Nu organisaties steeds meer vertrouwen op datagestuurde inzichten om productbeslissingen vorm te geven, is de onderliggende infrastructuur voor big data en machine learning een cruciaal concurrentievoordeel geworden. De uitdaging gaat niet langer alleen over modellering, maar over het creëren van schaalbare, betrouwbare en efficiënte systemen die petabytes aan gegevens kunnen verwerken en tegelijkertijd ontwikkelaars de mogelijkheid bieden. De transitie van geïsoleerde datatools naar uniforme end-to-end-platforms vertegenwoordigt een aanzienlijke verschuiving in de manier waarop bedrijven ML-activiteiten benaderen.
Surya Bhaskar Reddy Karri, een software-ingenieur met uitgebreide ervaring in het ontwikkelen en optimaliseren van productiviteitstools voor ontwikkelaars voor big data en machine learning-infrastructuur bij bedrijven als Pinterest, heeft centraal gestaan in deze ontwikkeling. Zijn werk op platforms als MLDeploy en ModelHub benadrukt de beweging van de industrie naar geïntegreerde systemen die prioriteit geven aan ontwikkelaarservaring, automatisering en operationele stabiliteit. Karri’s inzicht weerspiegelt een bredere trend om de interne infrastructuur als een product te behandelen, ontworpen om de ingenieurs en datawetenschappers te dienen die er dagelijks gebruik van maken.
Ontwikkeling naar uniforme platforms
De reis naar het op grote schaal bouwen van een data-infrastructuur begint vaak met een eenvoudig doel: het benutten van data om de gebruikerservaring te verbeteren. De praktische obstakels om dit te bereiken kunnen echter enorm zijn, waardoor de focus verschuift van datawetenschap naar data-engineering. Al vroeg onderkende Karri dit fundamentele wrijvingspunt in de industrie.
Hij legt uit: “In het begin van mijn carrière was ik gefascineerd door de manier waarop datagestuurde inzichten productbeslissingen en gebruikerservaringen op grote schaal konden beïnvloeden. Maar ik besefte al snel dat het grootste obstakel niet het modelleren zelf was, maar de wrijving bij het verkrijgen van toegang tot, het beheren en het operationeel maken van gegevens.” Dit inzicht leidde zijn werk naar het bouwen van basisinstrumenten die de complexiteit abstraheren.
In de loop van de tijd is zijn aanpak uitgegroeid van het creëren van op zichzelf staande oplossingen tot het ontwikkelen van uitgebreide ecosystemen. Karri merkt op: “Mijn aanpak is geëvolueerd van het bouwen van geïsoleerde datasystemen naar het bouwen van uniforme, end-to-end platforms die data-ontdekking, orkestratie en integratie integreren. ML-levenscyclusbeheer.” Deze strategische verschuiving is van cruciaal belang voor het meten en verbeteren van de snelheid van ontwikkelaars, een sleutelfactor bij innovatie die vaak wordt gevolgd met behulp van meetgegevens voor softwarelevering.
Vereenvoudiging van de modelimplementatie
Een van de belangrijkste hindernissen in de levenscyclus van machine learning is de kloof tussen modelontwikkeling en productie-implementatie. Traditionele workflows omvatten vaak handmatige overdrachten tussen datawetenschappers, ML-ingenieurs en infrastructuurteams, waardoor knelpunten en inconsistenties ontstaan. De ontwikkeling van gestandaardiseerde toollagen is van cruciaal belang om deze kloof te overbruggen en innovatie te versnellen.
Om dit aan te pakken leidde Karri het ontwerp van MLDeploy, een platform bedoeld om het hele proces te stroomlijnen. “MLDeploy is ontworpen om de implementatie van machine learning net zo naadloos te maken als de implementatie van code”, zegt hij. Dit doel vereiste een systeem dat de levenscyclus van het model van begin tot eind kon automatiseren.
