Container Strategien für Data Science

Worum geht’s?

In diesem Whitepaper besprechen wir die Grundlagen und Merkmale von Containern im Bereich KI-Produktentwicklung und definieren fünf essenzielle Ebenen einer Container Strategie für Data Science.

Der Siegeszug von Containern hat die IT-Welt in den letzten Jahren auf den Kopf gestellt. Das Deployment von Anwendungen aller Art wird durch Container standardisiert und vereinfacht. Auch für Data Science Workflows sind Container dank einer Menge an Argumenten unverzichtbar geworden:

Effizienz: Container teilen den OS Kernel der Host Maschine und virtualisieren deshalb keine Hardware. Dadurch sind Container leichter als virtuelle Maschinen und nutzen die IT-Infrastruktur effizienter, was weniger Investitionen in Infrastruktur voraussetzt.

Geschwindigkeit: Da Container kein eigenes Betriebssystem benötigen, sind sie innerhalb von Sekunden gestartet, gestoppt und ersetzt. Das verringert die Down-Time im Fall von Ausfällen von Containern, beschleunigt den Entwicklungsprozess und die Auslieferung von KI-Produkten.

Portierbarkeit: Container sind plattformunabhängig. Ist containerisierte Software einmal lauffähig, dann läuft sie auf jeder Container-freundlichen Plattform. Dadurch wird das Deployment von Modellen einfacher denn je. Data Scientists und Engineers müssen ihre Zeit nicht mehr darauf verwenden, entwickelte Produkte auf fremden Plattformen zum Laufen zu bringen.

Skalierbarkeit: Orchestrierungstools wie Kubernetes erlauben das automatische Skalieren von Containern basierend auf der aktuellen Nachfrage nach der Anwendung. Dadurch werden Ressourcen effizient verwaltet und unnötige Kosten vermieden. Der Übertritt in Container-basierte Architekturen und Workflows muss strategisch angegangen werden.

Die fünf Schritte, wie Sie den Kern jeder Containerstrategie für Data Science bilden, finden Sie ausführlich in unserem Whitepaper beschrieben.