Esta postagem foi co-escrita com Marc Neumann, Amor Steinberg e Marinus Krommenhoek do BMW Group.
A BMW Group – com sede em Munique, Alemanha – é dirigida por 149,000 funcionários em todo o mundo e fabrica em mais de 30 instalações de produção e montagem em 15 países. Hoje, o Grupo BMW é o fabricante líder mundial de automóveis e motocicletas premium e fornecedor de serviços financeiros e de mobilidade premium. O Grupo BMW define tendências em tecnologia de produção e sustentabilidade como líder em inovação com uma combinação inteligente de materiais, uma mudança tecnológica em direção à digitalização e uma produção eficiente em termos de recursos.
Num mundo cada vez mais digital e em rápida mudança, as estratégias de negócios e desenvolvimento de produtos do Grupo BMW dependem fortemente da tomada de decisões baseada em dados. Com isso, a necessidade de cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina (ML) cresceu significativamente. Esses profissionais qualificados têm a tarefa de construir e implementar modelos que melhorem a qualidade e a eficiência dos processos de negócios da BMW e possibilitem decisões de liderança informadas.
Cientistas de dados e engenheiros de ML exigem ferramentas capazes e computação suficiente para seu trabalho. Portanto, a BMW estabeleceu uma infraestrutura centralizada de ML/aprendizado profundo no local há vários anos e a atualizou continuamente. Para preparar o caminho para o crescimento da IA, o BMW Group precisava de dar um salto em termos de escalabilidade e elasticidade, ao mesmo tempo que reduzia as despesas operacionais, o licenciamento de software e a gestão de hardware.
Nesta postagem, falaremos sobre como o BMW Group, em colaboração com a AWS Professional Services, construiu seu serviço Jupyter Managed (JuMa) para enfrentar esses desafios. JuMa é um serviço da plataforma de IA do BMW Group para seus analistas de dados, engenheiros de ML e cientistas de dados que fornece um espaço de trabalho fácil de usar com um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE). É alimentado por Estúdio Amazon SageMaker e fornece JupyterLab para Python e Posit Workbench para R. Esta oferta permite que os engenheiros de ML da BMW executem análises de dados e ML centradas em código, aumenta a produtividade do desenvolvedor, fornecendo capacidade de autoatendimento e automação de infraestrutura, e integra-se firmemente ao cenário de ferramentas de TI centralizadas da BMW.
JuMa agora está disponível para todos os cientistas de dados, engenheiros de ML e analistas de dados do BMW Group. O serviço agiliza os fluxos de trabalho de desenvolvimento e produção de ML (MLOps) em toda a BMW, fornecendo um ambiente de desenvolvimento econômico e escalonável que facilita a colaboração perfeita entre equipes de ciência de dados e engenharia em todo o mundo. Isso resulta em experimentação mais rápida e ciclos mais curtos de validação de ideias. Além disso, a infra-estrutura JuMa, que se baseia em AWS sem servidor e serviços gerenciados, ajuda a reduzir a sobrecarga operacional para as equipes de DevOps e permite que elas se concentrem na habilitação de casos de uso e na aceleração da inovação de IA no BMW Group.
Desafios de desenvolver uma plataforma de IA local
Antes de introduzir o serviço JuMa, as equipes da BMW em todo o mundo usavam duas plataformas locais que forneciam às equipes ambientes JupyterHub e RStudio. Essas plataformas eram muito limitadas em termos de CPU, GPU e memória para permitir a escalabilidade da IA no BMW Group. Dimensionar essas plataformas com o gerenciamento de mais hardware local, mais licenças de software e taxas de suporte exigiria investimentos iniciais significativos e grandes esforços para sua manutenção. Além disso, estavam disponíveis recursos limitados de autoatendimento, exigindo alto esforço operacional para suas equipes de DevOps. Mais importante ainda, o uso dessas plataformas estava desalinhado com a estratégia de TI da nuvem do BMW Group. Por exemplo, as equipes que usam essas plataformas perderam uma migração fácil de seus protótipos de IA/ML para a industrialização da solução executada na AWS. Por outro lado, as equipes de ciência de dados e análise que já usam a AWS diretamente para experimentação também precisavam cuidar da construção e operação de sua infraestrutura da AWS e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade com as políticas internas, leis e regulamentações locais do BMW Group. Isso incluiu uma série de atividades de configuração e governança, desde solicitar contas da AWS, limitar o acesso à Internet, usar pacotes listados permitidos até manter suas imagens Docker atualizadas.
