联通DataOps和MLOps：将机器学习推理作为新的数据源

编者按：随着大数据和AI的关注重点转向工程化和能效，DataOps和MLOps逐渐兴起。DataOps侧重于提高数据分析质量、缩短数据交付周期，MLOps侧重于快速交付AI模型。

数据是AI开发生产的重要元素，在数据驱动的AI时代，割裂的DataOps和MLOps是否依然能满足企业数据挖掘和AI应用的需求?

带着这个疑问，IDP和大家一起跟随资深AI从业者Debmalya Biswas的实践分享，一探“如何将DataOps嵌入到MLOps中”。

以下是译文，Enjoy!

作者 | Debmalya Biswas

翻译 | 王旭博

根据我作为数据分析和AI/ML从业者的经验来看，数据分析和AI/ML这两个领域目前仍然很是脱节。

当我第一次了解到，DataOps(Data operations，数据运维)和MLOps(Machine Learning Operations，机器学习运维)这两个框架都支持Data和ML管道时就产生了疑问：那我们为什么还需要两个独立的框架？尤其在这个以数据为中心的AI时代，数据是AI/ML的关键要素（至少对于进行监督学习的ML是这样，如今，该类模型约占企业级AI的80%）。

以数据为中心的AI重新将AI/ML从算法/建模部分聚焦到底层数据部分。这基于这样一个假设：一个好的算法或模型能够从训练数据集中提取出的“理解量（understanding）”是有限的。所以本文推荐的提高模型准确性的方法是专注于训练数据集：收集更多数据、添加合成（外部）数据、提高数据质量、尝试新的数据转换等方法。

我们仍未解决为什么要分开使用DataOps和MLOps两套框架的问题，或许，我们可以将DataOps嵌入到MLOps中，将前者作为后者的一部分？那就让我们开始吧，希望新框架最终的名字不会是DataMLOps——还请推荐一个更好、更流行的名字，毕竟天知道我们的框架什么时候会突然出名。

整合BI和ML

理想的解决方案应该想下图这样：

图1. 统一的BI和AI/ML管道（图片来自作者）

结构化和非结构化的数据都会被提取到青铜层；这些数据在青铜层被清洗和标注后，进入白银层；再经过进一步的建模和转换后，这些数据进入到黄金层。

此时，这些数据已经可以被BI-Reporting工具（BI -Reporting工具用于从公司的数据源、本地或云中读取数据，来识别销售、收入、库存等数据，并应用日期、采购订单或客户信息等维度来创建分析报表）和ML管道（ML pipeline，用于自动将数据输入ML模型）使用。

然而，实际上，我们看到的这些被整理过的数据移动到了另一个位置，例如云存储空间或者是另一个数据湖。在那里，这些数据被进一步用于ML的训练和部署。

因此，相比于图1，企业环境中的架构更像图2（下图)。

图 2. DataOps 和 MLOps 管道中的数据处理

MLOps的数据（预）处理部分侧重于将数据从数据源移动到ML模型，而不必包括模型如何处理数据。该部分通常包括一系列用于支持学习算法的变换（transformation），例如，数据科学家为将数据传输给ML模型，可能选择构建线性回归pipeline或探索性因子分析pipeline。

ML训练所需要执行的功能比传统ETL工具所提供的功能更加复杂。这种现象经常出现在复杂的数据处理、聚合和回归中。本文推荐的方法是使用有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称DAG）流来完善数据处理策略。

相比于BI中更线性的数据流，DAG流可用于数据路由（所谓路由，就是指将数据送一个地方传送到另一个地方的行为）、统计转换和系统逻辑的可扩展有向图。Apache Airflow等很多工具可用于与DAG流相关的创作、管理和维护，我们可以通过编程来将这些工具与ETL管道集成在一起。

不用说，这会导致DataOps和MLOps的管道过多及其碎片化。公平地说，如今，DataOps更多地与BI/结构化分析相关，而由MLOps提供嵌入了数据（预）处理的完整ML管道。

工具/平台提供商已经开始努力解决这个问题，我们也已经能看到一些初期解决方案。近期，Snowflake带来了Snowpark Python API，通过调用该API，数据科学家可以在Snowflake中使用Python（而非使用SQL）训练和部署ML模型。

Google Cloud Platform（GCP）提供了一种可在GCP数据仓库环境中只使用SQL来训练ML模型的工具，名为BigQuery ML。同样，AWS Redshift Data API使任何用Python编写的应用程序都可以轻松的与Redshift交互。这让SageMaker notebook可以连接到RedShift集群，并使用Python调用Data API。就地分析（in-place analysis）提供了一种直接将数据从AWS的DWH（data warehouse，数据仓库）提取到notebook的方法。

将机器学习推理数据作为新数据源

与MLOps管道相连的ML模型会产生新数据，而我们在本节中将会研究MLOps缺少的“数据（data）”方面——将ML模型产生的新数据作为源数据。

让我们考虑一个Compositional AI(组合AI)场景（图3）。

图 3. Compositional AI 组合 AI 场景（图片来自作者)

消费电子供应商为用户提供（在线）维修服务，该服务包括一个计算机视觉（Computer Vision，简称CV）模型，该模型能够根据受损产品的快照（snapshot，用于保留受损产品在某一时刻的状态，可以理解为照片）评估所需的维修服务。如果用户对报价感到满意，则将处理流程转移给聊天机器人，该聊天机器人通过与用户交谈，来获取订购维修服务所需的其他详细信息，例如损坏细节、用户姓名、联系方式等。

将来，当供应商想要开发产品推荐服务时，可以参考维修服务。维修服务收集的数据——用户拥有的产品状态（由CV评估模型收集）、用户们的个人信息（由聊天机器人收集）——额外为推荐服务提供了有标记的训练数据。

进一步，供应商希望开发支持计算机视觉的制造缺陷检测服务（用于供应商在出售产品前检验产品质量）。维修服务已经标记了损坏产品的图像，因此，这些数据也可以用于训练新CV模型。另外，这些被标记的图像也可以作为反馈循（feedback loop）环提供给维修服务，用来改进其基础CV模型。

总而言之，已被部署ML模型所做的推断可以作为反馈循环，来扩大已部署模型的现有训练数据集，或者作为新模型的训练数据集。于是，就产生了已被部署的ML模型产生新数据，而这些新数据又可以供DataOps管道使用的情形。

图4（下图）显示了扩展的MLOps管道，其中（已被部署的）ML模型的推理被集成为一个（新）数据源。合成数据，即经合成（基于生成神经网络）产生的、与原始训练数据集非常相似的数据，也可以被视为与原数据相似的附加数据源。

图 4. (已部署的) ML模型推理结果作为附加数据源（图片由作者提供）

参考资料

以数据为中心的AI https://datacentricai.org/

DataOps的重要性：为什么重要以及如何开始？https://www.wipro.com/analyti...

D.Scully等 机器学习中隐藏的技术债务 https://proceedings.neurips.c...

现场演示：使用Snowpark for Python构建数据科学的未来 https://www.snowflake.com/web...

什么是BigQuery ML？https://cloud.google.com/bigq...

使用Amazon Redshift Data API https://docs.aws.amazon.com/r...

DataKitchen公司 为什有这么多*Ops术语？https://datakitchen.io/why-ar...

D. Biswas 组合式AI：企业AI的未来 https://towardsdatascience.co...