung wert. Alexander Broska Alexander Broska Alexander Broska Alexander Broska