論文の概要: Real-world Machine Learning Systems: A survey from a Data-Oriented Architecture Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04810v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 16:31:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 14:58:14.834054
• Title: Real-world Machine Learning Systems: A survey from a Data-Oriented Architecture Perspective
• Title（参考訳）: 現実世界の機械学習システム: データ指向アーキテクチャの観点からの調査
• Authors: Christian Cabrera, Andrei Paleyes, Pierre Thodoroff, Neil D. Lawrence
• Abstract要約: データ指向アーキテクチャ(DOA、Data-oriented Architecture)は、MLモデルを統合する上で、システムにより良いものを提供する新しい概念である。 DOAは、現在のアーキテクチャを拡張して、データ駆動、疎結合、分散化されたオープンシステムを作成する。 本稿では,MLベースのシステムの実環境展開を調査し,これらの疑問に答える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.574538335342942
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning models are being deployed as parts of real-world systems with the upsurge of interest in artificial intelligence. The design, implementation, and maintenance of such systems are challenged by real-world environments that produce larger amounts of heterogeneous data and users requiring increasingly faster responses with efficient resource consumption. These requirements push prevalent software architectures to the limit when deploying ML-based systems. Data-oriented Architecture (DOA) is an emerging concept that equips systems better for integrating ML models. DOA extends current architectures to create data-driven, loosely coupled, decentralised, open systems. Even though papers on deployed ML-based systems do not mention DOA, their authors made design decisions that implicitly follow DOA. The reasons why, how, and the extent to which DOA is adopted in these systems are unclear. Implicit design decisions limit the practitioners' knowledge of DOA to design ML-based systems in the real world. This paper answers these questions by surveying real-world deployments of ML-based systems. The survey shows the design decisions of the systems and the requirements these satisfy. Based on the survey findings, we also formulate practical advice to facilitate the deployment of ML-based systems. Finally, we outline open challenges to deploying DOA-based systems that integrate ML models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、人工知能への関心が高まっている現実のシステムの一部としてデプロイされている。 このようなシステムの設計、実装、メンテナンスは、より大量の異種データを生成し、より高速なレスポンスと効率的なリソース消費を必要とする実環境環境に挑戦されている。 これらの要件は、MLベースのシステムをデプロイする際に、一般的なソフトウェアアーキテクチャを限界に押し上げる。 データ指向アーキテクチャ(DOA、Data-oriented Architecture)は、MLモデルを統合する上でシステムにより良いものを提供する新しい概念である。 DOAは、現在のアーキテクチャを拡張して、データ駆動、疎結合、分散化されたオープンシステムを作成する。 デプロイされたMLベースのシステムに関する論文では、DOAは言及されていないが、著者らは、DOAに暗黙的に従う設計決定を行った。 これらのシステムでDOAがどの程度採用されているのか、その理由は不明である。 意図的な設計決定は、実践者のDOAに関する知識を実世界でMLベースのシステムの設計に制限する。 本稿では,MLベースのシステムの実環境展開を調査し,これらの疑問に答える。 調査は、システムの設計決定と、それらを満たす要件を示している。 調査結果に基づき,MLベースのシステムの展開を容易にするための実践的アドバイスを定式化した。 最後に、MLモデルを統合するDOAベースのシステムをデプロイする際のオープンな課題について概説する。

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