AnalitykaPolecane tematy

SAS Viya: platforma oparta na mikroserwisach i kontenerach dostępna prosto z chmury

Executive ViewPoint

Z okazji premiery nowej wersji platformy SAS Viya rozmawiamy z Michałem Gawlikiem, EMEA Cloud and Architecture Lead w SAS, o jej funkcjonalnościach, strategii firmy w zakresie chmury obliczeniowej, współpracy z Microsoftem, a także dostępności rozwiązań SAS na platformach chmurowych, w tym na Microsoft Azure.

SAS Viya: platforma oparta na mikroserwisach i kontenerach dostępna prosto z chmury

Wraz z wersją SAS Viya, funkcjonującą zarówno na bazie mikroserwisów, jak i kontenerów – która miała premierę 18 listopada – zaczynamy funkcjonować w nowej rzeczywistości technologicznej. Nie mówimy już o klasycznym procesie instalacji i konfiguracji oprogramowania, tylko o deklaratywnym opisie środowiska, które chcemy stworzyć. Kubernetes zadba o to, aby zostało ono uruchomione zgodnie z oczekiwaniem. Obrazy kontenerów będą także pobrane automatycznie. To dziś najbardziej podstawowy sposób wdrożenia środowiska analitycznego SAS.

Jak SAS podchodzi do – coraz powszechniejszego – wykorzystania w biznesie ogromu gromadzonych dziś danych? W jakim kierunku rozwijają się narzędzia analityczne?

Od dawna słyszymy, że dane to nowa ropa dla cyfrowej gospodarki, a świat jest nimi napędzany. Jednak samo ich posiadanie nie stanowi wartości biznesowej. Najpierw trzeba je przeanalizować, a następnie, na podstawie uzyskanych wyników, podjąć decyzje, które wymuszą konkretne działania. Kluczowe znaczenie dla całego procesu ma jakość i kompletność wykorzystywanych danych, a następnie trafne zdefiniowanie celu, który chcemy osiągnąć. W innym wypadku proces ten może doprowadzić do niewłaściwych wniosków.

Dlatego bardzo ważnym aspektem jest kompleksowe podejście do analizy danych w organizacji. Do tego celu należy zastosować platformę, która pokryje wszystkie obszary tzw. analitycznego cyklu życia, na który składają się: postawienie problemu, przygotowywanie i integracja danych pochodzących z różnych źródeł, eksploracja, stworzenie i wdrożenie produkcyjne modelu oraz monitorowanie i ocena jego jakości. Niestety często zdarza się, że ostatni z tych etapów nigdy nie następuje. Powodem jest nieodpowiednia lub niekompatybilna technologia czy brak automatyzacji procesów wytwórczych i wdrożeniowych.

Jednym z kluczowych kierunków rozwoju analityki jest tworzenie rozwiązań, które będą kompatybilne z językami programowania open source i będą zapewniać możliwość przetwarzania danych na dowolnej platformie chmurowej. W przypadku platformy SAS Viya, możemy wykorzystywać zewnętrzne silniki i technologie, także te oparte o rozwiązania open source, czy języki programowania, takie jak Python czy R. Ponadto najnowsza wersja SAS Viya składa się z wielu gotowych elementów, które można dowolnie „układać”. Model ten zapewnia również możliwość przenoszenia narzędzi i rozwiązań do różnych środowisk chmurowych, w tym Microsoft Azure, Google Cloud czy AWS.

Jakie zmiany przynosi najnowsza wersja platformy SAS Viya?

Platforma analityczna SAS jest obecnie ciągle ewoluującym bytem. Co to oznacza w praktyce? W najnowszej wersji zmieniła się zarówno architektura, jak i sposób aktualizacji. Tak zwane stabilne wersje będą pojawiały się co miesiąc, a wersje Long Term Support (LTS) raz na pół roku. Będą one wspierane odpowiednio przez 4 miesiące lub 2 lata.

Przeczytaj również
Analityka to kluczowy składnik budowania pozytywnych doświadczeń klienta

Aby realizować tak częste aktualizacje platformy, a jednocześnie nie zmuszać klientów do przechodzenia przez żmudny proces uaktualnienia każdego miesiąca, postanowiliśmy zadziałać w zgodzie z koncepcją Continuous Integration/Continuous Deployment. To największa zmiana technologiczna, która dokonała się w SAS Viya.

Warto tutaj przybliżyć początki rozwoju naszej technologii. Na rynku działamy od 1976 roku. Wtedy powstawały rozwiązania monolityczne. W taki sposób była też rozwijana nasza platforma. SAS Viya 3.x była krokiem w stronę architektury chmurowej – Cloud Native Architecture. Działała więc na mikroserwisach, ale jeszcze nie została opakowana w kontenery. Obecnie oferujemy już wersję funkcjonującą zarówno na bazie mikroserwisów, jak i kontenerów.

Jednym z kluczowych kierunków rozwoju analityki jest tworzenie rozwiązań, które będą kompatybilne z językami programowania open source i będą zapewniać możliwość przetwarzania danych na dowolnej platformie chmurowej. W przypadku platformy SAS Viya, możemy wykorzystywać zewnętrzne silniki i technologie, także te oparte o rozwiązania open source, czy języki programowania, takie jak Python czy R. Ponadto najnowsza wersja SAS Viya składa się z wielu gotowych elementów, które można dowolnie „układać”. Model ten zapewnia również możliwość przenoszenia narzędzi i rozwiązań do różnych środowisk chmurowych, w tym Microsoft Azure, Google Cloud czy AWS.

Ta zmiana wiązała się z decyzją wykorzystania oprogramowania do wdrażania i zarządzania kontenerami – Kubernetes. Platforma ta w dużo prostszy sposób zapewnia klientom wysoką dostępność i autoskalowanie, nie tylko poszczególnych usług czy kontenerów, ale także całych węzłów obliczeniowych. Obecnie SAS wspiera Microsoft Azure Kubernetes Services. Planujemy również wsparcie dla pozostałych rozwiązań kontenerowych, dostępnych zarówno w chmurach publicznych, a więc Amazon Elastic Kubernetes Service i Google Kubernetes Engine, jak i on-premise, np. OpenShift.

Można powiedzieć, że platforma SAS przeszła prawdziwą transformację, w ramach której zmieniliśmy też technologię wykorzystywaną do wykonywania rozproszonych obliczeń analitycznych w pamięci komputerowej. Silnikiem dostarczającym obecnie te funkcjonalności jest SAS Cloud Analytic Services (CAS).

Jak wygląda migracja do najnowszej wersji SAS Viya?

Jest całkowicie bezproblemowa. Migracja z SAS Viya 3.x polega jedynie na zapisaniu posiadanych zasobów i wgraniu ich do najnowszej wersji oprogramowania. To tak zwane podejście Backup and Restore. W przypadku wcześniejszych wersji, takich jak SAS 9, do platformy Viya można swobodnie przenosić kody SAS – tzw. Data Steps and Procs – korzystając z naszego języka programowania 4GL. Dane zostają w tym samym miejscu, np. w centrum danych, albo – jeśli klient migruje do chmury – są do niej przenoszone. Analityka najlepiej działa tam, gdzie znajduje się jej paliwo, czyli dane.

Przeczytaj również
VeeamON Tour Poland 2020: Jak zarządzać danymi w środowiskach chmury obliczeniowej i multicloud

Warto też pamiętać, że to właśnie duże wolumeny danych „przyciągają” aplikacje analityczne według koncepcji Data Gravity. Dlatego przed migracją systemu do chmury publicznej, warto najpierw przenieść tam wszystkie niezbędne zbiory danych. Wtedy ich grawitacja będzie pomagała w adopcji rozwiązań chmurowych.

Wraz z wersją SAS Viya, która miała premierę 18 listopada, zaczynamy funkcjonować w nowej rzeczywistości technologicznej. Nie mówimy już o klasycznym procesie instalacji i konfiguracji oprogramowania, tylko o deklaratywnym opisie środowiska, które chcemy stworzyć. Kubernetes zadba o to, aby zostało ono uruchomione zgodnie z oczekiwaniem. Obrazy kontenerów będą także pobrane automatycznie. To dziś najbardziej podstawowy sposób wdrożenia środowiska analitycznego SAS.

Dostęp do platformy SAS od lat był możliwy poprzez różne interfejsy API. Od SAS Viya 3.x skupiliśmy się na interfejsach API, opartych na REST. Poza bibliotekami pozwalającymi na integrację z poziomu języków, takich jak Java, R czy Python, można też uruchomić nasze algorytmy, używając podstawowych zapytań HTTP/HTTPS.

