データの時代へようこそ。 日々収集される膨大な量のデータは増加し続けており、プラットフォームとソリューションの進化が求められています。 などのサービス Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) は、増大するデータセットに適応しながらもコスト効率を維持するスケーラブルなソリューションを提供します。 の Amazon サステナビリティ データ イニシアチブ (ASDI) は、Amazon S3 の機能を使用して、気候科学のワークロードを保存し、世界中で共有するための無料のソリューションを提供します。 Amazon のオープンデータ スポンサーシップ プログラムにより、組織は AWS で無料でホストできるようになります。
過去 XNUMX 年間で、データ サイエンス フレームワークが急増し、データ サイエンス コミュニティで大量に採用されるようになりました。 そのようなフレームワークの XNUMX つは、 ダスクこれは、ワーカー コンピューティング ノードのオーケストレーションをプロビジョニングする機能が強力で、それによって大規模なデータセットの複雑な分析が高速化されます。
この投稿では、カスタムをデプロイする方法を説明します。 AWSクラウド開発キット (AWS CDK) ソリューションは、Amazon のグローバル ネットワーク全体でリージョン間で動作するように Dask の機能を拡張します。 AWS CDK ソリューションは、XNUMX つの AWS リージョンにわたって Dask ワーカーのネットワークをデプロイし、クライアント リージョンに接続します。 詳細については、以下を参照してください。 AWS のクロスリージョン Dask を使用した分散コンピューティングに関するガイダンス と GitHubレポ オープンソース コードの場合。
デプロイ後、ユーザーは Jupyter ノートブックにアクセスできるようになり、AWS 上の ASDI からの XNUMX つのデータセットを操作できます。 結合モデル相互比較プロジェクト 6 (CMIP6) および ECMWF ERA5 再分析。 CMIP6 は、地球規模の海洋大気結合大循環モデル アンサンブルの第 5 フェーズに焦点を当てています。 ERAXNUMX は、地球気候に関する ECMWF 大気再解析の第 XNUMX 世代であり、運用サービスとして作成された最初の再解析です。
このソリューションは、AWS の主要顧客である、 英国気象庁。 気象庁は 1854 年に設立され、英国の国家気象機関です。 これらは、安全と繁栄を維持するためのより適切な決定を下すのに役立つ天気と気候の予測を提供します。 気象庁と EUMETSAT のコラボレーションについては、以下で詳しく説明されています。 データセンター間に分散された Dask クラスターでのデータ近接計算は、持続可能で効率的かつスケーラブルなデータ サイエンス ソリューションを開発する必要性が高まっていることを強調しています。 このソリューションは、データをコンピューティング リソースに強制的に近づけるのではなく、コンピューティングをデータに近づけることによってこれを実現します。これにより、コスト、遅延、エネルギーが増加します。
ソリューションの概要
英国気象庁は毎日、最大 300 TB の気象および気候データを生成し、その一部は ASDI に公開されます。 これらのデータセットは世界中に分散され、一般公開のためにホストされています。 気象庁は、消費者がデータをさらに活用して、気候変動による山火事や洪水への備えを強化したり、作物収量の分析を改善して食糧不安を軽減したりといった問題への対処に関する重要な意思決定に役立てられるようにしたいと考えています。
現在使用されている従来のソリューション、特に気候データに関しては、地域を越えてデータセットを複製するため、時間がかかり持続不可能です。 ペタバイト規模の不必要なデータ転送はコストがかかり、時間がかかり、エネルギーを消費します。
この方法が気象庁のユーザーに採用されれば、40 世帯の XNUMX 日あたりの電力消費量に相当する電力が毎日節約され、地域間のデータ転送も削減できると推定されました。
次の図は、ソリューションのアーキテクチャを示しています。
ソリューションは、クライアント、ワーカー、ネットワークという XNUMX つの主要なセグメントに分類できます。 それぞれを詳しく見て、それらがどのように組み合わされるかを見てみましょう。
クライアント
クライアントは、データ サイエンティストが接続するソース リージョンを表します。 この領域 (図の領域 A) には、 Amazon SageMakerノートブック、 AmazonOpenSearchサービス ドメイン、および ダスクスケジューラー 主要なコンポーネントとして。 システム管理者は、組み込みの Dask ダッシュボードにアクセスできます。 弾性ロードバランサー.
