0 просмотров

Пять способов, которыми Apache Cassandra разработан для поддержки сценариев использования машинного обучения

Организации разных вертикалей поняли, что ответ на большинство проблем, с которыми они сталкиваются, заключается в анализе данных, использовании их в прогнозах и использовании их для повышения эффективности процесса принятия решений. Есть только одна вещь, которая может помочь организациям использовать данные таким образом — машинное обучение (ML).

Машинное обучение позволяет компьютерам учиться. Он использует различные алгоритмы для обработки данных и предоставления результатов, полезных для бизнеса. Однако для этого ML нужен доступ к данным. Чтобы эффективно передавать информацию в ML, организациям необходимо использовать базу данных — не просто базу данных, а базу данных, созданную для поддержки предсказуемой линейной масштабируемости и архитектуры без хозяина.

Нет единой точки отказа

Чтобы ML работал правильно, вы должны продолжать вводить в него данные. Отсутствие потока данных равнозначно отсутствию ML. Вот почему организациям следует рассмотреть возможность использования децентрализованных и отказоустойчивых баз данных. Если в организациях используются часто используемые базы данных SQL, в случае сбоя необходимо отключить и восстановить всю базу данных. В это время ОД бесполезен.

Статья в тему:  В чем разница между искусственным интеллектом и программными вычислениями

Cassandra — это полностью децентрализованная база данных. Его сеть построена таким образом, что все узлы в кластере идентичны. У Cassandra просто нет узких мест. Организации могут продолжать использовать ML для облегчения принятия решений и получения ценной информации, даже если узел Cassandra в какой-то момент по какой-либо причине становится недоступным.

Cassandra также выводит отказоустойчивость на новый уровень благодаря репликации данных, что делает возможной замену узлов без отключения всей базы данных. Как база данных NoSQL, Cassandra автоматически реплицирует данные на несколько узлов. Организации могут даже настроить его для репликации данных в нескольких центрах обработки данных, чтобы повысить отказоустойчивость и обеспечить бесперебойную работу в режиме 24/7/365 даже во время региональных сбоев.

Сверхбыстрая скорость

Говоря о внедрении машинного обучения в бизнес-ландшафт, важно решать проблемы, связанные со скоростью работы.Здесь есть два основных вопроса: «Может ли база данных достаточно эффективно передавать данные в ML?» и «Сможет ли ML передавать данные обратно в базу данных, чтобы пользователи могли получить доступ к выходным данным за миллисекунды?»

Мы не можем говорить о скорости, не взглянув на некоторые лучшие архитектурные практики, реализованные в Cassandra.

Прежде всего, он использует механизм хранения с логарифмической структурой. Cassandra позволяет избежать перезаписи при преобразовании обновлений в последовательный ввод/вывод даже в ситуациях, когда наборы данных, которые необходимо сохранить, превышают доступную оперативную память. Данные хранятся на жестких дисках и твердотельных накопителях для обеспечения наилучшей производительности.

Статья в тему:  Что такое искусственный интеллект в радиологии

Механизм распределенной репликации позволяет Cassandra обеспечить одинаковую пропускную способность для всех пользователей. Это позволяет ML работать с несколькими потоками данных одновременно без ущерба для производительности.

Наконец, Cassandra поддерживает локально управляемое хранилище и может быть дополнительно оптимизирована для конкретных случаев использования машинного обучения и потребностей организации. Один кластер Cassandra может включать в себя как жесткие диски, так и твердотельные накопители. Пользователи могут настроить Cassandra для хранения определенных данных на жестком диске или твердотельном накопителе в одном кластере, тем самым подняв производительность на новый уровень.

Отличная масштабируемость

Все выглядит прекрасно, когда ваша организация использует базу данных для записи, хранения и обработки нескольких гигабайт данных. Однако что происходит, когда вам нужно добавить новые машины, а количество пользователей растет в геометрической прогрессии? Что происходит, когда скорость чтения и записи данных превышает терабайты и начинает считаться петабайтами?

Мы уже установили, что для получения выгоды от машинного обучения необходимо поддерживать стабильный поток данных. Для этого вам нужна масштабируемая база данных. Кассандра отлично справляется с этой задачей. Благодаря отказоустойчивой архитектуре пользователи могут добавлять новые машины без простоев. Но, что более важно, Cassandra — самая эластичная база данных на рынке. Что это значит?

Cassandra способна поддерживать линейно увеличивающуюся пропускную способность чтения и записи.Модульная природа базы данных обеспечивает отличное масштабирование без эксплуатационных расходов. Масштабирование не вызовет сбоев и перебоев в потоке данных, а ML продолжит работу.

Статья в тему:  Как оставаться на вершине искусственного интеллекта

Читайте и записывайте лучшие практики для минимальной несогласованности данных

Чем более точные данные вы передаете модели машинного обучения, тем более жизнеспособными будут результаты. Несоответствия данных приводят к ошибочным операциям машинного обучения и выходным данным, которые могут содержать ошибки. Организации хотят основывать процесс принятия решений на точных данных.

С другой стороны, пользователи приложения хотят получать персонализированные рекомендации на основе машинного обучения. Cassandra решает проблемы несогласованности данных при чтении и записи, как никакая другая альтернатива NoSQL. Это может оказаться жизненно важным в тех случаях, когда вам нужно использовать асинхронную репликацию для обновлений. Асинхронная репликация требует тонкой настройки, а синхронная работает «из коробки».

Hinted Handoff относится к процессу, который Cassandra использует для применения подсказок к отказавшим узлам. Очень важно записывать операции во время обслуживания. Cassandra позволяет всем репликам ключа хранить мутации даже без достижения консенсуса, чтобы гарантировать доступность данных. Администраторы могут настроить подсказки для обеспечения согласованности данных.

Cassandra также использует процесс восстановления чтения для восстановления реплик данных при выполнении запроса на чтение. Процессы гарантируют, что клиент получает самые последние данные, будь то пользователь или платформа обработки данных. Вы можете узнать больше о процессе Read Repair здесь.

Гарантированная долговечность

Операции на основе машинного обучения не могут позволить себе потерять ни единого бита данных. Чтобы обеспечить возможность использования в среде машинного обучения, Cassandra предлагает нечто редко встречающееся в мире баз данных — гарантированную надежность. Он дает гарантии о:

  • Высокая масштабируемость и доступность
  • Возможная согласованность операций записи и чтения
  • Долговечность
  • Пакетная запись в несколько таблиц (либо все будут успешными, либо вообще ничего)
  • Согласованность вторичных индексов и данных их локальных реплик
Статья в тему:  Что такое рефлекторный агент в искусственном интеллекте

Cassandra — это база данных NoSQL, которая может многое предложить организациям, планирующим внедрить машинное обучение. Это также жизнеспособный вариант, если вы хотите перейти на новую базу данных, чтобы расширить возможности машинного обучения еще эффективнее. Это проверенное решение уже используется некоторыми компаниями из списка Fortune 500, включая Apple, Netflix, Easou и eBay.

оставьте ответ

Вы должны войти, чтобы оставить комментарий.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector