Die Bedeutung von Kubernetes in MLOps und sein Einfluss auf moderne Unternehmen

MLOps oder Machine Learning Operations ist eine Reihe von Praktiken, die maschinelles Lernen (ML), Datenengineering und DevOps kombinieren, um den gesamten ML-Modell-Lebenszyklus zu optimieren und zu automatisieren. MLOps ist ein wesentlicher Aspekt der aktuellen Datenwissenschafts-Workflows. Es ist eine grundlegende Komponente der zeitgenössischen Informationstechnologielandschaft, und sein Einfluss wird in den kommenden Jahren voraussichtlich deutlich zunehmen. Es umfasst alles von der Datenverarbeitung und Modellentwicklung bis hin zu Bereitstellung, Überwachung und kontinuierlicher Verbesserung und ist somit eine entscheidende Disziplin für die Integration von maschinellem Lernen in Produktionsumgebungen.

Ein bedeutende Herausforderung in MLOps liegt jedoch in der Nachfrage nach einer skalierbaren und flexiblen Infrastruktur, die den spezifischen Anforderungen von maschinellen Lern-Workloads gerecht wird. Während der Entwicklungszyklus oft experimentell ist und in der Regel interaktive Tools wie Jupyter Notebooks verwendet werden, erfordert die Produktionsbereitstellung Automatisierung und Skalierbarkeit.

Kubernetes, ein Container- oder Orchestrierungstool, bietet diese Infrastruktur, die für die Unterstützung von MLOps im großen Maßstab unerlässlich ist und Flexibilität, Skalierbarkeit und effizientes Ressourcenmanagement für vielfältige ML-Workflows gewährleistet. Um ihre Bedeutung weiter zu verstehen, lassen Sie uns dies anhand einfacher, realer Beispiele näher betrachten.

1. Skalierbarkeit und Ressourcenmanagement

Kubernetes bietet außergewöhnliche Unterstützung für das Skalieren von Workflows im maschinellen Lernen, die häufig erhebliche Rechenressourcen erfordern. Besonders für Deep-Learning-Modelle ist dynamisches Skalieren entscheidend, um schwankende Arbeitslasten während der Trainings- und Inferenzphasen zu bewältigen. Kubernetes automatisiert die Ressourcenorchestrierung und ermöglicht die horizontale Skalierung containerisierter Dienste als Reaktion auf die Echtzeitnachfrage. In MLOps-Pipelines beinhalten Arbeitslasten typischerweise große Datensätze, mehrere Aufgaben zur Merkmalsverarbeitung und ressourcenintensives Modelltraining. Kubernetes verteilt diese Aufgaben effektiv auf Knoten innerhalb eines Clusters und weist CPU-, GPU- und Arbeitsspeicherressourcen dynamisch basierend auf den Anforderungen jeder Aufgabe zu. Dieser Ansatz gewährleistet eine optimale Leistung über ML-Workflows hinweg, unabhängig von der Infrastrukturgröße. Darüber hinaus verbessern die Auto-Scaling-Funktionen von Kubernetes die Kosteneffizienz, indem sie ungenutzte Ressourcen während Zeiten geringer Nachfrage reduzieren.

Beispiel

Zum Beispiel könnte ein Unternehmen, das ein Empfehlungssystem betreibt (wie Netflix, das Filme vorschlägt), zu bestimmten Tageszeiten eine höhere Nachfrage feststellen. Kubernetes stellt sicher, dass das System während der Spitzenzeiten mehr Anfragen bearbeiten kann und sich zurückskaliert, wenn es ruhiger ist. In ähnlicher Weise verwendet Airbnb Kubernetes, um seine Workloads im maschinellen Lernen für personalisierte Suchen und Empfehlungen zu verwalten. Mit schwankendem Nutzerverkehr nutzt Airbnb Kubernetes, um seine ML-Dienste automatisch zu skalieren. Beispielsweise weist Kubernetes während der Hauptreisezeiten dynamisch mehr Ressourcen zu, um die gestiegenen Benutzeranfragen zu bewältigen, die Kosten zu optimieren und eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten.

2. Konsistenz über Umgebungen

Eine der zentralen Herausforderungen bei MLOps besteht darin, die Reproduzierbarkeit von maschinellen Lernexperimenten und Modellen sicherzustellen. Stellen Sie sich vor, Sie backen einen Kuchen und möchten, dass er jedes Mal gleich gut gelingt, egal ob Sie zu Hause oder in einer kommerziellen Küche backen. Sie folgen dem gleichen Rezept, um Konsistenz sicherzustellen. Kubernetes macht etwas Ähnliches, indem es Container verwendet. Diese Container verpacken das maschinelle Lernmodell und alle seine Abhängigkeiten (Software, Bibliotheken usw.), sodass es genauso funktioniert, egal ob es auf dem Laptop eines Entwicklers getestet wird oder in einer großen Cloud-Umgebung läuft. Dies ist für ML-Projekte entscheidend, da schon kleine Unterschiede in der Konfiguration zu unerwarteten Ergebnissen führen können. 

