Docker para Científicos de Datos: Roles, MLOps y Perspectivas Open Source

La pregunta de cuánto conocimiento de Docker necesita realmente un científico de datos a menudo provoca una respuesta matizada: depende. A medida que el panorama del trabajo con datos evoluciona, comprender dónde y cómo las tecnologías de contenerización como Docker se integran en los flujos de trabajo diarios se vuelve crucial, especialmente a medida que surgen soluciones de código abierto como Buildpacks para simplificar esta integración.

Para comprender el panorama completo, es esencial diferenciar entre los diversos roles dentro de las disciplinas de datos. Un analista de datos se centra típicamente en explorar e interpretar datos existentes, extrayendo información a través de la limpieza, visualización, análisis estadístico y elaboración de informes, a menudo aprovechando herramientas como SQL, Excel, plataformas de inteligencia de negocios y, a veces, Python o R para scripting. En contraste, un científico de datos construye modelos y algoritmos sofisticados utilizando técnicas avanzadas de estadística y aprendizaje automático. Su trabajo abarca todo el ciclo de vida, desde la recopilación y limpieza de datos hasta la construcción, evaluación y, con frecuencia, el despliegue de modelos, requiriendo un amplio conjunto de herramientas que incluye Python, R, varios frameworks de aprendizaje automático (como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn), SQL y una familiaridad creciente con las plataformas en la nube. El ingeniero de datos, una especialización más reciente, es responsable de diseñar, construir y mantener la infraestructura y los sistemas subyacentes que permiten a los científicos y analistas de datos acceder y utilizar los datos de manera efectiva. Esto implica construir pipelines de datos, gestionar bases de datos, trabajar con sistemas distribuidos y asegurar la calidad y disponibilidad de los datos, apoyándose en gran medida en habilidades de ingeniería de software, gestión de bases de datos y computación distribuida.

Aunque los ingenieros de datos a menudo emplean muchos principios y herramientas asociados con DevOps, es una simplificación excesiva etiquetarlos simplemente como “gente de DevOps”. Los ingenieros de datos poseen un profundo conocimiento de las estructuras de datos, el almacenamiento, la recuperación y los frameworks de procesamiento que van más allá de las operaciones de TI típicas. Sin embargo, el movimiento hacia la infraestructura en la nube y la adopción de prácticas como Infraestructura como Código y la Integración Continua/Entrega Continua (CI/CD) han convergido significativamente los conjuntos de habilidades requeridos para la ingeniería de datos con los de DevOps.

Esta convergencia es quizás más evidente en el auge de MLOps, un campo especializado en la intersección del aprendizaje automático, DevOps y la ingeniería de datos. MLOps aplica los principios y prácticas de DevOps al ciclo de vida del aprendizaje automático, con el objetivo de desplegar, monitorear y mantener de manera confiable y eficiente los modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Esto implica la operacionalización de varios artefactos de aprendizaje automático, desde modelos y pipelines hasta puntos finales de inferencia. Más allá de las herramientas estándar de DevOps, MLOps introduce requisitos y herramientas específicos, como registros de modelos, tiendas de características y sistemas para el seguimiento de experimentos y versiones de modelos, lo que representa una especialización distinta dentro del panorama más amplio de DevOps, adaptada a los desafíos únicos de la gestión de modelos de ML.

En los últimos años, Kubernetes se ha convertido en el estándar de facto para la orquestación de contenedores a escala, proporcionando una forma robusta y escalable de gestionar aplicaciones contenerizadas. Esta adopción, impulsada principalmente por los lados de ingeniería y operaciones por sus beneficios en escalabilidad, resiliencia y portabilidad, impacta inevitablemente en otros roles que interactúan con las aplicaciones desplegadas. A medida que los modelos de aprendizaje automático se despliegan cada vez más como microservicios dentro de entornos contenerizados gestionados por Kubernetes, los científicos de datos se encuentran con la necesidad de comprender los conceptos básicos de cómo operarán sus modelos en producción. Esto a menudo comienza con la comprensión de los fundamentos de los contenedores, siendo Docker la herramienta de contenerización más prevalente. Aprender una herramienta de infraestructura como Docker o Kubernetes es una tarea muy diferente a dominar una aplicación como un programa de hoja de cálculo; implica comprender conceptos relacionados con sistemas operativos, redes, sistemas distribuidos y flujos de trabajo de despliegue, lo que representa un paso significativo hacia el ámbito de las prácticas de ingeniería de infraestructura y software.