To także w ramach Viya 3.x udostępniliśmy pierwsze SAS Viya Quickstart Template, czyli metodę, która ułatwia wdrożenie analityki w chmurze publicznej. Bazuje on na koncepcji definiowania środowiska w postaci kodu (Infrastructure as Code – IaC) . Analogicznie, aby uruchomić coś na platformie Kubernetes, trzeba mieć dostęp do działającego klastra. W przypadku, gdy nie mamy takiej możliwości, możemy skorzystać z gotowych szablonów Terraform, pozwalających utworzyć odpowiednią infrastrukturę w ramach chmury publicznej Azure.

Dzięki temu w prosty i szybki sposób uzyskujemy dostęp do platformy SAS Viya, która pozwala na wykorzystanie kilku natywnych dla SAS typów silników przetwarzania i obliczeń:
• Klasycznego – opartego na przetwarzaniu wsadowym czy SAS 4GL;
• SAS Cloud Analytic Services – który wykorzystywany jest w rozwiązaniach in memory;
• Near Real Time – skupionego na wywołaniach synchronicznych (SAS Micro Analytic Service);
• SAS Event Stream Processing – który wykorzystywany jest do działań na strumieniach danych.

Dlaczego firmy coraz częściej decydują się na wykorzystanie narzędzi „chmurowych”?

Analityka w chmurze rozwija się dziś bardzo dynamicznie. Dlatego od kilku lat również SAS zmierza w tym kierunku. Od zawsze zależało nam również na interoperacyjności, choć dziś ma ona zupełnie inny wymiar. Dzięki Kubernetesowi zapewniamy interoperacyjność na poziomie platformy uruchomieniowej. Wcześniej bardzo łatwo można było nasz kod przenosić z jednej platformy na drugą. Teraz możliwe jest to też w ramach projektów hybrid cloud i multicloud, które często zastępują wysokowydajne platformy serwerowe.

Przeczytaj również
Gartner: 3 priorytety dla szefów sprzedaży w 2020

SAS współpracuje z Microsoftem w zakresie rozwoju potencjału analityki i algorytmów sztucznej inteligencji. Na czym polega ta współpraca?

Microsoft został naszym głównym partnerem w zakresie chmury publicznej w połowie 2020 roku, gdy ogłosiliśmy porozumienie. W jego wyniku, nowe funkcjonalności SAS Viya pojawiają się w pierwszej kolejności na platformie Microsoft Azure. W wersji on-premise i na innych platformach chmurowych, platforma dostępna będzie w 2021 roku.

Ale to nie jedyny obszar naszej współpracy. SAS oferuje także usługi SAS Cloud, które do tej pory opierały się o nasze centra danych. Teraz udostępniamy je w chmurze Azure. Warto dodać, że oferta chmurowa SAS zawiera zarówno klasyczne usługi SaaS, jak i te w postaci Hosted Managed Services (HMS), które pozwalają pozyskać całe środowisko IT: infrastrukturę, wsparcie administratorów oraz wiedzę do uruchomienia i utrzymania platformy analitycznej. W ramach HMS klient otrzymuje dostęp do dedykowanego środowiska, w którym może efektywnie i wydajnie pracować. Oferujemy też analitykę w modelu Remote Managed Services, gdzie infrastruktura nadal należy do klienta, a my dostarczamy platformę oraz usługi jej zarządzania.

Trzecim obszarem współpracy SAS i Microsoft jest integracja poprzez otwarte API. Dzięki niej możliwe będzie np. wybranie odpowiednich silników uruchomieniowych lub usług w chmurze Microsoft Azure. Dążymy do tego, aby nasze usługi były w możliwie najprostszy sposób osadzane w dowolnym oprogramowaniu lub procesie.

W jaki inny sposób SAS wspiera wykorzystanie narzędzi analitycznych w chmurze?

Naszym celem jest przełożenie wieloletniego doświadczenia z zakresu analityki na ofertę chmurową. Skalowalność i elastyczność, którą oferuje cloud computing, z pewnością daje wiele korzyści dla analizy zbiorów danych, zwłaszcza w kontekście Big Data. Chmura dostarcza sprawdzone modele analityczne. SAS ma również gotowe modele, które można pobrać bezpłatnie z GitHub. Oferujemy naszym Klientom różne opcje do wyboru. Na podstawie oceny specyfikacji operacji i indywidualnych potrzeb, możemy w tym wyborze pomóc i efektywnie zintegrować rozwiązania analityczne z chmurowymi, aby w efekcie Klienci mogli szybko skalować usługi i sprawnie podejmować trafne decyzje.

Tagi

Komentarze

Dodaj także na LinkedIn feed

Powered by WP LinkPress