Beispiel

Spotify hat Kubernetes übernommen, um seine maschinellen Lernmodelle zu containerisieren und die Reproduzierbarkeit in verschiedenen Umgebungen sicherzustellen. Durch das Verpacken von Modellen mit allen Abhängigkeiten in Containern minimiert Spotify Abweichungen, die während des Bereitstellungsprozesses auftreten könnten. Diese Praxis hat es Spotify ermöglicht, die Konsistenz in der Leistung der Modelle über Entwicklung, Test- und Produktionsumgebungen hinweg aufrechtzuerhalten und das Problem des ‚Funktioniert auf meinem Gerät‘ zu reduzieren.

3. Automatisierung der Arbeit

In einem typischen MLOps-Workflow reichen Datenwissenschaftler Code- und Modellaktualisierungen an Versionskontrollsysteme ein. Diese Aktualisierungen aktivieren automatisierte CI-Pipelines, die den Aufbau, die Tests und die Validierung von Modellen in containerisierten Umgebungen übernehmen. Kubernetes optimiert diesen Prozess, indem es die containerisierten Aufgaben orchestriert und sicherstellt, dass jeder Schritt der Modellentwicklung und -prüfung in einer skalierbaren und isolierten Umgebung durchgeführt wird. Währenddessen werden Modelle nach der Validierung mithilfe von Kubernetes‘ nativen Bereitstellungs- und Skalierungsfunktionen reibungslos in Produktionsumgebungen bereitgestellt, was kontinuierliche, zuverlässige und latenzarme Aktualisierungen von maschinellen Lernmodellen ermöglicht. 

Beispiel

Wenn beispielsweise eine neue ML-Modellversion bereit ist (wie ein Spamfilter in Gmail), kann Kubernetes diese automatisch bereitstellen, um sicherzustellen, dass sie gut funktioniert und die alte Version ohne Unterbrechung ersetzt. Ebenso setzt Zalando – ein führender europäischer Modehändler – Kubernetes in seiner CI/CD-Pipeline für ML-Modellaktualisierungen ein.

4. Verbessertes Monitoring und Modellgovernance

Das Monitoring von maschinellen Lernmodellen in der Produktion kann aufgrund der sich ständig ändernden Dateninputs und des sich im Laufe der Zeit entwickelnden Verhaltens der Modelle recht herausfordernd sein. Kubernetes verbessert die Beobachtbarkeit von ML-Systemen erheblich, indem es integrierte Überwachungstools wie Prometheus und Grafana sowie eigene native Protokollierungsfunktionen bietet. Diese Tools ermöglichen es Datenwissenschaftlern und MLOps-Ingenieuren, wichtige Metriken im Zusammenhang mit der Systemleistung zu überwachen, wie z.B. CPU-, Speicher- und GPU-Nutzung, sowie modellspezifische Metriken wie Vorhersagegenauigkeit, Reaktionszeit und Drifterkennung. 

Beispiel

Die Fähigkeiten von Kubernetes helfen NVIDIA beispielsweise dabei, benutzerdefinierte Metriken im Zusammenhang mit ihren Machine-Learning-Modellen zu definieren, wie Modellabweichungen oder Änderungen der Genauigkeit im Laufe der Zeit. Sie richten Benachrichtigungen ein, um Datenwissenschaftler und MLOps-Ingenieure zu informieren, wenn diese Metriken außerhalb akzeptabler Schwellenwerte fallen. Diese proaktive Überwachung hilft, die Modellleistung aufrechtzuerhalten und sicherzustellen, dass die Modelle wie beabsichtigt funktionieren.

5. Orchestrierung von verteiltem Training und Inferenz

Kubernetes war entscheidend für die Orchestrierung des verteilten Trainings und der Inferenz von großangelegten Machine-Learning-Modellen. Das Training komplexer Modelle, insbesondere tiefer neuronaler Netze, erfordert häufig die Verteilung von Rechenaufgaben über mehrere Maschinen oder Knoten, wobei häufig spezialisierte Hardware wie GPUs oder TPUs genutzt wird. Kubernetes bietet native Unterstützung für verteilte Rechenframeworks wie TensorFlow, PyTorch und Horovod, wodurch Machine-Learning-Ingenieuren effizientes Skalieren des Modelltrainings über Cluster ermöglicht wird.

