3 достоинства и пара недостатков Apache Spark на Kubernetes

Автор Категория ,
3 достоинства и пара недостатков Apache Spark на Kubernetes

С учетом тренда на контейнеризацию при разработке и развертывании любых технологий, в т.ч. Big Data, сегодня рассмотрим плюсы и минусы совместного использования Apache Spark с Kubernetes. Читайте далее, как отправить…

Потоковая обработка событий в Machine Learning и Big Data: основы StreamSQL для начинающих

Автор Категория , ,
Потоковая обработка событий в Machine Learning и Big Data: основы StreamSQL для начинающих

Вчера мы говорили про промышленный Machine Learning в больших данных и рассматривали проблемы микросервисной архитектуры в системах машинного обучения. Продолжая разбирать, как Feature Store повышает эффективность MLOps-процессов, сокращая цикл разработки…

Зачем вам Feature Store или что не так с микросервисами в ML-системах

Автор Категория , , , ,
Зачем вам Feature Store или что не так с микросервисами в ML-системах

Сегодня рассмотрим, когда микросервисные архитектуры не подходят для систем машинного обучения и какие технологии Big Data следует использовать в этом случае. В этой статье мы расскажем, что такое Feature Store,…

Apache Kafka, микросервисы и проблема удаления данных: 5 практических примеров

Автор Категория , ,
Apache Kafka, микросервисы и проблема удаления данных: 5 практических примеров

Чтобы сделать наши курсы по Apache Kafka для разработчиков Big Data систем еще более интересными, а обучение – запоминающимся, сегодня мы рассмотрим еще несколько примеров реализации микросервисной архитектуры на этой…

Как внедрить MLOps: краткое пошаговое руководство

Автор Категория , ,
Как внедрить MLOps: краткое пошаговое руководство

Рассказав, как оценить уровень зрелости Machine Learning Operations по модели Google или методике GigaOm, сегодня мы поговорим про этапы и особенности практического внедрения MLOps в корпоративные процессы. Читайте далее, какие…

Насколько созрел ваш MLOps: многокритериальная 5-уровневая модель зрелости Machine Learning Operations

Автор Категория ,
Насколько созрел ваш MLOps: многокритериальная 5-уровневая модель зрелости Machine Learning Operations

Недавно мы рассказывали про модель зрелости MLOps от Google. Сегодня рассмотрим альтернативную методику оценки зрелости операций разработки и эксплуатации машинного обучения, которая больше похоже на наиболее популярную в области управленческого…

Готовы ли вы к MLOps: что такое Machine Learning Operations Maturity Model

Автор Категория , ,
Готовы ли вы к MLOps: что такое Machine Learning Operations Maturity Model

Цифровизация и запуск проектов Big Data предполагают некоторый уровень управленческой зрелости бизнеса, который обычно оценивается по модели CMMI. MLOps также требует предварительной готовности предприятия к базовым ценностям этой концепции. Читайте…

Зачем вам MLOps: новый подход к Machine Learning в production

Автор Категория ,
Зачем вам MLOps: новый подход к Machine Learning в production

Пока цифровизация воплощает в жизнь концепцию DataOps, мир Big Data вводит новую парадигму – MLOps. Читайте в нашей статье, что такое MLOps, зачем это нужно бизнесу и какие специалисты потребуются…

Цифровизация рабочего пространства: ТОП-3 тенденции 2020

Автор Категория , , ,
Цифровизация рабочего пространства: ТОП-3 тенденции 2020

Вчера мы говорили про наиболее перспективные технологии 2020 с точки зрения исследовательского агентства Gartner и их влияние на цифровую трансформацию. Сегодня продолжим разбирать современные тенденции изменения рабочего пространства с учетом…

От ДНК-чипов до цифровых двойников: 5 самых перспективных технологий 2020 от Gartner

Автор Категория , ,
От ДНК-чипов до цифровых двойников: 5 самых перспективных технологий 2020 от Gartner

Постоянно обновляя наши курсы «Аналитика больших данных для руководителей» в соответствии с развитием области Big Data и вызовов современного бизнеса, сегодня мы расскажем про наиболее перспективные технологии с точки зрения…