Miten tallentetaan ja käytetään koneoppimismalleja Snowflakessa?

Snowpark tarjoaa joustavan tavan luoda ja käyttää koneoppimismalleja suoraan Snowflake-ympäristössä. Tämä mahdollistaa ML-mallien käyttämisen reaaliaikaisessa analytiikassa ja SQL-pohjaisissa ennusteissa. Yksi keskeinen etu tässä lähestymistavassa on se, että koneoppimismallin tallentaminen ja käyttö voidaan tehdä täysin Snowflake-infrastruktuurissa ilman tarvetta erillisille ETL-työkaluille tai tietoliikenteelle, mikä tuo kustannustehokkuutta ja skaalausmahdollisuuksia.

Aluksi, mallin tallentamiseksi Snowflakeen se täytyy ensin sarjoittaa. Tätä varten käytetään pickle-kirjastoa, joka muuntaa koulutetun mallin binäärimuotoon. Tämän jälkeen binääridata koodataan Base64-muotoon, jotta sitä voidaan käsitellä tekstinä Snowflake-ympäristössä. Base64-koodauksen avulla mallin tallennus voidaan toteuttaa turvallisesti ja tehokkaasti ilman, että se menettää informaatiota.

Malli tallennetaan Snowflake-tauluun, jossa käytetään VARIANT-tietotyyppiä. Tämä tietotyyppi tukee JSON-tyyppisiä rakenteita, jotka ovat ideaaleja Base64-koodatun tekstin tallentamiseen. Kun malli on tallennettu, se voidaan hakea ja purkaa takaisin käytettäväksi. Mallin purkamisessa hyödynnetään Base64-dekoodausta ja pickle-kirjastoa, jotka palauttavat mallin alkuperäisessä, käyttökunnossa olevaan muotoonsa.

Kun malli on tallennettu ja ladattu, sen käyttöön voidaan luoda UDF (User Defined Function) -funktio, joka vie mallin ennusteet SQL-kyselyiden sisälle. Tämä funktio purkaa mallin Base64-muodosta ja suorittaa ennusteet uusilla syötteillä. Tällöin käyttäjä voi suorittaa koneoppimismallin ennustuksia suoraan Snowflake SQL -kyselyissä ilman erillistä Python-koodia.

Yksi tärkeä osa tätä prosessia on myös sen testaaminen. Kun malli on ladattu Snowflakeen ja käytettävissä SQL-kyselyissä, voidaan syöttää uusi arvo ja tarkistaa mallin ennustama tulos. Tämä tuo lisäarvoa, koska se mahdollistaa koneoppimismallin käytön suoraan datan hallinnan ja analytiikan yhteydessä ilman, että malli täytyy erikseen siirtää pois Snowflakesta.

On myös huomioitava, että tämä lähestymistapa ei ainoastaan optimoi tietojenkäsittelyä vaan myös tuo lisää joustavuutta ja tehokkuutta. Tieto ja laskentateho on kaikki keskitetty Snowflakeen, mikä poistaa tarpeen monimutkaisille tietoliikenneprotokollille ja kalliille ulkoisille laskentatehoille. Mallin tallentaminen ja käyttöönotto Snowflake-ympäristössä mahdollistaa nopean ja kustannustehokkaan tavan skaalata koneoppimismallien käyttöä suurissa dataympäristöissä.

Käytännössä tämä tarkoittaa, että Snowpark voi olla ratkaiseva tekijä organisaatioille, jotka haluavat suorittaa koneoppimismallien ennusteita osana suurempia dataintegraatio- ja analytiikkaprosesseja. Koneoppimismallien käyttäminen suoraan Snowflake-ympäristössä ei ainoastaan yksinkertaista prosessia, mutta myös vähentää manuaalisia virheitä ja parantaa datan eheyttä ja luotettavuutta.

On tärkeää ymmärtää, että tämä malli toimii erityisesti suurissa datakeskuksissa, joissa datan siirtäminen ja prosessointi eri järjestelmien välillä voi olla kallista ja hidasta. Snowflake tarjoaa skaalautuvan ympäristön, joka mahdollistaa laskennan ja tallennuksen yhdistämisen tehokkaasti. Kuitenkin, jos työskentelet pienempien datamäärien kanssa, voit joutua miettimään, onko tämä lähestymistapa kustannustehokas vaihtoehto verrattuna perinteisempiin menetelmiin.

Lisäksi on syytä huomioida, että vaikka Snowpark tuo suuria etuja, kuten joustavuutta ja helppoutta integraatioissa, sen tehokkuus ja käyttäjän kokemus voivat riippua monista tekijöistä, kuten datan koosta ja organisaation tarpeista. Jos organisaatiolla on monimutkaisempia datarakenteita tai jos se käyttää useita pilvipalveluja ja työkaluja, kuten Databricks tai Apache Iceberg, saattaa olla järkevää tutkia näiden järjestelmien ja Snowflake-yhteistyömahdollisuuksia. Yhteistyö eri työkalujen välillä voi mahdollistaa entistä tehokkaampien ja kustannustehokkaampien dataratkaisujen luomisen, mutta se vaatii myös huolellista suunnittelua ja ymmärrystä järjestelmäarkkitehtuurista.

