Big Data stacks y Machine Learning#

Big data stacks#

  • Teniendo en cuenta las numerosas opciones que existen en el mercado para implantar una solución de Big data en la organización, se enumeran a continuación tres arquitecturas que tienen en cuenta los procesos de ingestión de datos, almacenamiento, tratamiento y análisis de datos, y presentación.

Apache Hadoop Stack#

  • La biblioteca de software Apache Hadoop es un framework para el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras.

  • Ingestión de datos: Apache Flume, Apache Nifi.

    • Mensajería: Apache Kafka.

  • Almacenamiento:

    • Gestión de recursos: Apache Hadoop YARN.

    • Sistema de ficheros: HDFS.

    • Datalakes/Datawarehouses: Databrics, Snowflake.

    • Bases de datos: Apache Cassandra, Apache HBase.

  • Análisis y tratamiento de los datos: Apache Hadoop MapReduce, Apache Spark, Apache Flink.

    • SQL: Apache Hive, Apache Pig.

    • ML: Apache Mahout, Apache Spark MLLib.

    • Orquestación: Apache Zookeeper.

  • Presentación: Kibana, Grafana.

  • Gestión:

    • Seguridad: Apache Zookeeper.

    • Gobernanza: Apache Atlas.

BDAS - Berkeley Data Analytics Stack#

  • BDAS (Berkeley Data Analytics Stack) es un stack de software open source que integra componentes creados por el AMPLab para Big Data, entre ellos, el framework Apache Spark.

  • Ingestión de datos: Apache Flume, Apache Nifi.

    • Mensajería: Apache Kafka.

  • Almacenamiento:

    • Gestión de recursos: Apache Mesos, Apache Hadoop YARN.

    • Sistema de ficheros: HDFS, S3, Ceph.

    • Datalakes/Datawarehouses: Alluxio.

    • Bases de datos: Apache Cassandra, Apache HBase.

  • Análisis y tratamiento de los datos: Apache Spark.

    • ML: Apache Spark MLLib.

    • Orquestación: Apache Zookeeper, Apache Airflow.

  • Presentación: Google Looker, Microsoft Power BI, Tableau.

  • Gestión:

    • Seguridad: Apache Zookeeeper.

    • Gobernanza: Apache Atlas.

Big data stack alternativo#

  • Ingestión de datos: Fivetran, Stitch.

  • Almacenamiento:

    • Gestión de recursos: Apache Hadoop YARN.

    • Sistema de ficheros: S3, Kubernetes.

    • Datalakes/Datawarehouses: Snowflake, Databricks, Bigquery, Redshift.

  • Análisis y tratamiento de los datos: dbt.

  • Presentación: Looker, Mode, Periscope.

Big data cloud#

  • En esta comparación de productos para big data y análisis se presentan las soluciones que ofrecen los tres grandes actores del mundo de servicios cloud computing.

  • Ingestión de datos: Amazon Kinesis/Glue, Azure Synapse Analytics, Google Dataflow.

  • Almacenamiento:

    • AWS Simple Storage Service (S3), Azure Blob Storage, Google Cloud Storage.

  • Datalakes/Datawarehouses:

    • Amazon Redshift, Azure SQL Data Warehouse (SQL DW), Google BigQuery.

  • Bases de datos:

    • Amazon Relational Database Service, Azure SQL Database, Google Cloud SQL.

  • Análisis y tratamiento de los datos:

    • Amazon Kinesis, Azure Synapse Analytics, Google Cloud Smart Analytics Platform.

    • ML: Amazon SageMaker, Azure Machine Learning, Google Cloud Machine Learning Engine.

  • Presentación:

    • Amazon OpenSearch, Microsoft Power BI, Google Looker.

Machine Learning#

  • Si bien se viene estudiando la forma de hacer que las máquinas puedan aprender por si solas desde 1970 aproximadamente, no fue hasta 1983 cuando se publicó Machine learning: The AI Apprioach, que la disciplina de Machine learning tomó el impulso luego sistematizado en el libro de T. Mitchell Machine Learning (1997).

Fuente: [Kub17]

TensorFlow#

  • El aprendizaje automático es la práctica de ayudar al software a realizar una tarea sin programación o reglas explícitas.

  • Con la programación tradicional de computadoras, un programador especifica las reglas que debe usar la computadora.

  • Sin embargo, ML requiere una mentalidad diferente.

  • El aprendizaje automático del mundo real se centra mucho más en el análisis de datos que en la codificación.

  • Los programadores proporcionan un conjunto de ejemplos y la computadora aprende patrones a partir de los datos.

  • Se puede entender el aprendizaje automático como “programación con datos”.

Pasos en ML#

  • Paso 1: recopilar datos.

  • Paso 2: Explorar los datos.

  • Paso 2.5: Eligir un modelo.

  • Paso 3: Preparar los datos.

  • Paso 4: construir, entrenar y evaluar el modelo.

  • Paso 5: Sintonizar los hiperparámetros.

  • Paso 6: Implementar el modelo.

Redes neuronales#

  • Es un tipo de modelo que se puede entrenar para reconocer patrones.

  • Está compuesto por capas, incluidas las de entrada y salida, y al menos una capa oculta.

  • Las neuronas de cada capa aprenden representaciones cada vez más abstractas de los datos.

Entrenar una red neuronal#

  • Las redes neuronales se entrenan por descenso de gradiente.

