第 9 章 用于 GCP 的 MLOps
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约瑟夫-博根博士
与竞争对手相比,谷歌云平台(GCP)是独一无二的。一方面,它一直略微以企业为中心;另一方面,它拥有世界一流的研发实力,创造了领先同类的技术,包括 Kubernetes 和 TensorFlow 等产品。然而,Google Cloud 还有一个独特之处,那就是通过https://edu.google.com 为学生和职场人士提供了丰富的教育资源。
让我们深入了解一下 Google Cloud,重点是利用它来执行 MLOps。
谷歌云平台概述
每个云平台都有利有弊,我们先来介绍一下谷歌云平台的三大弊端。首先,在谷歌落后于 AWS 和微软Azure 的情况下,使用谷歌的一个缺点是认证从业人员较少。 从图9-1中可以看到,2020年,AWS和Azure控制了超过50%的市场,而谷歌云还不到9%。谷歌云平台的人才招聘也因此更具挑战性。
第二个不利因素是,谷歌是哈佛大学教授肖莎娜-祖博夫(Shoshana Zuboff)所说的监控资本主义的一部分,"硅谷和其他公司正在挖掘用户的信息,以预测和塑造他们的行为"。因此,从理论上讲,技术监管可能会影响未来的市场份额。
图 9-1. GCP Cloud 市场份额
最后,谷歌以用户和客户体验不佳而闻名,经常放弃谷歌 Hangouts 和谷歌 Plus 社交网络等产品。如果在未来五年内,谷歌云仍然是第三好的选择,那么它是否可以停止使用谷歌云呢?
虽然这些都是巨大的挑战,谷歌最好能尽快解决导致这些弊端的文化问题,但由于其文化,谷歌平台也有许多独特的优势。例如,AWS 和微软都是以客户服务为导向的文化,拥有丰富的企业客户支持历史,而谷歌却没有为大多数产品提供电话支持,这一点非常有名。相反,它的文化注重激烈的 "leet code "式面试,只 "雇用最好的"。此外,研发 "星球级 "的复杂解决方案也是谷歌的强项。谷歌最成功的三个开源项目尤其体现了这种文化优势: Kubernetes、Go 语言和深度学习框架 TensorFlow。
归根结底,使用 Google Cloud 的首要优势可能是其技术非常适合多云战略。Kubernetes 和 Tensor Flow 等技术在任何云上都能很好地运行,并被广泛采用。因此,对于希望检查其与 AWS 或 Azure 的供应商关系力量的大型公司来说,使用 Google Cloud 可能是一种对冲。 此外,这些技术已被广泛采用,因此需要 TensorFlow 专业知识的职位招聘起来也相对简单。
让我们来看看 Google Cloud 的核心产品。这些服务分为四类: 计算、存储、大数据和机器学习,如图 9-2 所示。
图 9-2. GCP Cloud 服务
接下来,让我们从计算开始,定义一下 Google Cloud 的主要组件:
- 计算引擎
-
与其他云供应商(主要是 AWS 和 Azure)一样,GCP ...
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