Название базовой системы (платформы): | VK Cloud Универсальная облачная платформа для развития цифровых сервисов (ранее VK Cloud Solutions) |
Разработчики: | VK (ранее Mail.ru Group), VK Цифровые технологии (ранее Mail.ru Цифровые технологии) |
Дата премьеры системы: | 2022/08/02 |
Дата последнего релиза: | 2022/10/21 |
Технологии: | Data Quality - Качество данных, SaaS - Программное обеспечение как услуга, Системы управления проектами |
Содержание[Свернуть] |
Основные статьи:
VK Cloud (ранее VK Cloud Solutions) — облачная платформа для бизнеса и разработки, которая предлагает инструменты создания облачной инфраструктуры компаниям любого размера. VK Cloud Solutions входит в портфель решений VK Цифровые технологии и базируется на многолетнем опыте развития интернет-сервисов и технологий на базе открытого кода.
2022
Появление сервиса MLflow для автоматизации работы с моделями машинного обучения
В ML Platform от VK Cloud появился сервис MLflow для автоматизации работы с моделями машинного обучения. MLflow поможет специалистам по данным управлять проведением экспериментов, сравнивать ML-модели и их результаты, а также воспроизводить тесты. Об этом сообщила компания VK 21 октября 2022 года.
Облачная платформа Cloud ML Platform объединяет преднастроенные сервисы JupyterHub и MLflow для проведения экспериментов с данными и работы с моделями машинного обучения. Это полностью готовая среда для создания ML-решений, которую можно развернуть в облаке в несколько кликов.
Данный компонент платформы MLflow позволяет компаниям реализовать концепцию MLOps для стандартизации разработки моделей, сокращения времени вывода их в продакшен, эффективного трекинга и контроля версий. С помощью ML Platform дата-инженеры и дата-сайентисты смогут самостоятельно разворачивать среду для экспериментов и построения моделей, а также масштабировать вычислительные мощности под любые нагрузки. Это упрощает процесс проверки гипотез и повышает скорость получения результатов.
![]() | Технологии машинного обучения лежат в основе самых передовых продуктов, и необходимо, чтобы как можно больше компаний и специалистов могли пользоваться эффективными средствами ML-разработки. MLflow — один из наиболее простых в работе инструментов на рынке, позволяющий специалистам по Data Science управлять жизненным циклом моделей машинного обучения. При этом решение работает практически с любой ML-библиотекой, прокомментировал Дмитрий Лазаренко, директор по продукту VK Cloud.
| ![]() |
На платформе VK Cloud сервис MLflow интегрирован с JupyterHub. В будущем появится интеграция с объектным S3-совместимым хранилищем и Managed-базами данных.
Создание облачной платформы для разработки ML-решений
Компания VK сообщила 2 августа 2022 года об открытии доступа к тестированию облачной платформы для полного цикла ML-разработки. Cloud ML Platform объединит инструменты для экспериментов с данными и работы с моделями машинного обучения: от настройки среды до внедрения решений в сервисы и бизнес-процессы.
Cloud ML Platform от VK позволяет разделить роли и зоны ответственности в команде, настроить процесс решения задач и отслеживать результаты экспериментов участников. Дата-инженеры смогут развернуть среду для работы с данными и построения моделей, самостоятельно и быстро масштабировать вычислительные мощности под любые задачи и нагрузки. Специалистам по Data Science платформа даст возможность гибко и оперативно проводить эксперименты с данными, формулировать и проверять гипотезы.
В Cloud ML Platform будут доступны инструменты для управления доступом к данным и компонентам среды, а также для интеграции платформы с корпоративными системами аутентификации, логирования и аудита пользователей. Благодаря этому администраторы системы и специалисты по безопасности обеспечат контроль за работой с данными и смогут оперативно анализировать изменения в проекте.
![]() | При разработке продукта сделали ставку на использование компонентов с открытым исходным кодом в его архитектуре, чтобы гибко развивать функциональность платформы, избежать зависимости от технологий того или иного вендора. Использование Сloud ML Platform от VK поможет Data Science-командам быстрее работать с экспериментами, а бизнесу — получить преимущество от оперативного применения результатов гипотез, рассказал Дмитрий Лазаренко, директор по продукту VK Cloud Solutions.
| ![]() |
На первом этапе пользователям доступны возможности сервиса JupyterHub, который позволяет быстро создавать среды для экспериментов и работы с данными. В дальнейшем функциональность Cloud ML Platform расширится, в том числе за счет привычных для дата-специалистов решений на базе открытого кода. Например, пользователи платформы смогут работать с инструментом для управления жизненным циклом моделей MLflow, технологией для оркестрации контейнеров Kubernetes и решением для распределенной обработки данных Spark.Система управления рисками и внутреннего контроля (СУРиВК) GRC на «Триафлай» — это просто
Cloud ML Platform от VK также будет доступна компаниям, которые предпочитают работать с данными на собственных или арендованных серверах. Сервис можно развернуть в частном облаке благодаря технологическому стеку платформы, построенному на свободном программном обеспечении.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)