Beispiel

Uber beispielsweise nutzt Kubernetes für das verteilte Training seiner Machine-Learning-Modelle, die in verschiedenen Diensten eingesetzt werden, einschließlich Mitfahrgelegenheiten und Essenslieferungen. Darüber hinaus bedient Kubernetes Modelle in Echtzeit, um geschätzte Ankunftszeiten (ETAs) und Preise mit niedriger Latenz an Benutzer zu liefern, wobei die Skalierung während der Spitzenzeiten je nach Nachfrage erfolgt.

6. Hybride und Multi-Cloud-Flexibilität

In MLOps setzen Organisationen häufig Modelle in unterschiedlichen Umgebungen ein, einschließlich On-Premises, öffentlichen Clouds und Edge-Geräten. Das cloud-agnostische Design von Kubernetes ermöglicht eine nahtlose Orchestrierung in hybriden und Multi-Cloud-Setups, was die Flexibilität bietet, die für Datensouveränität und latenzkritische Anforderungen entscheidend ist. Durch die Abstraktion der Infrastruktur ermöglicht Kubernetes die Bereitstellung und Skalierung von ML-Modellen über Regionen und Anbieter hinweg, unterstützt Redundanz, Notfallwiederherstellung und Compliance ohne Vendor-Lock-in.

Beispiel

Zum Beispiel nutzt Alibaba Kubernetes, um seine maschinellen Lernlasten sowohl in On-Premises-Rechenzentren als auch in öffentlichen Cloud-Umgebungen auszuführen. Dieses hybride Setup ermöglicht es Alibaba, Probleme der Datensouveränität zu verwalten und gleichzeitig die Flexibilität zu bieten, Arbeitslasten nach Bedarf zu skalieren. Durch die Nutzung der cloud-agnostischen Fähigkeiten von Kubernetes kann Alibaba seine Modelle effizient in verschiedenen Umgebungen bereitstellen und verwalten, um Leistung und Kosten zu optimieren.

7. Fehlertoleranz

Die Fehlertoleranz von Kubernetes gewährleistet, dass Machine-Learning-Workloads reibungslos fortgesetzt werden können, auch wenn einzelne Knoten oder Container Ausfälle erleiden. Diese Funktion ist entscheidend für verteiltes Training, bei dem der Verlust eines Knotens andernfalls einen Neustart des gesamten Trainingsprozesses erzwingen könnte, wodurch sowohl Zeit als auch Rechenressourcen verschwendet würden. Die Kubernetes-Steuerungsebene überwacht kontinuierlich die Gesundheit von Knoten und Pods, und wenn ein Knotenausfall erkannt wird, markiert sie automatisch den betroffenen Pod als „nicht gesund“. Anschließend plant Kubernetes die Workload aus dem fehlerhaften Pod auf einem anderen gesunden Knoten im Cluster neu. Wenn GPU-Knoten verfügbar sind, wählt Kubernetes automatisch einen aus, um das Training ohne Unterbrechung fortzusetzen.

Beispiel

Uber nutzt Kubernetes mit Horovod für das verteilte Deep-Learning-Modelltraining. In diesem Setup bietet Kubernetes Fehlerkorrektur; wenn ein Knoten, auf dem ein Horovod-Worker läuft, ausfällt, startet Kubernetes den Worker automatisch auf einem anderen Knoten neu. Durch die Integration von Checkpoints können sich die Schulungsaufgaben von Uber nach solchen Ausfällen mit minimalem Verlust erholen. Dieses System ermöglicht es Uber, groß angelegte Modelle zuverlässiger zu trainieren, auch bei gelegentlichen Hardware- oder Netzwerkproblemen.

Abschluss

Kubernetes ist im MLOps unerlässlich geworden und bietet eine robuste Infrastruktur, um maschinelles Lernen-Workflows effektiv zu verwalten und zu skalieren. Seine Stärken in der Ressourcenorchestrierung, Containerisierung, kontinuierlichen Bereitstellung und Überwachung optimieren den gesamten ML-Modelllebenszyklus, von der Entwicklung bis zur Produktion. Da die Komplexität und Bedeutung von maschinellen Lernmodellen innerhalb von Unternehmensoperationen zunimmt, wird Kubernetes weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Skalierbarkeit, Effizienz und Zuverlässigkeit von MLOps-Praktiken spielen. Neben der Unterstützung der technischen Implementierung fördert Kubernetes auch Innovation und betriebliche Exzellenz in KI-gesteuerten Systemen.