データ サイエンティストは、SageMaker でホストされている Jupyter ノートブックにアクセスできます。 ノートブックは、Dask スケジューラに接続してワークロードを実行できます。 OpenSearch Service ドメインは、リージョンで接続されているデータセットにメタデータを保存します。 ノートブック ユーザーは、データの地域的な場所を事前に知る必要がなく、このサービスにクエリを実行して、Dask ワーカーの正しい地域などの詳細を取得できます。
ワーカー
各ワーカー リージョン (図のリージョン B および C) は、 Amazon エラスティック コンテナ サービス (Amazon ECS) クラスター 夕暮れの労働者、 光沢のためのAmazonFSx ファイル システムとスタンドアロン アマゾン エラスティック コンピューティング クラウド (Amazon EC2) インスタンス。 FSx for Lustre を使用すると、ファイル システムを S3 バケットにリンクすることで、Dask ワーカーが高性能ファイル システムから Amazon S3 データにアクセスして処理できるようになります。 ミリ秒未満のレイテンシー、最大数百 GB/秒のスループット、数百万の IOPS を実現します。 Lustre の重要な機能は、ファイル システムのメタデータのみが同期されることです。 Lustre は、要求に基づいて、ロードされ、ウォーム状態に保たれるファイルのバランスを管理します。
ワーカー クラスターは CPU 使用率に基づいてスケールし、長期間の需要に応じて追加のワーカーをプロビジョニングし、リソースがアイドル状態になるとスケールダウンします。
毎晩 0:00 UTC に、データ同期ジョブは、Lustre ファイル システムに接続された S3 バケットと再同期するよう促し、バケットの最新のメタデータ カタログを取得します。 その後、スタンドアロン EC2 インスタンスは、そのリージョンのインデックスに応じてこれらの更新を OpenSearch サービスにプッシュします。 OpenSearch サービスは、特定のデータセットに対してどのワーカー プールを呼び出す必要があるかについて、必要な情報をクライアントに提供します。
ネットワーク
このソリューションの中心となるのはネットワーキングであり、Amazon の内部バックボーン ネットワークを利用します。 を使用することで AWSトランジットゲートウェイ、公共のインターネットを経由することなく、各リージョンを相互に接続できます。 各ワーカーは Dask スケジューラに動的に接続できるため、データ サイエンティストは Dask を通じてリージョン間のクエリを実行できます。
前提条件
AWS CDK パッケージは TypeScript プログラミング言語を使用します。 の手順に従います AWS CDK の開始方法 ローカル環境をセットアップし、開発アカウントをブートストラップします ( GitHubレポ).
導入を成功させるには、以下が必要です Dockerがインストールされている そしてローカルマシン上で実行されます。
AWS CDK パッケージをデプロイする
AWS CDK パッケージのデプロイは簡単です。 前提条件をインストールしてアカウントをブートストラップした後、コード ベースのダウンロードに進むことができます。
- ダウンロード GitHubリポジトリ:
- ノードモジュールをインストールします。
- AWS CDK をデプロイします。
スタックのデプロイには XNUMX 時間半以上かかる場合があります。
コードウォークスルー
このセクションでは、コード ベースの主要な機能のいくつかを検査します。 完全なコードベースを検査したい場合は、以下を参照してください。 GitHubリポジトリ.
スタックを構成およびカスタマイズする
ファイル内 bin/変数.tsでは、XNUMX つの変数宣言が見つかります。XNUMX つはクライアント用、もう XNUMX つはワーカー用です。 クライアント宣言は、リージョンおよび CIDR 範囲への参照を含む辞書です。 これらの変数をカスタマイズすると、クライアント リソースがデプロイされるリージョンと CIDR 範囲の両方が変更されます。
ワーカー変数はこれと同じ機能をコピーします。 ただし、これはユーザーが含めたいデータセットの追加または削除に対応するための辞書のリストです。 さらに、各辞書には次のフィールドが追加されています。 dataset
および lustreFileSystemPath
。 データセットは、Lustre が接続する接続 S3 URI を指定するために使用されます。 の lustreFileSystemPath
変数は、ユーザーがそのデータセットをワーカー ファイル システム上でローカルにマッピングする方法を指定するマッピングとして使用されます。 次のコードを参照してください。
スケジューラ IP を動的に公開する
このプロジェクトの地域間にわたる性質に固有の課題は、Dask ワーカーとスケジューラの間の動的な接続を維持することでした。 変更される可能性がある IP アドレスを AWS リージョン間で公開するにはどうすればよいでしょうか? 私たちはこれを使用することでこれを達成することができました AWSクラウドマップ および vpc とホストゾーンの関連付け。 このサービス抽象化により、AWS がこの DNS 名前空間をプライベートに管理できるようになります。 次のコードを参照してください。
Jupyter ノートブック UI
