Charmed Feast: нове рішення для управління функціями
23 червня 2025 року: Сьогодні компанія Canonical анонсувала випуск Charmed Feast, рішення для управління функціями, яке безперешкодно інтегрується з Charmed Kubeflow, дистрибуцією популярної платформи MLOps з відкритим кодом. Charmed Feast пропонує весь спектр можливостей upstream Feast, додаючи многохмарні можливості та всебічну підтримку.
Feast – це система обробки операційних даних з відкритим кодом для управління та надання функцій машинного навчання (ML) моделям під час навчання та інференції. Вона слугує мостом між обробкою даних та машинним навчанням, забезпечуючи постійний доступ до даних функцій у режимах реального часу та пакетної обробки. Feast спрощує процес створення, версійування та розгортання функцій, що дозволяє командам повторно використовувати функції в різних робочих процесах та зменшувати дублювання зусиль, допомагаючи більш ефективно масштабувати ініціативи машинного навчання та швидше розгортати інтелектуальні застосунки.
Charmed Feast є повністю підтримуваною дистрибуцією Feast для виробництва. Розроблений для безперешкодної інтеграції з Charmed Kubeflow та іншими компонентами екосистеми MLOps і великих даних Canonical, Charmed Feast спрощує інженерію функцій та їх доставку, дозволяючи командам зручно управляти функціями та надавати їх моделям у виробництві. Із Charmed Feast організації отримують потужність відкритого коду, підтримувану оперативною досконалістю і гарантіями безпеки Canonical, з довгостроковою підтримкою, регулярними оновленнями безпеки та опціональними 24/7 ресурсними договірними закладами.
Вбудована інтеграція з Charmed Kubeflow та екосистемою Canonical MLOps
Легке розгортання та безперешкодна інтеграція з Charmed Kubeflow дозволяють командам надавати послідовні функції як для навчальних, так і для виробничих середовищ у рамках конвеєрів Kubeflow, мінімізуючи неефективність повторного навчання та запобігаючи падінню продуктивності. Charmed Feast може працювати на тому ж кластері Kubernetes, що і Charmed Kubeflow, слугуючи єдиним джерелом даних функцій для конвеєрів та надання моделям. Команди даних можуть управляти, версійувати та надавати функції з однієї платформи, зменшуючи розбіжності між навчанням та наданням і прискорюючи цикли розгортання, зберігаючи надійність.
Операціоналізація ML конвеєрів в масштабах
Charmed Feast, як нове доповнення до зростаючого портфоліо Canonical у сфері MLOps і великих даних, допомагає об’єднати та операціоналізувати весь життєвий цикл машинного навчання. Charmed Feast постачається як чарм Juju (charmed operator), що робить установку та управління високо автоматизованими та портативними. За допомогою єдиної команди Juju команди можуть розгорнути Charmed Feast на будь-якій інфраструктурі – від публічної хмари до локального кластера Kubernetes. Цей модельно-орієнтований підхід спрощує масштабування та управління життєвим циклом: чарм інкапсулює найкращі практики для налаштування Feast, обробки оновлень та інтеграції з іншими сервісами. Як наслідок, інженери даних отримують узгоджений досвід розгортання в різних середовищах і можуть легко переносити навантаження з функцій між хмарами або центрами даних без перепроектування.
Посилення спільноти з відкритим кодом
Feast вже давно є важливим доповненням до екосистеми Kubeflow, обидві спільноти тісно співпрацюють для забезпечення стабільного та надійного досвіду інтеграції для користувачів. Canonical активно сприяє проекту Kubeflow та підтримує міцні стосунки зі спільнотою Feast. Упаковуючи Feast як чарм і включаючи його до нашої підтримуваної платформи MLOps, ми допомагаємо посилити інновації в upstream, зберігаючи їх доступними та готовими для підприємств. Цей підхід дозволяє користувачам впевнено приймати відкриті стандарти, з упевненістю, що вони отримують підтримку від інженерів Canonical.
Додаткові переваги Charmed Feast
- Просте, нодове ціноутворення: Charmed Feast є частиною портфоліо даних та AI Canonical. Клієнти можуть підписатися на підтримку підприємства через Ubuntu Pro + Support на основі передбачуваного нодового ціноутворення. Ця підписка охоплює весь набір додатків Canonical, включаючи Charmed Kubeflow, MLFlow, Spark, OpenSearch, PostgreSQL, MongoDB та Kafka, без додаткових ліцензійних зборів. Це робить бюджетування та фінансове планування зрозумілими, надаючи командам можливість розгортати інтегровані рішення, такі як Charmed Feast, без додаткових витрат.
- Довгострокова безпека та підтримка: Canonical забезпечує до 10 років обслуговування безпеки та патчів CVE для Charmed Feast. Опціональна підтримка підприємства 24/7 гарантує високу доступність та стабільність для виробничих навантажень, дозволяючи вам з упевненістю використовувати критично важливі послуги управління функціями.
- Доступний варіант з повним управлінням: Управляємий сервіс MLOps від Canonical пропонує автоматизацію, масштабованість, доступність, інтеграцію з можливостями спостереження та практичну підтримку від надійних експертів. Цей варіант допомагає командам зменшити операційну складність і зосередитися на створенні додатків, орієнтованих на дані, замість підтримки інфраструктури.
Приступайте до роботи з Charmed Feast сьогодні
З Charmed Feast ви можете привести порядок у свої робочі процеси з функціями, зменшити непослідовності між середовищами та швидше та надійніше виконувати ML-конвеєри. Незалежно від того, чи ви лише починаєте, чи масштабуєте підприємницькі навантаження, Charmed Feast пропонує правильний баланс між гнучкістю з відкритим кодом та гарантією на рівні виробництва.
Щоб почати з Charmed Feast, зверніться до документації. Для отримання додаткової інформації відвідайте https://canonical.com/mlops/feast.
Про Canonical
Canonical, розробник Ubuntu, забезпечує безпеку, підтримку та послуги з відкритим кодом. Наше портфоліо охоплює критично важливі системи, від найменших пристроїв до найбільших хмар, від ядра до контейнерів, від баз даних до AI. З клієнтами, що включають провідні технологічні бренди, нові стартапи, уряди та побутових користувачів, Canonical надає надійний відкритий код для всіх.
Зв’яжіться з нами сьогодні
Цікавитесь використанням Ubuntu у вашій організації?