Estive em algumas conversas recentes sobre o uso do Apache Beam por conta própria ou executá -lo com o Google Dataflow. Na superfície, é uma decisão de ferramentas. Mas também reflete uma conversa mais ampla sobre como as equipes criam sistemas.
O feixe oferece um modelo de programação consistente para unificar lotes e lógica de streaming. Não dita onde essa lógica é executada. Você pode implantar pipelines em flinque ou faísca, ou pode usar um corredor gerenciado como o DataFlow. Cada opção usa o mesmo código de feixe com semântica de execução muito diferente.
O que é adicionado urgência a essa escolha é o Pressão crescente sobre sistemas de dados para suportar o aprendizado de máquina e as cargas de trabalho de IA. Não é mais suficiente para transformar, validar e carregar. As equipes também precisam alimentar a inferência em tempo actual, a escala de processamento de recursos e orquestrar os fluxos de trabalho de reciclagem como parte do desenvolvimento do pipeline. O feixe e o fluxo de dados estão cada vez mais posicionados como infraestrutura que suporta não apenas a análise, mas também a IA ativa.
Escolher um caminho sobre o outro significa tomar decisões sobre flexibilidade, superfície de integração, propriedade de tempo de execução e escala operacional. Nenhum desses é um botão fácil para se ajustar após o fato.
O objetivo aqui é descompactar as compensações e ajudar as equipes a fazer chamadas deliberadas sobre que tipo de infraestrutura eles desejarão.
Apache Beam: Uma linguagem comum para pipelines
O Apache Beam fornece um modelo compartilhado para expressar fluxos de trabalho de processamento de dados. Isso inclui os tipos de tarefas em lote e streaming com a qual a maioria das equipes de dados já está familiarizada, mas agora também inclui um conjunto crescente de padrões específicos para IA e ML.
Os desenvolvedores escrevem oleodutos de feixe usando um único SDK que outline o que o pipeline faz, não como o mecanismo subjacente o executa. Essa lógica pode incluir logs de análise, transformar registros, unir eventos nas janelas do tempo e aplicar modelos treinados a dados recebidos usando transformações de inferência interna.
O suporte para as etapas do fluxo de trabalho específico da IA está melhorando. Beam agora oferece o Runinference APIjuntamente com Mltransform Utilitários, para ajudar a implantar modelos treinados em estruturas como Tensorflow, Pytorch e Scikit-Be taught em pipelines de feixe. Eles podem ser usados em fluxos de trabalho em lote para pontuação em massa ou em pipelines de streaming de baixa latência, onde a inferência é aplicada a eventos ao vivo.
Fundamentalmente, isso não está ligado a uma nuvem. O feixe permite definir a transformação uma vez e escolher o caminho de execução posteriormente. Você pode executar exatamente o mesmo pipeline em flinque, faísca ou fluxo de dados. Esse nível de portabilidade não take away preocupações de infraestrutura por conta própria, mas permite que você concentre seu esforço de engenharia na lógica, em vez de reescrever.
O feixe fornece uma maneira de descrever e manter os pipelines de aprendizado de máquina. O que resta é decidir como você deseja operá -los.
Baço de corrida: auto-gerenciado versus gerenciado
Se você estiver executando o feixe no Flink, Spark ou algum corredor personalizado, você é responsável pelo ambiente de tempo de execução completo. Você lida com o provisionamento, escala, tolerância a falhas, ajuste e observabilidade. O feixe se torna outro usuário da sua plataforma. Esse grau de controle pode ser útil, especialmente se a inferência do modelo for apenas uma parte de um pipeline maior que já é executado em sua infraestrutura. A lógica personalizada, os conectores proprietários ou o manuseio estatal não padrão podem levá-lo a manter tudo autogerenciado.
Mas construindo para inferência em escala, especialmente no streaming, Apresenta atrito. Significa rastrear as versões do modelo em trabalhos de pipeline. Significa assistir marcas d’água e ajustar os gatilhos, para que a inferência acontece precisamente quando deveria. Significa gerenciar a reinicialização da lógica e garantir que os modelos falhem graciosamente quando os recursos da nuvem ou os pesos atualizáveis não estão disponíveis. Se sua equipe já estiver executando sistemas distribuídos, isso pode estar bem. Mas não é gratuito.
A execução do feixe no DataFlow simplifica muito disso, tirando o gerenciamento de infraestrutura de suas mãos. Você ainda constrói seu pipeline da mesma maneira. Mas uma vez implantados no DataFlow, o dimensionamento e o provisionamento de recursos são tratados pela plataforma. Os pipelines de fluxo de dados podem transmitir através da inferência usando transformações de feixe nativo e se beneficiar de recursos mais recentes, como atualização automática do modelo e integração rígida com os serviços do Google Cloud.
Isso é particularmente relevante quando Trabalhando com vértice aique permite a implantação do modelo hospedado, as pesquisas da loja de recursos e a inferência acelerada por GPU para conectar diretamente ao seu pipeline. O DataFlow permite essas conexões com menor latência e configuração guide mínima. Para algumas equipes, isso o torna mais adequado por padrão.
Obviamente, nem toda carga de trabalho do ML precisa de integração de nuvem de ponta a ponta. E nem toda equipe quer desistir do controle de sua execução de pipeline. É por isso que entender o que cada opção oferece é necessário antes de fazer apostas de infraestrutura de longo prazo.
Escolhendo o modelo de execução que corresponde à sua equipe
O feixe fornece a base para definir pipelines de dados com reconhecimento de ML. O DataFlow fornece uma maneira específica de executá -los, especialmente em ambientes de produção onde a capacidade de resposta e escalabilidade são importantes.
Se você está construindo sistemas que exigem controle operacional e que já assumem a propriedade profunda da plataforma, o gerenciamento de seu próprio corredor de feixe faz sentido. Dá flexibilidade onde as regras são mais soltas e permitem que as equipes se conectem diretamente em suas próprias ferramentas e sistemas.
Se você precisar de iteração rápida com o mínimo de sobrecarga ou estiver executando a inferência em tempo actual contra os modelos hospedados em nuvem, o DataFlow oferece benefícios claros. Você a bordo do seu pipeline sem se preocupar com a camada de tempo de execução e entrega previsões sem colar sua própria infraestrutura de porção.
Se a inferência se tornar uma parte cotidiana da lógica do seu pipeline, o equilíbrio entre o esforço operacional e as restrições da plataforma começa a mudar. O melhor modelo de execução depende de mais do que comparação de recursos.
Um modelo de execução bem escolhido envolve o comprometimento de como sua equipe constrói, evolui e opera sistemas de dados inteligentes ao longo do tempo. Se você prioriza o controle de grão fino ou a entrega acelerada, o feixe e o fluxo de dados oferecem caminhos robustos. A chave é alinhar essa escolha com seus objetivos de longo prazo: consistência entre cargas de trabalho, adaptabilidade para futuras demandas de IA e uma experiência de desenvolvedor que apóia a inovação sem comprometer a estabilidade. À medida que a inferência se torna uma parte central dos pipelines modernos, a escolha da abstração certa outline uma base para o futuro à prova de sua infraestrutura de dados.