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时间:2021-07-11 17:44编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 服务器 >

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拥有几乎无限的存储和计算资源,云已经成为企业进行大规模大数据和机器学习项目的最佳位置。企业需要更加复杂的技术来快速创新云中的数据项目,同时又不损害易用性、可扩展性和安全性。在谷歌云,我们正在构建灵活的、以开源为中心的云基础设施,以满足客户的需求。

我们的合作伙伴对我们帮助客户发展技术能力和业务的使命至关重要。最近宣布的谷歌云平台(GCP)合作伙伴Qubole提供了一个集成的云本地数据分析平台。Qubole为GCP用户提供了一个统一的自助服务平台,在这个平台上,数据科学家和数据工程师可以使用熟悉的工具和语言,以及性能优化版本的开源数据处理引擎进行协作。Qubole数据平台提供了一系列优化的开源引擎,包括ApacheSpark、TensorFlow、Presto、Airflow、Hadoop、Hive等等。使用Qubole,您可以超快速地组合和分析来自BigQuery和云存储上的数据湖的数据。

构建现代机器学习模型我们听到了客户使用Qubole平台进行强大分析的伟大故事,包括True Fit和AgilOne,后者为其企业用户提供了客户数据平台。它们支持实时用例和大量数据。为此,AgilOne操作复杂的机器学习(ML)模型,淘客网站,并使用Qubole和GCP为其150多个客户(包括lululemon、Travelzoo和TUMI)存储大量数据。

AgilOne Cortex是一个机器学习框架,使用有监督的机器学习模型来预测客户事件,如购买、订阅和购买订婚。它使用无监督学习技术,根据兴趣和行为将客户分类在一起。AgilOne Cortex的推荐系统模型允许客户在一对一的基础上协调向客户提供的产品和信息。AgilOne使用云平台每天进行近10亿次预测,平均每个客户在其所有模型中的预测数为数千万。

为了应对如此海量数据和数百万预测的挑战,AgilOne选择Qubole和GCP来更好地根据工作负载自动提供机器学习数据处理资源,同时允许跨云提供商的可移植性;消除原型瓶颈;支持作业的无缝编排;以及自动化集群管理。

AgilOne现在在Qubole上运行各种工作负载,用于查询数据、运行ML模型、协调ML工作流等,云服务器吧,所有这些都是在一个平台上运行的,该平台具有Apache Spark、Apache Airflow、Zeppelin笔记本的优化版本,哪个云服务器好,并利用Qubole的API自动化任务。

使用GCP和Qubole,AgilOne已经看到了一些关键的好处:

AgilOne的CDP部署在Google云平台上,利用Google云平台提供统一的客户数据、客户智能和见解,以及数据激活和协调。

限制瓶颈,物联网行业,简化集群管理使用Qubole和GCP,AgilOne的数据科学团队可以群集管理和群集资源调配更自助、更智能,并且更少地依赖于操作团队。他们现在能够使ML模型的交付更加灵活。

AgilOne数据团队现在不再那么依赖操作团队,因为基础设施是通过Qubole自动配置的。GCP上的Qubole意味着现在更容易使用不同的权限集提供新的和更大的集群,在vm上安装依赖项,物联网安全,维护稳定的原型环境,以及升级软件。数据科学团队的可变基础设施需求现在通过智能自动化来解决,并根据需要释放集群和不同类型的节点。在Qubole管理的Zeppelin环境中,Agilon可以原型化其Python/Pyspark/Scala应用程序。

全面的质量保证和支持、零停机软件升级和回滚功能有助于增加Agilon ML操作的稳定性。消除瓶颈使公司能够以闪电般的速度制造和测试新模型。这意味着更快地进入市场和新客户的加入。

找到改进的executionAgilOne Cortex需要一个强大的协调系统来运行和监控所有客户的几十个模型,并每天在所有用户中运行每个模型。

由于Qubole和GCP带来了开源选项,Agilon的数据科学团队可以使用配置作为代码工作流引擎。这使得AgilOne能够通过提供简单的维护、版本控制和测试来更好地管理其ML工作流的生命周期。

Qubole还为AgilOne这样的客户提供了一整套对端到端自动化至关重要的api。这包括自动执行诸如启动和停止群集、提交Spark作业或更改Spark配置、生成报告、增加超时时间等任务。

展望Cloud随着其业务的不断快速扩展,对更多数据洞察和更多模型的需求增加。AgilOne将使用Qubole和GCP来运行数据发现、探索和分析的特殊查询。

从集群管理的角度来看,AgilOne希望进一步利用Qubole对Google可抢占vm的智能管理和异构集群管理功能,在不影响可靠性的前提下降低ML处理成本。

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