Miten avointen lähdekoodien työkalut voivat parantaa analytiikkaratkaisuja Snowflake-alustalla?

Kun olemme yhdistäneet Snowflake-tietovaraston Tableau Desktopin kanssa, seuraava looginen askel on julkaista raportti Tableau-palvelimelle ja jakaa se sidosryhmille. Snowflaken ominaisuuksia hyödyntäen voimme tutkia ja visualisoida puolistrukturoitua dataa, hyödyntää Time Travel -toimintoa, jakaa dataa, toteuttaa roolipohjaista tietoturvaa ja käyttää mukautettuja aggregaatioita. Näiden mahdollisuuksien lisäksi avointen lähdekoodien työkalut tarjoavat yhä enemmän vaihtoehtoja liiketoimintatiedon (BI) ja dataintegraation / -muuntamisen tarpeisiin, etenkin pienille yrityksille ja startup-yrityksille, joilla on rajallinen budjetti.

Matillion ETL ja Tableau voivat olla erinomaisia valintoja organisaatioille, joilla on vakiintunut data-tiimi ja budjetti lisenssikustannusten kattamiseen. Pienemmille yrityksille ja startup-yrityksille avoimen lähdekoodin vaihtoehdot voivat kuitenkin olla houkuttelevampi vaihtoehto, sillä ne tarjoavat mahdollisuuden rakentaa tehokkaita analytiikkaratkaisuja ilman suuria investointeja lisensseihin. Tämä osio tarkastelee avointen lähdekoodin vaihtoehtoja liiketoimintatiedon ja dataintegraation / -muuntamisen tarpeisiin.

Matillion ETL hoiti esimerkissä sekä datan siirron että muunnokset, mutta nyt voimme jakaa nämä tehtävät ja valita oikeat työkalut kullekin osalle. Taulukko 9-4 listaa saatavilla olevat työkalut eri tehtäviin:

Avoimia lähdekoodin työkaluja on markkinoilla runsaasti, ja Python on suosittu valinta omien työkalujen kehittämiseen. Tällöin on kuitenkin tärkeää muistaa, että tämä lähestymistapa ei ole skaalautuva ja voi olla hankala ylläpitää. Se toimii usein enemmänkin anti-mallina. Jokaisella työkalulla ja lähestymistavalla on omat etunsa ja haittansa, ja ennen kuin valitset minkä tahansa teknologian, on tärkeää suorittaa Proof of Concept (PoC) ja listata käyttötapaukset ja skenaariot, joita halutaan arvioida. PoC:n lopputulos on dokumentti, joka nostaa esiin valitun teknologian ja tarjoaa tietoa kustannuksista, vaivannäöstä ja muista oleellisista tekijöistä.

Avoimen lähdekoodin ratkaisujen käyttö tuotantoympäristössä voi olla monimutkainen prosessi, mutta niitä on monia tapoja isännöidä. Yksi suosituimmista tavoista on käyttää hallittuja Kubernetes-klustereita tai säiliöpalveluja, joita tarjoavat julkiset pilvipalveluntarjoajat kuten AWS, Azure ja GCP. Esimerkiksi Airbyte tarjoaa hyvän käyttöliittymän ja laajan liitännäisverkoston eri sovelluksiin kuten Salesforceen, Google Analyticsiin ja Amplitudiin, ja sen avulla voidaan kirjoittaa dataa Snowflakeen, BigQueryyn ja Redshiftiin.

Apache Airflow on yksi suosituimmista Python-pohjaisista orkestrointityökaluista, joka pystyy ajamaan pipelineja ja tehtäviä suoraan suuntautuvilla kaavioilla (DAG). Tämä työkalu mahdollistaa monimutkaisempien työnkulkujen ja prosessien hallinnan ja ajamisen, joten se on arvokas työkalu datan orkestroinnissa.

Metabase on SQL-pohjainen BI-työkalu, joka voidaan yhdistää Snowflakeen ja toimia eräänlaisena raportointiratkaisuna, ja dbt Core on yksi suosituimmista ja tehokkaimmista työkaluista datan muuntamiseen. dbt Core luo yhtenäisen SQL-kehyksen, joka mahdollistaa liiketoimintalogiikan siirtämisen SQL:ään. Tämä työkalu tukee myös jatkuvaa integraatiota ja jatkuvaa käyttöönottoa (CI/CD), yksikkötestausta, versionhallintaa ja muita ohjelmistokehityksen perusperiaatteita.

Kun työskentelet dbt:n kanssa, sinun on tärkeää ymmärtää sen rakenteen ja komponenttien perusteet. Dbt-projektissa on keskeisiä tiedostoja kuten dbt_project.yml (pääasiallinen konfiguraatiotiedosto), models-hakemisto (joka sisältää SQL-mallit) ja profiles.yml-tiedosto, joka määrittelee yhteydet Snowflakeen tai muihin tietovarastointialustoihin. Dbt-mallit sisältävät SQL-logiikkaa datan muuntamiseksi ja kaikki dbt-projektin toiminnot suoritetaan Snowflakessa.

Jos