Volgens Karri: “Het platform integreert nauw met Pinterest’s interne Compute Platform en datasetsystemen, waardoor reproduceerbaarheid, versiebeheer en eenvoudig terugdraaien worden gegarandeerd.” Een dergelijke integratie is van fundamenteel belang voor moderne MLO’s waar ze zijn gevestigd ontwerppatronen voor modelimplementatie en een duidelijke uitvoeringsovereenkomst standaardiseren hoe modellen worden beheerd.
Uitdagingen op ondernemingsniveau oplossen
Naarmate ML-systemen groeien om aan de zakelijke behoeften te voldoen, ontstaan er nieuwe uitdagingen op het gebied van resourcebeheer, taakorkestratie en systeemveerkracht. Op deze schaal gaat efficiëntie niet alleen over prestaties, maar ook over kostenbeheersing en stabiliteit over duizenden gelijktijdige processen. Het aanpakken van deze problemen vereist een focus op fouttolerant ontwerp en intelligente toewijzing van middelen.
Karri identificeert drie primaire uitdagingen: “Op ondernemingsniveau liggen de belangrijkste uitdagingen op het gebied van orkestratie, bronnenconflicten en systeemobservatie.” Efficiënt beheer van waardevolle bronnen zoals GPU’s is hierbij een cruciaal aspect. Hij gaat dieper in op de strijd om hulpbronnen en stelt: “Efficiënt gebruik van GPU’s en rekenclusters is van cruciaal belang voor het minimaliseren van inactieve capaciteit en kosten.”
Dit is een belangrijk aandachtspunt voor de sector hoge kosten van AI-berekeningen voor het trainen van grote modellen. De architectonische verschillen tussen hardware zoals NVIDIA H100 en A100 GPU’s benadrukken verder het belang van het ontwerpen van systemen die de meest efficiënte hardware voor een bepaalde taak kunnen gebruiken.
Optimaliseren van de prestaties van de datapijplijn
De snelheid en schaalbaarheid van datapijplijnen zijn rechtstreeks van invloed op het vermogen van een organisatie om tijdige, op data gebaseerde beslissingen te nemen. Knelpunten in de gegevensverwerking kunnen de analyse vertragen en de feedbacklus voor productverbetering vertragen. Strategieën gericht op waarneembaarheid, adaptieve verwerking en intelligente caching zijn van cruciaal belang geworden voor het handhaven van een hoge doorvoer in complexe dataomgevingen.
Karri’s werk heeft zich gericht op het revolutioneren van de manier waarop gegevens op grote schaal worden bevraagd en geanalyseerd. “Mijn strategie is gericht op waarneembaarheid, adaptieve planning en query-optimalisatie”, zegt hij. Dit omvat het direct inbedden van geavanceerde mechanismen in het dataplatform om overtollig werk te verminderen en de resultaten te versnellen.
“Naast het gebruiksgemak hebben we profilering van query-uitvoeringen en cachelagen ingebed, waardoor repetitieve berekeningen worden verminderd en de end-to-end datapijplijndoorvoer wordt verbeterd”, voegt Karri toe. Deze aanpak is consistent met geavanceerde databasetechnieken zoals adaptieve queryverwerking en dynamische caching voor continue zoekopdrachten die gebruikmaken van A-Caching-algoritmen om de prestaties te optimaliseren.
Flexibiliteit en onderhoudbare architectuur
Een centraal spanningsveld bij het ontwerpen van infrastructuurinstrumenten is de afweging tussen flexibiliteit en robuustheid. Een platform moet aanpasbaar genoeg zijn om een breed scala aan gebruiksscenario’s en raamwerken te ondersteunen, maar toch voldoende gestructureerd om onderhoudbaar en schaalbaar te zijn. De sleutel tot het oplossen van dit conflict ligt in een modulair ontwerp en duidelijk gedefinieerde interfaces die monolithische koppeling voorkomen.
