РОЛЬ АВТОМАТИЗАЦІЇ РОЗГОРТАННЯ ІНФРАСТРУКТУРИ У ПРОСУВАННІ ЗЕЛЕНОЇ ЕНЕРГЕТИКИ: ОЦІНКА ТЕХНОЛОГІЙ ТА ПРАКТИК

Анотація

Прийняття рішень на основі машинного навчання має важливе значення для ефективної роботи хмарних віртуальних електростанцій (ВЕС), що об'єднують сотні й тисячі розподілених енергоресурсів (РЕР). Однак ручне розгортання та підтримка моделей машинного навчання в масштабі призводить до затримок, неузгодженості та високих операційних витрат. У цій статті ми проаналізували шість широко розповсюджених фреймворків автоматизації розгортанні інфраструктури машинного навчання (MLOps) – Kubeflow, Apache Airflow, MLflow, Azure ML, AWS SageMaker і Google Vertex AI – за чотирма критеріями, критично важливими для середовищ ВЕС: впровадження в галузі, повнота набору функцій, сумісність з основними фреймворками машинного навчання і хмарними платформами, а також ліцензійні або фінансові обмеження. Спираючись на публічну документацію, активність репозиторіїв, тематичні дослідження та дослідження ринку, ми визначили компроміси між гнучкістю відкритого коду та зручністю керованого сервісу. Наш аналіз показує, що Apache Airflow пропонує найбільш зрілу та розширювану оркестровку конвеєрів для локальних та мультихмарних розгортань ВЕС, в той час як Kubeflow чудово працює в контекстах на базі Kubernetes. Керовані сервіси, такі як SageMaker та Azure ML, забезпечують швидшу окупність інвестицій для команд, яким не вистачає спеціалістів у галузі інфраструктури, але несуть більші витрати та прив'язку до певного постачальника. Нарешті, ми надаємо рекомендації щодо інтеграції безперервного навчання, оцінки та моніторингу в робочі процеси прогнозування ВЕС, демонструючи, як впровадження автоматизації розгортанні інфраструктури машинного навчання може покращити затримку прогнозування та швидкість реагування мережі. Мета статті: оцінити та порівняти провідні фреймворки автоматизації розгортанні інфраструктури машинного навчання – відкриті та керовані хмарні сервіси – за ключовими критеріями (впровадження, повнота функцій, інтероперабельність та вартість) та рекомендувати найбільш підходящі рішення для віртуальних електростанцій, розміщених у хмарі.Методологія. Ми обрали шість фреймворків автоматизації розгортанні інфраструктури машинного навчання на основі впровадження, функцій, сумісності та вартості; витягли дані з офіційних документів, репозиторіїв та ринкових звітів; оцінили кожен інструмент за нашими критеріями; і сформулювали рекомендації для хмарних ВЕС для конкретних доменів.Наукова новизна. У цій статті досліджується малодосліджена сфера перетину автоматизації розгортанні інфраструктури машинного навчання і віртуальних електростанцій (ВЕС), розглядаються конкретні проблеми застосування автоматизованих робочих процесів машинного навчання до великомасштабних хмарних систем ВЕС.Це перше порівняння інструментів автоматизації розгортанні інфраструктури машинного навчання, пристосованих до операційних і прогнозних потреб ВЕС, з урахуванням специфіки конкретної галузі. Висновки. У результаті дослідження доведено, методи автоматизації розгортанні інфраструктури машинного навчання можуть значно підвищити продуктивність і масштабованість віртуальних електростанцій. У цьому дослідженні визначено найбільш підходящі інструменти для використання ВЕС, зокрема Apache Airflow та Kubeflow як сильні варіанти з відкритим вихідним кодом, тоді як керовані сервіси можуть підійти командам з обмеженим досвідом роботи з інфраструктурою.