クラウド上に機械学習プラットフォームを構築するためのいくつかの優れたプラクティス

翻訳者 | Bugatti

レビュアー | Sun Shujuan

ほとんどの人は、iOS、Windows、AWS などの主要なテクノロジー プラットフォームに精通しています。プラットフォームは本質的に、他のアプリケーションを構築、貢献、実験、拡張するための基盤として機能する一連のテクノロジーです。これらは、今日の高度な技術能力と最先端の顧客体験の多くをもたらします。

ビッグデータ、人工知能、機械学習によって実現される技術力の規模と複雑さに対応するために、多くの企業が複雑な社内プラットフォームを開発しています。実際、ガートナーは、クラウドネイティブ プラットフォームが、2021 年の 40% 未満から、2025 年までに 95% 以上の新しいデジタル イニシアチブの基盤を形成すると予測しています。

私の経験では、エンタープライズ テクノロジー プラットフォームは革新的です。これにより、部門を超えたチームが迅速にテスト、立ち上げ、学習し、重複を減らし、機能を標準化し、一貫して統合されたエクスペリエンスを提供できるようになります。つまり、テクノロジーを競争上の優位性に変えるのに役立ちます。

1. エンタープライズ プラットフォームの進化

#多くの組織は、人工知能の重労働を実行できる Kubernetes などのクラウドネイティブ プラットフォームを活用しています。 Laiyu は、一流の顧客エクスペリエンスを提供することに長けています。 Capital One は、クラウドに全面的に投資した米国初の金融機関となり、クラウドベースのプラットフォーム機能を統合するには、データ環境のアーキテクチャを再設計する能力が不可欠です。この強固な基盤により、Capital One はビッグデータを活用してエンタープライズ プラットフォーム全体に新しい機械学習機能を構築し、より有意義な新しい顧客エクスペリエンスを加速、強化、提供できるようになりました。

Capital One のこの分野での取り組みの多くは、同社とその顧客に大きな成果をもたらしています。たとえば、同社の不正行為判断プラットフォームは、複雑なリアルタイムの意思決定を行うためにゼロから構築されました。このプラットフォームは、大量のデータを活用し、数か月ではなく数日でモデルを更新できるようにすることで、数百万の顧客をクレジット カード詐欺から保護するのに役立ち、会社のさまざまな関係者が使用できるようになります。

チームを率いてエンタープライズ テクノロジー プラットフォームを提供してきた私の経験に基づいて、その過程で学んだ重要な教訓とベスト プラクティスを以下に示します。

• すべてはチームから始まる: たとえ最初は仕事が遅くなっても、優秀な人材で構成される部門横断的なチームを構築します。大きなチームが必ずしも優れているわけではありません。チームには少なくともプロダクト マネージャー、エンジニア、デザイナーが含まれている必要があります。これらの部門には、プラットフォームのユーザーを真に理解している人材を配置します。たとえば、主にデータ サイエンティストが使用するプラットフォームを構築している場合は、元データ サイエンティストであるプロダクト マネージャーを雇用するか、リーダー チームにデータ サイエンティストを追加します。チームが複数の部門のメンバーで構成されている場合は、共通の目標があることを確認してください。
• 最初に最終状態を明確に定義する: 構築を開始する前に、時間をかけてアーキテクチャを明確に定義し、最終状態を計画し、反復的に目標を達成します。アーキテクチャが最初からセルフサービスおよびコントリビューション向けに設計されていることを確認してください。さらに良いのは、組織や事業部門外のユーザーにもプラットフォームを拡張することを想定してプラットフォームを設計することです。また、時間の経過とともにテクノロジーが変化するにつれて、コンポーネントを交換できるようにしたいと想定します。
• 時間がかかると予想し、それを 2 倍にします。重要なのは、構築する必要があるすべての機能を最初から時間をかけてブレインストーミングし、それぞれの機能に適切な量の労力を費やすことです。一部。技術チームがこれと速度を組み合わせて各機能の構築にかかる時間を見積もったら、バッファ量を 50% 増やします。私の経験から言えば、この見積もりはかなり正確になります。
• ビジネスの成果に焦点を当てる: 優れたプラットフォームの構築には長い時間がかかることがあります。ビジネス価値が継続的に実現されるように、作業の順序を決めることが重要です。これによりチームのモチベーションが高まり、信頼性が高まり、好循環が生まれます。
• 透明性とコミュニケーションを追求します。意思決定、進捗状況、ロードマップを利害関係者と自由にコミュニケーションします。目の前の仕事を明確にすることに加えて、現在優先事項ではないことも明確にします。他の人が貢献してプラットフォームに簡単に参加できるように、優れたドキュメントを作成します。
• 小規模から始める: 最良のテストおよび品質保証 (QA) 環境であっても、運用環境に展開した後に初めて明らかになる問題を見逃す可能性があります。顧客に明らかな影響を与える大きな変更の場合は、常に少人数のグループから始めて、小規模な運用環境で効果があることを確認してから適用範囲を拡大してください。
• 徹底した透明性と過剰なコミュニケーションを実現: 意思決定、進捗状況、ロードマップを利害関係者と自由に共有します。何をしているのかを明確にすることに加えて、現在何を優先していないのかも明確にしてください。プラットフォームへの貢献と参加を容易にするドキュメントに投資します。
• 小規模から始める: 最良のテストおよび QA 環境であっても、本番環境まで発見されない問題を見逃してしまう可能性があります。顧客に有意義な影響を与えるような大きな変更を行う場合は、常に少人数のグループから始めて、小規模な生産で起こっていることを確認しながら徐々に人数を増やしてください。変更が外部顧客に影響を与える場合は、可能であれば、従業員を初期母集団としてのみ使用してください。
• 適切な管理に注意する: プラットフォーム所有者はプラットフォームのパフォーマンスに注意を払う必要があります。すべての問題は、制御メカニズムと自動アラートを通じて明らかにされる必要があります。例外は迅速に処理される必要があります。根本原因の分析と問題の再発を防ぐための変更を優先する必要があります。問題がない場合は、感謝されていることがチームに伝わるように、適切にお祝いしましょう。
• それが真実であるとは思えない場合は...例外監視は、実行が意図と一致していることを確認する優れた方法です。多くの場合、目標は例外をゼロにすることです。たとえば、遅延は 200 ミリ秒を超えてはなりません。例外レポートに例外がまったく表示されない場合は、監視に何らかの問題がある可能性があります。例外が正しく起動されるようにするために、常に例外を強制します。これはよくわかります。
• 幸せなチームは生産的なチームです。成果を祝い、チームメンバーが良いパフォーマンスをしたときに称賛し、内面が満たされる環境を作りましょう。定期的にチームの幸福度を測定し、チームがより幸福になる方法について話し合って、不満の領域に対処するために自分たちでそれを試してみる機会をチームに与えてください。

#チームが適切なプラットフォーム テクノロジーによって強力にサポートされた強力な文化を持っている場合、チャンスは無限にあります。クラウドネイティブ プラットフォームと大規模データを組み合わせることで、企業はより新しく、より革新的な製品やエクスペリエンスをより適切に進歩させ、実験することができます。これらのエクスペリエンスにより、エンド ユーザーや顧客が必要な製品やサービスを必要なときに入手できるようになれば、大きな違いが生まれます。

元のリンク: https://venturebeat.com/ai/best-practices-for-building-machine-learning-platforms-on-the-cloud/

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