В современном мире обработки данных становятся критически важными способы повышения эффективности и интеграции моделей машинного обучения с существующими инфраструктурами. Одним из наиболее популярных инструментов для построения моделей машинного обучения является библиотека Scikit-learn, широко используемая специалистами по всему миру благодаря своей простоте и мощным возможностям. Однако интеграция моделей и сложных пайплайнов из Scikit-learn в системы баз данных зачастую может вызывать сложности, связанные с необходимостью трансформации кода и выполнения вне базы данных, что влияет на производительность и масштабируемость решений. В этом контексте компания Posit представила инновационный продукт Orbital, призванный значительно упростить этот процесс путем конвертации Scikit-learn пайплайнов непосредственно в SQL-запросы. Эта технология открывает новые горизонты для разработчиков и аналитиков, позволяя выполнять машинное обучение и подготовку данных непосредственно внутри базы данных без необходимости экспорта данных, а значит — повышая скорость вычислений и снижая нагрузку на внешние вычислительные узлы.
Orbital интегрируется с основными базами данных и облачными платформами, включая Snowflake, Databricks, Amazon SageMaker и Microsoft Azure, что делает его универсальным решением для компаний с различными архитектурами. Принцип работы Orbital основан на сложном анализе пайплайнов Scikit-learn, автоматическом распознавании последовательных этапов трансформации данных и обучающих моделей, после чего происходить автоматическая генерация эквивалентного SQL-кода. Это позволяет разработчикам без глубоких знаний в SQL сразу обновлять и внедрять модели напрямую в среду хранения данных, устраняя традиционные узкие места интеграции. Одним из ключевых преимуществ технологии является возможность выполнения in-database scoring, то есть оценки и предсказания моделей непосредственно в базе данных на основе SQL-запросов, что снижает затраты на пересылку данных между сервисами и повышает безопасность обработки. Кроме того, использование SQL облегчает сопровождение моделей, анализ производительности и масштабирование, что важно для крупных корпоративных систем с высокими требованиями к стабильности и скорости отклика.
Помимо преимуществ с технической стороны, применение Orbital способствует снижению стоимости владения системами машинного обучения, минимизирует расходы на дополнительное оборудование и сокращает время выхода решений на рынок благодаря сокращению этапов разработки и деплоя. В рамках продукта предоставляется поддержка построения пайплайнов, включающих широкий спектр трансформаций и моделей, используемых в Scikit-learn: стандартизация, нормализация, кодирование категорий, отбор признаков, а также алгоритмы классификации и регрессии. Поскольку SQL является глубоко укоренившимся стандартом в индустрии данных, адаптация результатов машинного обучения под формат запросов позволяет легче интегрироваться с существующими инструментами мониторинга, визуализации и бизнес-аналитики. Для специалистов по данным, работающих в средах с большими объемами информации и необходимостью оперативного принятия решений, Orbital дает возможность создавать более точные и быстрые решения без необходимости погружаться в сложную инфраструктуру встраивания наружных моделей. Orbital развивается как часть общей стратегии Posit по созданию открытого и доступного программного обеспечения для науки о данных, ориентированного на удобство пользователя и простоту интеграции.