Visão geral da solução
JuMa é um serviço de plataforma de IA com segurança reforçada e multilocatário totalmente gerenciado, construído na AWS com Estúdio SageMaker no centro. Ao contar com os serviços gerenciados e sem servidor da AWS como os principais blocos de construção da infraestrutura, a equipe JuMa DevOps não precisa se preocupar em corrigir servidores, atualizar o armazenamento ou gerenciar quaisquer outros componentes da infraestrutura. O serviço trata de todos esses processos de forma automática, proporcionando uma plataforma técnica poderosa, geralmente atualizada e pronta para uso.
Os usuários do JuMa podem solicitar facilmente um espaço de trabalho por meio de um portal de autoatendimento para criar um ambiente de desenvolvimento e experimentação seguro e isolado para suas equipes. Depois que um espaço de trabalho JuMa é provisionado, os usuários podem iniciar os ambientes de trabalho JupyterLab ou Posit no SageMaker Studio com apenas alguns cliques e iniciar o desenvolvimento imediatamente, usando as ferramentas e estruturas com as quais estão mais familiarizados. O JuMa está totalmente integrado a uma variedade de serviços de TI BMW Central, incluindo gerenciamento de identidade e acesso, gerenciamento de funções e direitos, Hub de dados em nuvem da BMW (data lake da BMW na AWS) e bancos de dados locais. Este último ajuda as equipes de IA/ML a acessar facilmente os dados necessários, desde que estejam autorizados a fazê-lo, sem a necessidade de construir pipelines de dados. Além disso, os notebooks podem ser integrados aos repositórios Git corporativos para colaborar usando controle de versão.
A solução abstrai todas as complexidades técnicas associadas ao gerenciamento, configuração e personalização de contas da AWS para equipes de IA/ML, permitindo que se concentrem totalmente na inovação de IA. A plataforma garante que a configuração do espaço de trabalho atenda aos requisitos de segurança e conformidade da BMW imediatamente.
O diagrama a seguir descreve a visão de contexto de alto nível da arquitetura.
Jornada do usuário
Os membros da equipe BMW AI/ML podem solicitar seu espaço de trabalho JuMa usando o serviço de catálogo padrão da BMW. Após a aprovação do gerente de linha, o espaço de trabalho JuMa solicitado é provisionado pela plataforma de forma totalmente automatizada. O fluxo de trabalho de provisionamento do espaço de trabalho inclui as etapas a seguir (conforme numeradas no diagrama de arquitetura).
- Uma equipe de cientistas de dados encomenda um novo espaço de trabalho JuMa no Catálogo da BMW. JuMa provisiona automaticamente uma nova conta AWS para o espaço de trabalho. Isso garante o isolamento total entre os espaços de trabalho seguindo a estrutura de conta do modelo federado mencionada em Práticas recomendadas de administração do SageMaker Studio.
- JuMa configura um espaço de trabalho (que é um Domínio Sagemaker) que permite apenas configurações predefinidas Amazon Sage Maker recursos necessários para experimentação e desenvolvimento, kernels personalizados específicos e configurações de ciclo de vida. Ele também configura as sub-redes e grupos de segurança necessários que garantem que os notebooks sejam executados em um ambiente seguro.
- Depois que os espaços de trabalho são provisionados, os usuários autorizados fazem login no portal JuMa e acessam o SageMaker Studio IDE em seu espaço de trabalho usando um URL pré-assinado do SageMaker. Os usuários podem escolher entre abrir um espaço privado do SageMaker Studio ou um espaço compartilhado. Os espaços compartilhados incentivam a colaboração entre diferentes membros de uma equipe que podem trabalhar em paralelo nos mesmos notebooks, enquanto os espaços privados permitem um ambiente de desenvolvimento para cargas de trabalho solitárias.
- Usando o portal de dados da BMW, os usuários podem solicitar acesso a bancos de dados locais ou dados armazenados no Cloud Data Hub da BMW, disponibilizando-os em seu espaço de trabalho para desenvolvimento e experimentação, desde a preparação e análise de dados até o treinamento e validação de modelos.
Depois que um modelo de IA é desenvolvido e validado no JuMa, as equipes de IA podem usar o serviço MLOPs da plataforma de IA da BMW para implantá-lo na produção de forma rápida e sem esforço. Este serviço fornece aos usuários uma infraestrutura de ML de nível de produção e pipelines na AWS usando SageMaker, que podem ser configurados em minutos com apenas alguns cliques. Os usuários simplesmente precisam hospedar seu modelo na infraestrutura provisionada e personalizar o pipeline para atender às necessidades específicas de seu caso de uso. Desta forma, a plataforma de IA cobre todo o ciclo de vida da IA no BMW Group.
Recursos do JuMa
Seguindo as melhores práticas de arquitetura na AWS, o serviço JuMa foi projetado e implementado de acordo com o Estrutura bem arquitetada da AWS. As decisões arquitetônicas de cada pilar do Well-Architected são descritas detalhadamente nas seções a seguir.
Segurança e conformidade
Para garantir o isolamento total entre os locatários, cada espaço de trabalho recebe sua própria conta AWS, onde os usuários autorizados podem colaborar conjuntamente em tarefas analíticas, bem como no desenvolvimento e experimentação de modelos de IA/ML. O próprio portal JuMa impõe isolamento em tempo de execução usando isolamento baseado em políticas com Gerenciamento de acesso e identidade da AWS (IAM) e o contexto do usuário JuMa. Para obter mais informações sobre esta estratégia, consulte Isolamento em tempo de execução baseado em políticas com IAM.
Os cientistas de dados só podem aceder ao seu domínio através da rede BMW através de URLs pré-assinados gerados pelo portal. O acesso direto à Internet está desativado em seu domínio. Seus privilégios de domínio Sagemaker são construídos usando Gerenciador de funções do Amazon SageMaker personas para garantir acesso com menos privilégios aos serviços AWS necessários para o desenvolvimento, como SageMaker, Amazona atena, Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) e Cola AWS. Esta função implementa proteções de ML (como as descritas em Governança e controle), incluindo a aplicação do treinamento em ML para ocorrer em qualquer Nuvem virtual privada da Amazon (Amazon VPC) ou sem internet e permitindo apenas o uso de imagens SageMaker personalizadas e atualizadas do JuMa.
Como o JuMa foi projetado para desenvolvimento, experimentação e análise ad hoc, ele implementa políticas de retenção para remover dados após 30 dias. Para acessar dados sempre que necessário e armazená-los por longo prazo, o JuMa integra-se perfeitamente ao BMW Cloud Data Hub e aos bancos de dados locais da BMW.
Finalmente, a JuMa apoia múltiplas regiões para cumprir situações legais locais especiais que, por exemplo, exigem que ela processe dados localmente para permitir a soberania de dados da BMW.
Excelência operacional
Tanto o back-end da plataforma JuMa quanto os espaços de trabalho são implementados com AWS sem servidor e serviços gerenciados. O uso desses serviços ajuda a minimizar o esforço da equipe da plataforma BMW na manutenção e operação da solução ponta a ponta, esforçando-se para ser um serviço autônomo. Tanto o espaço de trabalho quanto o portal são monitorados usando Amazon CloudWatch logs, métricas e alarmes para verificar os principais indicadores de desempenho (KPIs) e notificar proativamente a equipe da plataforma sobre quaisquer problemas. Além disso, o Raio-X da AWS O sistema de rastreamento distribuído é usado para rastrear solicitações em vários componentes e anotar logs do CloudWatch com contexto relevante ao espaço de trabalho.
Todas as mudanças na infraestrutura JuMa são gerenciadas e implementadas por meio de automação usando infraestrutura como código (IaC). Isso ajuda a reduzir esforços manuais e erros humanos, aumentar a consistência e garantir alterações reproduzíveis e controladas por versão em ambos os espaços de trabalho de back-end da plataforma JuMa. Especificamente, todos os espaços de trabalho são provisionados e atualizados por meio de um processo de integração baseado em Funções de etapa da AWS, AWS CodeBuilde Terraform. Portanto, nenhuma configuração manual é necessária para integrar novos espaços de trabalho à plataforma JuMa.
Otimização de custos
Ao usar os serviços sem servidor da AWS, a JuMa garante escalabilidade sob demanda, tamanhos de instância pré-aprovados e um modelo de pagamento conforme o uso para os recursos usados durante as atividades de desenvolvimento e experimentação de acordo com as necessidades das equipes de IA/ML. Para otimizar ainda mais os custos, a plataforma JuMa monitora e identifica recursos ociosos no SageMaker Studio e os desliga automaticamente para evitar despesas com recursos não utilizados.
Sustentabilidade
JuMa substitui as duas plataformas locais da BMW para análises e cargas de trabalho de aprendizagem profunda que consomem uma quantidade considerável de eletricidade e produzem emissões de CO2 mesmo quando não estão em uso. Ao migrar cargas de trabalho de IA/ML do local para a AWS, a BMW reduzirá seu impacto ambiental ao descontinuar as plataformas locais.
Além disso, o mecanismo de desligamento automático de recursos ociosos, as políticas de retenção de dados e os relatórios de uso do espaço de trabalho para seus proprietários implementados no JuMa ajudam a minimizar ainda mais a pegada ambiental da execução de cargas de trabalho de IA/ML na AWS.
Eficiência de desempenho
Ao usar o SageMaker Studio, as equipes da BMW se beneficiam de uma fácil adoção dos recursos mais recentes do SageMaker que podem ajudar a acelerar suas experimentações. Por exemplo, eles podem usar JumpStart do Amazon SageMaker recursos para usar os modelos de código aberto pré-treinados mais recentes. Além disso, ajuda a reduzir os esforços da equipe de IA/ML que passam da experimentação para a industrialização da solução, porque o ambiente de desenvolvimento fornece os mesmos serviços principais da AWS, mas restritos aos recursos de desenvolvimento.
Confiabilidade
Os domínios do SageMaker Studio são implantados em modo somente VPC para gerenciar o acesso à Internet e permitir acesso apenas aos serviços AWS pretendidos. A rede é implantada em duas Zonas de Disponibilidade para proteção contra um único ponto de falha, alcançando maior resiliência e disponibilidade da plataforma aos seus usuários.
As alterações nos espaços de trabalho JuMa são automaticamente implementadas e testadas em ambientes de desenvolvimento e integração, usando pipelines IaC e CI/CD, antes de atualizar os ambientes do cliente.
Finalmente, os dados armazenados em Sistema de arquivos elástico da Amazon (Amazon EFS) para domínios do SageMaker Studio é mantido depois que os volumes são excluídos para fins de backup.
Conclusão
Nesta postagem, descrevemos como o BMW Group, em colaboração com o AWS ProServe, desenvolveu um serviço de plataforma de IA totalmente gerenciado na AWS usando o SageMaker Studio e outros serviços gerenciados e sem servidor da AWS.
Com o JuMa, as equipes de IA/ML da BMW têm a capacidade de desbloquear novo valor de negócios, acelerando a experimentação e o tempo de colocação no mercado de soluções disruptivas de IA. Além disso, ao migrar da sua plataforma local, a BMW pode reduzir os esforços e custos operacionais globais, ao mesmo tempo que aumenta a sustentabilidade e a postura geral de segurança.
Para saber mais sobre como executar cargas de trabalho de experimentação e desenvolvimento de IA/ML na AWS, visite Estúdio Amazon SageMaker.
Sobre os autores
Marc Neumann é o chefe da plataforma central de IA do Grupo BMP. Ele é responsável por desenvolver e implementar estratégias para usar a tecnologia de IA para a criação de valor comercial em todo o Grupo BMW. O seu principal objetivo é garantir que a utilização da IA seja sustentável e escalável, o que significa que pode ser aplicada de forma consistente em toda a organização para impulsionar o crescimento e a inovação a longo prazo. Através da sua liderança, Neumann pretende posicionar o Grupo BMW como líder em inovação impulsionada pela IA e criação de valor na indústria automóvel e não só.
Amor Steinberg é engenheiro de aprendizado de máquina no BMW Group e líder de serviço do Jupyter Managed, um novo serviço que visa fornecer uma análise centrada em código e uma bancada de trabalho de aprendizado de máquina para engenheiros e cientistas de dados do BMW Group. A sua experiência anterior como Engenheiro DevOps em instituições financeiras permitiu-lhe reunir uma compreensão única dos desafios que os bancos enfrentam na União Europeia e manter o equilíbrio entre a luta pela inovação tecnológica, o cumprimento das leis e regulamentos e a maximização da segurança para os clientes.
Marinus Krommenhoek é arquiteto sênior de soluções em nuvem e desenvolvedor de software no BMW Group. Ele está entusiasmado com a modernização do cenário de TI com serviços de última geração que agregam alto valor e são fáceis de manter e operar. Marinus é um grande defensor de microsserviços, arquiteturas sem servidor e trabalho ágil. Ele tem um histórico de trabalho com equipes distribuídas em todo o mundo em grandes empresas.
Nicolas Jacob Baer é arquiteto principal de aplicativos em nuvem na AWS ProServe, com forte foco em engenharia de dados e aprendizado de máquina, baseado na Suíça. Ele trabalha em estreita colaboração com clientes empresariais para projetar plataformas de dados e criar análises avançadas e casos de uso de ML.
Joaquín Rinaudo é arquiteto de segurança principal da AWS ProServe. Ele é apaixonado por criar soluções que ajudem os desenvolvedores a melhorar a qualidade de seu software. Antes da AWS, ele trabalhou em vários domínios do setor de segurança, desde segurança móvel até nuvem e tópicos relacionados à conformidade. Em seu tempo livre, Joaquin gosta de passar tempo com a família e ler romances de ficção científica.
Shukhrat Khodjaev é gerente sênior de engajamento global na AWS ProServe. Ele é especialista em fornecer soluções impactantes de big data e IA/ML que permitem aos clientes da AWS maximizar o valor de seus negócios por meio da utilização de dados.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerating-ai-ml-development-at-bmw-group-with-amazon-sagemaker-studio/
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