Docker für Data Scientists: Rollen, MLOps und Open-Source-Einblicke

Die Frage, wie viel Docker-Wissen ein Data Scientist wirklich braucht, ruft oft eine nuancierte Antwort hervor: Es kommt darauf an. Während sich die Landschaft der Datenarbeit entwickelt, wird es entscheidend zu verstehen, wo und wie Containerisierungstechnologien wie Docker in tägliche Workflows integriert werden, insbesondere da Open-Source-Lösungen wie Buildpacks auftauchen, um diese Integration zu vereinfachen.

Um das Gesamtbild zu erfassen, ist es wichtig, zwischen den verschiedenen Rollen innerhalb der Datenwissenschaft zu unterscheiden. Ein Datenanalyst konzentriert sich typischerweise auf die Exploration und Interpretation vorhandener Daten, indem er Erkenntnisse durch Bereinigung, Visualisierung, statistische Analyse und Berichterstellung gewinnt, oft unter Einsatz von Tools wie SQL, Excel, Business-Intelligence-Plattformen und manchmal Python oder R für Scripting. Im Gegensatz dazu erstellt ein Data Scientist anspruchsvolle Modelle und Algorithmen unter Verwendung fortschrittlicher statistischer und maschineller Lerntechniken. Ihre Arbeit umfasst den gesamten Lebenszyklus von der Datenerfassung und -bereinigung über den Modellaufbau und die -bewertung bis hin zur Bereitstellung, was ein umfangreiches Toolkit erfordert, das Python, R, verschiedene maschinelle Lernframeworks (wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn), SQL und eine zunehmende Vertrautheit mit Cloud-Plattformen umfasst. Der Data Engineer, eine neuere Spezialisierung, ist verantwortlich für das Design, den Aufbau und die Wartung der zugrunde liegenden Infrastruktur und Systeme, die es Data Scientists und Analysten ermöglichen, Daten effektiv zu nutzen. Dies beinhaltet den Aufbau von Datenpipelines, die Verwaltung von Datenbanken, die Arbeit mit verteilten Systemen und die Sicherstellung der Datenqualität und -verfügbarkeit, wobei stark auf Software-Engineering-, Datenbankmanagement- und verteilte Computing-Fähigkeiten zurückgegriffen wird.

Obwohl Data Engineers oft viele Prinzipien und Tools verwenden, die mit DevOps verbunden sind, ist es eine Vereinfachung, sie lediglich als „DevOps-Leute“ zu bezeichnen. Data Engineers besitzen ein tiefes Verständnis von Datenstrukturen, Speicherung, Abruf und Verarbeitungsframeworks, die über typische IT-Operationen hinausgehen. Der Übergang zur Cloud-Infrastruktur und die Einführung von Praktiken wie Infrastructure as Code und Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) haben jedoch die für Data Engineering erforderlichen Fähigkeiten mit denen von DevOps erheblich konvergiert.

Diese Konvergenz zeigt sich vielleicht am deutlichsten im Aufkommen von MLOps, einem spezialisierten Feld an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, DevOps und Data Engineering. MLOps wendet DevOps-Prinzipien und -Praktiken auf den Lebenszyklus des maschinellen Lernens an, mit dem Ziel, maschinelle Lernmodelle in Produktionsumgebungen zuverlässig und effizient bereitzustellen, zu überwachen und zu warten. Dies beinhaltet die Operationalisierung verschiedener maschineller Lernartefakte – von Modellen und Pipelines bis hin zu Inferenz-Endpunkten. Über die Standard-DevOps-Tools hinaus führt MLOps spezifische Anforderungen und Tools ein, wie z.B. Modellregister, Feature Stores und Systeme zur Verfolgung von Experimenten und Modellversionen, was eine eigenständige Spezialisierung innerhalb der breiteren DevOps-Landschaft darstellt, die auf die einzigartigen Herausforderungen der Verwaltung von ML-Modellen zugeschnitten ist.

In den letzten Jahren hat sich Kubernetes zum De-facto-Standard für die Container-Orchestrierung im großen Maßstab entwickelt und bietet eine robuste und skalierbare Möglichkeit zur Verwaltung von containerisierten Anwendungen. Diese Übernahme, hauptsächlich von der Engineering- und Betriebsseite aufgrund ihrer Vorteile in Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Portabilität vorangetrieben, wirkt sich unweigerlich auf andere Rollen aus, die mit bereitgestellten Anwendungen interagieren. Da maschinelle Lernmodelle zunehmend als Microservices innerhalb von durch Kubernetes verwalteten containerisierten Umgebungen bereitgestellt werden, müssen Data Scientists die Grundlagen verstehen, wie ihre Modelle in der Produktion funktionieren werden. Dies beginnt oft mit dem Verständnis der Grundlagen von Containern, wobei Docker das am weitesten verbreitete Containerisierungstool ist. Das Erlernen eines Infrastruktur-Tools wie Docker oder Kubernetes ist ein völlig anderes Unterfangen als das Beherrschen einer Anwendung wie eines Tabellenkalkulationsprogramms; es beinhaltet das Verständnis von Konzepten im Zusammenhang mit Betriebssystemen, Netzwerken, verteilten Systemen und Bereitstellungs-Workflows, was einen bedeutenden Schritt in den Bereich der Infrastruktur- und Software-Engineering-Praktiken darstellt.