Los contenedores desempeñan un papel fundamental en varias etapas de un pipeline de ML. Durante la preparación de datos, pasos como la recopilación, limpieza e ingeniería de características pueden contenerizarse para garantizar entornos y dependencias consistentes. Los trabajos de entrenamiento de modelos pueden ejecutarse dentro de contenedores, simplificando la gestión de dependencias y la escalabilidad en diferentes máquinas. Los contenedores también son centrales para los pipelines de CI/CD para ML, permitiendo la construcción, prueba y despliegue automatizados de modelos y código relacionado. Si bien un registro de modelos en sí mismo podría no ser contenerizado por un científico de datos, el proceso de enviar y extraer artefactos de modelos a menudo se integra con flujos de trabajo contenerizados. El servicio de modelos es un caso de uso principal, con modelos típicamente servidos dentro de contenedores para escalabilidad y aislamiento. Finalmente, las herramientas de observabilidad para monitorear el uso, la deriva del modelo y la seguridad se integran frecuentemente con aplicaciones contenerizadas para proporcionar información sobre su rendimiento y comportamiento.

A pesar del creciente énfasis en la contenerización, una parte significativa del trabajo de ciencia de datos todavía opera fuera de los entornos contenerizados. No todas las tareas o herramientas se benefician inmediatamente o requieren contenerización. Ejemplos incluyen la exploración inicial de datos y el análisis ad-hoc, a menudo realizados localmente en un cuaderno Jupyter o un entorno de desarrollo integrado sin la sobrecarga de la contenerización. De manera similar, el uso de software estadístico de escritorio, trabajar con grandes conjuntos de datos en clústeres compartidos tradicionales, o ejecutar scripts programados simples para la extracción o elaboración de informes de datos podría no requerir contenerización. Los sistemas o herramientas heredados más antiguos también suelen carecer de soporte nativo para contenedores.

La prevalencia y conveniencia de estas opciones no contenerizadas significan que los científicos de datos a menudo se inclinan hacia ellas. Los contenedores pueden representar una carga cognitiva significativa: otra tecnología que aprender y dominar. Sin embargo, los contenedores ofrecen ventajas convincentes para los equipos de ciencia de datos, notablemente al eliminar inconsistencias ambientales y prevenir conflictos de dependencia entre diferentes etapas, desde el desarrollo local hasta el staging y la producción. También facilitan compilaciones reproducibles y portátiles y el servicio de modelos, que son características altamente deseables para los científicos de datos. No todos los equipos de datos pueden permitirse grandes equipos de operaciones dedicados para manejar estas complejidades.

Aquí es donde Cloud Native Buildpacks ofrece una solución optimizada. Los científicos de datos frecuentemente manejan diversas cadenas de herramientas que involucran lenguajes como Python o R y una multitud de bibliotecas, lo que lleva a una gestión de dependencias compleja. La operacionalización de estos artefactos a menudo requiere unir y mantener manualmente Dockerfiles intrincados. Buildpacks cambia fundamentalmente este proceso al automatizar el ensamblaje de las dependencias de construcción y tiempo de ejecución necesarias y crear imágenes compatibles con OCI sin instrucciones explícitas de Dockerfile. Esta automatización reduce significativamente la carga operativa sobre los científicos de datos, liberándolos de las preocupaciones de infraestructura y permitiéndoles concentrarse en sus tareas analíticas principales. Como proyecto en incubación de CNCF, Cloud Native Buildpacks es una herramienta de código abierto mantenida por una comunidad de varias organizaciones, encontrando una utilidad sustancial dentro del espacio de MLOps.