  • Los pesos en cada capa comienzan con valores aleatorios, y estos se mejoran iterativamente con el tiempo para hacer que la red sea más precisa.

  • Se usa una función de pérdida para cuantificar qué tan imprecisa es la red, y se usa un procedimiento llamado retropropagación para determinar si se debe aumentar o disminuir cada peso para reducir la pérdida.

Apache MLlib#

  • MLlib es la biblioteca escalable de aprendizaje automático (ML) de Apache Spark.

  • Su objetivo es hacer que el aprendizaje automático práctico sea escalable y fácil.

  • Las utilidades de flujo de trabajo de ML incluyen:

    • Algoritmos de ML: algoritmos de aprendizaje comunes como clasificación, regresión, agrupamiento y filtrado colaborativo.

    • Caracterización: extracción de características, transformación, reducción de dimensionalidad y selección.

  • Pipelines:

    • Incluye herramientas para construir, evaluar y ajustar ML Pipelines.

  • Persistencia:

    • Guarda y carga algoritmos, modelos y Pipelines.

  • Utilidades:

    • Disponibles para álgebra lineal, estadística, manejo de datos, etc.

Lenguajes soportados por MLlib#

  • MLlib utiliza las API de Spark e interactúa con NumPy en las bibliotecas de Python y R.

  • Puede usar cualquier fuente de datos de Hadoop (por ejemplo, HDFS, HBase o archivos locales), lo que facilita la conexión a los flujos de trabajo de Hadoop.

Desempeño de MLlib#

  • Algoritmos de alta calidad, 100 veces más rápidos que MapReduce.

  • Spark sobresale en el cálculo iterativo, lo que permite que MLlib se ejecute rápidamente.

  • MLlib contiene algoritmos de alta calidad que aprovechan la iteración y pueden generar mejores resultados que las aproximaciones de un solo paso que a veces se usan en MapReduce.

  • Se puede ejecutar Spark con su modo de clúster independiente, en EC2, en Hadoop YARN, en Mesos o en Kubernetes.

  • Acceso a datos en HDFS, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Hive y cientos de otras fuentes de datos.

Estadísticas en MLlib#

  • Correlación:

    • Los métodos admitidos actualmente son la correlación de Pearson y Spearman.

  • Prueba de hipótesis:

    • spark.ml actualmente es compatible con las pruebas de independencia chi-cuadrado (Chi-squared - χ2) de Pearson.

  • Resumidor (summarizer):

    • Proporciona estadísticas de resumen de columnas vectoriales para el dataframe a través de Summarizer.

    • Las métricas disponibles son el máximo, el mínimo, la media, la suma, la varianza, la desviación estándar y la cantidad de valores distintos de cero por columna, así como el recuento total.

Estadísticas: correlación#

  • La correlación calcula la matriz de correlación para el conjunto de datos de vectores de entrada utilizando el método especificado.

  • La salida será un dataframe que contiene la matriz de correlación de la columna de vectores.

# Ejemplo de correlación en Python 
# Fuente:
# https://spark.apache.org/docs/latest/ml-statistics.html

from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.stat import Correlation

data = [(Vectors.sparse(4, [(0, 1.0), (3, -2.0)]),),
        (Vectors.dense([4.0, 5.0, 0.0, 3.0]),),
        (Vectors.dense([6.0, 7.0, 0.0, 8.0]),),
        (Vectors.sparse(4, [(0, 9.0), (3, 1.0)]),)]

df = spark.createDataFrame(data, ["features"])

r1 = Correlation.corr(df, "features").head()
print("Pearson correlation matrix:\n" + str(r1[0]))

r2 = Correlation.corr(df, "features", "spearman").head()
print("Spearman correlation matrix:\n" + str(r2[0]))

---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
Cell In [1], line 5
      1 # Ejemplo de correlación en Python 
      2 # Fuente:
      3 # https://spark.apache.org/docs/latest/ml-statistics.html
----> 5 from pyspark.ml.linalg import Vectors
      6 from pyspark.ml.stat import Correlation
      8 data = [(Vectors.sparse(4, [(0, 1.0), (3, -2.0)]),),
      9         (Vectors.dense([4.0, 5.0, 0.0, 3.0]),),
     10         (Vectors.dense([6.0, 7.0, 0.0, 8.0]),),
     11         (Vectors.sparse(4, [(0, 9.0), (3, 1.0)]),)]

ModuleNotFoundError: No module named 'pyspark'

Tácticas adversarias en ML#

  • Adversarial Machine Learning Threat Matrix es un framework abierto centrado en la industria para empoderar a los analistas de seguridad para detectar, responder y remediar amenazas contra sistemas de ML.

  • Recientemente este framework se ha ampliado conviertiéndose en MITRE ATLAS, Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems.

  • MITRE ATLAS, Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems, es una base de conocimiento de tácticas adversarias, técnicas y estudios de casos para sistemas de aprendizaje automático (ML) basados en observaciones del mundo real, demostraciones de equipos rojos y grupos de seguridad de ML, y el estado de lo posible a partir de la investigación académica.

  • ATLAS sigue el modelo del marco MITRE ATT&CK® y sus tácticas y técnicas son complementarias a las de ATT&CK.

  • Estas tácticas adversarias pueden ser:

    • Hacer que el sistema ML aprenda algo incorrecto (envenenamiento de datos),

    • Hacer algo incorrecto (ataques de evasión), o

    • Revelar lo incorrecto (inversión del modelo).

Tutorial MLlib#