Container spielen eine grundlegende Rolle in verschiedenen Phasen einer ML-Pipeline. Während der Datenvorbereitung können Schritte wie Sammlung, Bereinigung und Feature-Engineering containerisiert werden, um konsistente Umgebungen und Abhängigkeiten zu gewährleisten. Modelltraining-Jobs können innerhalb von Containern ausgeführt werden, was die Abhängigkeitsverwaltung vereinfacht und die Skalierung über verschiedene Maschinen hinweg ermöglicht. Container sind auch zentral für CI/CD-Pipelines für ML, da sie den automatisierten Aufbau, Test und die Bereitstellung von Modellen und zugehörigem Code ermöglichen. Obwohl ein Modellregister selbst nicht von einem Data Scientist containerisiert werden muss, integriert sich der Prozess des Push- und Pull-Vorgangs von Modellartefakten oft in containerisierte Workflows. Modell-Serving ist ein primärer Anwendungsfall, wobei Modelle typischerweise innerhalb von Containern für Skalierbarkeit und Isolation bereitgestellt werden. Schließlich integrieren sich Observability-Tools zur Überwachung von Nutzung, Modelldrift und Sicherheit häufig mit containerisierten Anwendungen, um Einblicke in deren Leistung und Verhalten zu geben.

Trotz des wachsenden Schwerpunkts auf Containerisierung findet ein erheblicher Teil der Data-Science-Arbeit immer noch außerhalb containerisierter Umgebungen statt. Nicht jede Aufgabe oder jedes Tool profitiert sofort von der Containerisierung oder erfordert diese. Beispiele hierfür sind die initiale Datenexploration und Ad-hoc-Analyse, die oft lokal in einem Jupyter-Notebook oder einer integrierten Entwicklungsumgebung ohne den Overhead der Containerisierung durchgeführt werden. Ebenso müssen Desktop-basierte Statistiksoftware, die Arbeit mit großen Datensätzen auf traditionellen Shared Clustern oder das Ausführen einfacher geplanter Skripte zur Datenextraktion oder Berichterstellung nicht unbedingt containerisiert werden. Ältere Legacy-Systeme oder Tools verfügen oft auch nicht über native Container-Unterstützung.

Die Verbreitung und Bequemlichkeit dieser nicht-containerisierten Optionen bedeutet, dass Data Scientists oft dazu neigen, sie zu nutzen. Container können eine erhebliche kognitive Belastung darstellen – eine weitere Technologie, die es zu lernen und zu beherrschen gilt. Container bieten jedoch überzeugende Vorteile für Data-Science-Teams, insbesondere durch die Beseitigung von Umgebungskonsistenzen und die Verhinderung von Abhängigkeitskonflikten zwischen verschiedenen Phasen, von der lokalen Entwicklung bis zur Staging- und Produktionsumgebung. Sie erleichtern auch reproduzierbare und portable Builds und das Modell-Serving, was für Data Scientists sehr wünschenswerte Funktionen sind. Nicht alle Datenteams können sich große, dedizierte Betriebsteams leisten, um diese Komplexitäten zu bewältigen.

Hier bieten Cloud Native Buildpacks eine optimierte Lösung. Data Scientists haben häufig mit vielfältigen Toolchains zu tun, die Sprachen wie Python oder R und eine Vielzahl von Bibliotheken umfassen, was zu einem komplexen Abhängigkeitsmanagement führt. Die Operationalisierung dieser Artefakte erfordert oft das manuelle Zusammenfügen und Pflegen komplexer Dockerfiles. Buildpacks ändern diesen Prozess grundlegend, indem sie die Zusammenstellung der notwendigen Build- und Laufzeitabhängigkeiten automatisieren und OCI-konforme Images ohne explizite Dockerfile-Anweisungen erstellen. Diese Automatisierung reduziert die operative Belastung für Data Scientists erheblich, befreit sie von Infrastrukturproblemen und ermöglicht es ihnen, sich auf ihre Kernanalyseaufgaben zu konzentrieren. Als CNCF-Inkubationsprojekt sind Cloud Native Buildpacks ein Open-Source-Tool, das von einer Community verschiedener Organisationen gepflegt wird und im MLOps-Bereich einen erheblichen Nutzen findet.