SageMaker でホストされている Jupyter ノートブックは、読み込まれたデータセットに簡単に接続して実験できる、展開用の既製の環境を科学者に提供します。 私たちが使用したのは、 ライフサイクル構成スクリプト 事前構成された開発者環境とサンプル コード ベースを使用してノートブックをプロビジョニングします。 次のコードを参照してください。
Dask ワーカーノード
Dask ワーカーに関しては、特にインスタンス タイプ、コンテナーごとのスレッド、アラームのスケーリングなど、より優れたカスタマイズ性が提供されます。 デフォルトでは、ワーカーはインスタンス タイプ m5d.4xlarge にプロビジョニングされ、起動時に Lustre ファイル システムにマウントされ、ワーカーとスレッドが動的にポートに分割されます。 これらはすべてオプションでカスタマイズ可能です。 次のコードを参照してください。
性能
パフォーマンスを評価するために、2 か月の CMIP6 予測と 5 年間の ERA10 平均気温の差に基づく XNUMX メートルでの気温のサンプル計算とプロットを使用します。 各リージョンで XNUMX 人のワーカーのベンチマークを設定し、追加のワーカーが追加されたときの時間短縮の違いを評価しました。 理論的には、ソリューションがスケールするにつれて、全体の時間の短縮に生産的な実質的な違いが生じるはずです。
次の表は、データセットの詳細をまとめたものです。
データセット | Variables | ディスクサイズ | Xarray データセットのサイズ | 地域 |
ERA5 | 2011–2020 (120 netcdf ファイル) | 53.5GB | 364.1 GB | us-east-1 |
CMIP6 | 1.13GB | 0.11 GB | us-west-2 |
次の表は収集された結果を示しており、CMIP6 予測、ERA5、および差分を計算する XNUMX 段階の各計算と予測にかかる時間 (秒) を示しています。
. | . | 従業員数 | |||
計算 | 地域 | 2(CMIP) + 2(ERA) | 2(CMIP) + 4(ERA) | 2(CMIP) + 8(ERA) |
2(CMIP) +12(防御率) |
CMIP6 (predicted_tas_regridded ) |
us-west-2 | 11.8 | 11.5 | 11.2 | 11.6 |
ERA5 (historic_temp_regridded ) |
us-east-1 | 1512 | 711 | 427 | 202 |
違い(propogated pool ) |
us-west-2 と us-east-1 | 1527 | 906 | 469 | 251 |
次のグラフは、パフォーマンスとスケールを視覚化したものです。
実験から、ワーカー数が増加するにつれて、ERA5 データセットの計算が直線的に向上することが観察されました。 ワーカーの数が増えると、計算時間が半分になることもありました。
Jupyter Notebook
ソリューションの立ち上げの一環として、リージョン間の Dask ソリューションのテストに役立つ事前構成済みの Jupyter ノートブックをデプロイします。 このノートブックは、データセットの地域的な場所を知る必要があるという心配がなくなり、代わりにバックグラウンドで実行されている一連の Jupyter ノートブックを通じてカタログをクエリすることを示しています。
開始するには、このセクションの手順に従ってください。
ノートブックのコードは次の場所にあります。 lib/SagemakerCode
プライマリノートブックは ux_notebook.ipynb
。 このノートブックは他のノートブックを呼び出し、ヘルパー スクリプトをトリガーします。 ux_notebook
は、他の場所に行く必要がなく、科学者にとってのエントリーポイントとなるように設計されています。
開始するには、AWS CDK をデプロイした後、SageMaker でこのノートブックを開きます。 AWS CDK は、リポジトリ内のすべてのファイルをロードしてバックアップしたノートブック インスタンスを作成します。 AWS コードコミット リポジトリ。
アプリケーションを実行するには、次の最初のセルを開いて実行します。 ux_notebook
。 このセルは get_variables
バックグラウンドでノートブックが表示され、選択するデータの入力を求められます。 例を示します。 ただし、質問は前のオプションが選択された後にのみ表示されることに注意してください。 これは、ドロップダウンの選択肢を制限するという意図的なもので、オプションで、 get_variables
ノート。
前述のコードは、他のノートブックが選択した選択肢を取得してロードできるように、変数をグローバルに保存します。 デモンストレーションのために、次のセルは前の保存変数を出力する必要があります。
次に、さらなるデータ仕様を求めるプロンプトが表示されます。 このセルは、テーブルの ID を人間が読める形式で表示することで、目的のデータを絞り込みます。 ユーザーはフォームであるかのように選択しますが、タイトルはシステムが適切なデータセットを取得するのに役立つバックグラウンドのテーブルにマップされます。
すべての選択肢と選択セルを保存したら、セルを実行してデータをリージョンにロードします。 データの取得 セッションに セクション。 %%capture コマンドは、 get_data
ノート。 これを削除して、他のノートブックからの出力を検査できることに注意してください。 データはバックエンドで取得されます。
他のノートブックがバックグラウンドで実行されている間、ユーザーの唯一のタッチポイントは ux_notebook
