[论文解读] Towards Observability for Machine Learning Pipelines

Shreya Shankar, Aditya Parameswaran|arXiv (Cornell University)|Aug 31, 2021

Scientific Computing and Data Management参考文献 22被引用 7

一句话总结

本文提出 mltrace，一个与平台无关的机器学习流水线可观测性系统，通过执行运行时测试、追踪组件间的数据流并支持对流水线健康状况的后期分析，实现端到端监控。该系统通过将分散的工具统一为一个连贯的可观测性层，以最小的集成开销，解决了机器学习部署中可见性不足的问题。

ABSTRACT

Software organizations are increasingly incorporating machine learning (ML) into their product offerings, driving a need for new data management tools. Many of these tools facilitate the initial development and deployment of ML applications, contributing to a crowded landscape of disconnected solutions targeted at different stages, or components, of the ML lifecycle. A lack of end-to-end ML pipeline visibility makes it hard to address any issues that may arise after a production deployment, such as unexpected output values or lower-quality predictions. In this paper, we propose a system that wraps around existing tools in the ML development stack and offers end-to-end observability. We introduce our prototype and our vision for mltrace, a platform-agnostic system that provides observability to ML practitioners by (1) executing predefined tests and monitoring ML-specific metrics at component runtime, (2) tracking end-to-end data flow, and (3) allowing users to ask arbitrary post-hoc questions about pipeline health.

研究动机与目标

• 为解决由于机器学习生命周期中各环节使用碎片化、点状解决方案而导致的可观测性不足问题。
• 使机器学习实践者能够检测并诊断部署后出现的异常输出或模型性能下降等问题。
• 提供一个统一且可扩展的系统，用于追踪现有工具中组件间的数据流和指标，而无需修改其核心逻辑。
• 支持对流水线行为的任意后期分析问题，将诊断能力扩展至预设告警之外。

提出的方法

• 系统围绕现有机器学习开发工具构建，通过拦截组件执行来注入可观测性逻辑。
• 在流水线组件的运行时执行预定义的测试，并监控机器学习特异性指标（如预测质量、数据漂移）。
• 通过在组件间的数据流中注入探针，实现端到端的数据血缘追踪，支持从输入到输出的可追溯性。
• 采用插件式架构，支持与机器学习技术栈中各类工具和框架的集成。
• 通过灵活且表达能力强的查询接口，支持用户在部署后对流水线行为进行查询分析。
• 抽象化平台特定细节，确保在不同机器学习环境中具备可移植性和互操作性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在机器学习生命周期中，对异构且彼此隔离的工具实现可观测性，而无需深度集成？
• RQ2 哪些机制能够有效支持对机器学习特异性指标和组件行为的运行时监控？
• RQ3 如何捕获并利用端到端的数据血缘，以支持机器学习流水线的调试与审计？
• RQ4 在最小化代码注入的前提下，对流水线行为的后期分析能够达到何种程度的支持？

主要发现

• mltrace 通过在现有工具中注入探针，无需修改其核心逻辑，实现了端到端的可观测性。
• 系统成功捕获了数据血缘，并在流水线执行过程中追踪了组件级别的指标。
• 在真实世界机器学习流水线工作流中，运行时测试和对机器学习特异性指标的监控是可行且有效的。
• 通过灵活且可扩展的查询接口，支持对流水线健康状况的后期查询。
• 平台无关的设计使其能够与多样化的机器学习工具和框架集成，显著提升了采用潜力。
• 原型验证了其在诊断部署后数据漂移和预测异常等问题上的可行性与实用性。