Karri pleit voor een architectuur die is gebouwd op samenstelbare componenten. “Flexibiliteit en robuustheid zijn vaak met elkaar in conflict – dus de sleutel is modulaire architectuur en goed gedefinieerde abstractielagen”, legt hij uit. Deze filosofie werd toegepast bij de creatie van MLHub, een uniform ML-levenscyclusplatform.
“Ik heb het ontworpen en gebouwd met herbruikbare plug-and-play-componenten in de kernmodules”, merkt Karri op. Dit principe komt tot uiting in microservices waar API-evolutiepatronen gebruikt om veranderingen te controleren, en in datasystemen die gebruik maken van op producenten gerichte datacontracten om stabiliteit te garanderen.
Ervaringen met het opschalen van infrastructuur
Het bouwen en opschalen van de ML-infrastructuur bij een bedrijf als Pinterest levert waardevolle lessen op die toepasbaar zijn in de hele sector. Het succes van dergelijke platforms hangt niet alleen af van de technische prestaties, maar ook van hun bruikbaarheid en de bestuursstructuren die eromheen zijn gebouwd. Het behandelen van infrastructuur als een product, met ingenieurs en datawetenschappers als eindgebruikers, is een kritische mentaliteit voor succes.
Terugkijkend op haar ervaring benadrukt Karri een gebruikersgerichte aanpak: “Geef vroegtijdig prioriteit aan de ervaring van ontwikkelaars. Het succes van de infrastructuur hangt niet alleen af van de prestaties, maar ook van het gebruiksgemak.”
Een andere belangrijke les is de behoefte aan een proactief ontwerp dat anticipeert op mislukkingen. “Gedistribueerde systemen falen op onvoorspelbare manieren; foutisolatie en zelfherstellende mechanismen zijn essentieel”, adviseert hij. Dit komt overeen met de principes erachter DORA-metingen en het gebruik van een Serviceniveaudoelstellingen (SLO) om de stabiliteit te behouden.
De toekomst van ML-infrastructuur
Vooruitkijkend staat de volgende generatie ML-infrastructuur klaar om intelligenter, autonomer en naadloos geïntegreerd te worden in de workflows van ontwikkelaars. Het doel is om de onderliggende complexiteit verder te abstraheren, zodat ingenieurs zich kunnen concentreren op innovatie in plaats van op orkestratie. Deze ontwikkeling zal worden aangedreven door de vooruitgang op het gebied van automatisering en AI-ondersteunde ontwikkeling.
Karri ziet een toekomst voor zich waarin systemen grotendeels zelfsturend zijn. “De volgende golf van ML-infrastructuur zal autonoom, declaratief en kostenbewust zijn”, voorspelt hij.
Een centraal onderdeel hiervan zal geautomatiseerde optimalisatie zijn. “Real-time tradeo(ff)-engines zullen automatisch de nauwkeurigheid, latentie en kosten in evenwicht brengen”, vervolgt Karri, een concept dat wordt onderzocht in technieken die navigeren afweging tussen nauwkeurigheid en kosten.
Het doel is om de machinerie achter machine learning onzichtbaar te maken. Zoals Karri het stelt: “Het doel is om de ML-infrastructuur onzichtbaar en toch intelligent te maken, zodat ingenieurs zich uitsluitend op innovatie kunnen concentreren, niet op orkestratie.” Om dit te bereiken zal voortdurende innovatie nodig zijn kosteneffectieve, SLO-bewuste inferentiebediening systemen.
Naarmate bedrijven hun AI- en ML-mogelijkheden blijven opschalen, zullen de principes van modulair ontwerp, ontwikkelaarsgerichtheid en geautomatiseerd bestuur van het grootste belang zijn. Het werk van ingenieurs als Karri om deze fundamentele platforms te bouwen is van cruciaal belang om de belofte van datagestuurde besluitvorming een praktische en duurzame realiteit te maken.