。 これは、データをどのユーザーでも簡単に実行できる形式にインポートするという面倒なプロセスを抽象化するためです。
データがロードされたので、データの操作を開始できます。 次のセルは、気象データに対して実行できる計算の例です。 使用する Xアレイ、それらのデータセットをインポート、計算し、プロットします。
このサンプルでは、7.5 秒未満でデータの取得、計算の実行、結果のプロットを行う予測データのプロットを示しています。これは、一般的なアプローチよりも桁違いに高速です。
フードの下
ノート get_catalog_input
および get_variables
図書館を利用する ipyウィジェット ドロップダウンやマルチボックス選択などのウィジェットを表示します。 これらのオプションは、%%store コマンドを使用してグローバルに保存されるため、 ux_notebook
。 オプションの XNUMX つでは、履歴データ、予測データ、またはその両方が必要かどうかを尋ねられます。 この変数は、 get_data
ノートブックを使用して、後続のどのノートブックを実行するかを決定します。
get_data
ノートブックはまず、に保存されている共有 OpenSearch Service ドメインを取得します。 AWS SystemsManagerパラメータストア。 このドメインにより、ノートブックは、選択したデータセットが地域的にどこに保存されているかを示す情報を収集するクエリを実行できるようになります。 これらのデータセットがリージョナルに配置されている場合、ノートブックは Dask スケジューラへの接続を試行し、OpenSearch サービスから収集された情報を渡します。 Dask スケジューラは、正しいリージョンのワーカーを呼び出すことができるようになります。
カスタマイズして開発を継続する方法
これらのノートブックは、ユーザーがデータとインターフェースして対話する方法を作成する方法の例となることを目的としています。 この投稿のノートブックは、何が可能かを示す例として機能します。ユーザー エンゲージメントをさらに向上させるために、引き続きソリューションを構築することをお勧めします。 このソリューションの中核部分はバックエンド テクノロジですが、そのバックエンドと対話する何らかのメカニズムがなければ、ユーザーはソリューションの可能性を最大限に発揮することはできません。
今後料金が発生しないようにするには、リソースを削除してください。 次のコマンドを使用して、デプロイされたソリューションを破棄しましょう。
まとめ
この投稿では、AWS 上の Dask inter-Regionally の拡張と、AWS 上のパブリック データセットとの統合の可能性を紹介します。 このソリューションは汎用パターンとして構築されており、さらにデータセットをロードして、複雑なデータに対する高 I/O 分析を高速化できます。
データはあらゆる分野、あらゆるビジネスを変革しています。 しかし、データはほとんどの企業が把握できないほどのスピードで増加しているため、データを収集し、そのデータから価値を引き出すことは困難です。 最新のデータ戦略は、データを使用してより良いビジネス成果を生み出すのに役立ちます。 AWS は、エンドツーエンドのデータジャーニーに最も完全なサービスセットを提供し、データから価値を引き出し、洞察に変えるのに役立ちます。
クラウド上のデータを使用するさまざまな方法について詳しくは、次のサイトをご覧ください。 AWS ビッグデータ ブログ。 さらに、この投稿に関するご意見や、これが試してみようと考えているソリューションかどうかをコメントしていただければ幸いです。
著者について
パトリックオコナー ロンドンを拠点とする WWSO プロトタイピング エンジニアです。 彼は創造的な問題解決者であり、IoT、サーバーレス技術、3D 空間技術、ML/AI などの幅広いテクノロジーに適応でき、テクノロジーが日々のアプローチをどのように進化させ続けることができるかについて絶え間ない好奇心を持っています。
チャクラ ナガラジャン は、機械学習、ビッグ データ、ハイ パフォーマンス コンピューティングにおいて 21 年の経験を持つ主要な機械学習プロトタイピング SA です。 現在の役割では、クラウドおよびエッジ デバイスでエンドツーエンドの AI/ML ソリューションを使用してプロトタイプを構築することで、顧客が現実世界の複雑なビジネス問題を解決できるよう支援しています。 彼の ML の専門分野には、コンピューター ビジョン、自然言語処理、時系列予測、パーソナライゼーションが含まれます。
ヴァル・コーエン ロンドンを拠点とする WWSO プロトタイピング エンジニアの上級エンジニアです。 本質的に問題解決者である Val は、プロセスを自動化し、顧客重視のツールを構築し、世界中の顧客ベース向けのさまざまなアプリケーション用のインフラストラクチャを作成するためのコードを書くことを楽しんでいます。 Val は、フロントエンド Web 開発、バックエンド作業、AI/ML など、さまざまなテクノロジーにわたる経験を持っています。
ナイル・ロビンソン 英国気象庁の製品先物部長です。 彼と彼のチームは、製品の革新と戦略的パートナーシップを通じて気象庁が価値を提供できる新しい方法を模索しています。 彼は、気候モデラーの専門知識とともに、学際的な情報学の研究開発チーム、データ サイエンスの学術研究、およびフィールド科学者を率い、さまざまなキャリアを積んできました。
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- 時間
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