Najlepsze praktyki dla przepływów pracy EO+AI
Nowoczesne przetwarzanie danych satelitarnych (EO) w połączeniu ze sztuczną inteligencją wymaga podejścia, które łączy w sobie skalowalne przechowywanie danych, wydajną warstwę obliczeniową oraz zestaw praktyk zapewniających integralność i reprodukowalność wyników. W ramach architektury NSIS Cloud, opartej na otwartych technologiach, możliwe jest stworzenie środowiska, które odpowiada na rosnące potrzeby w zakresie analizy dużych wolumenów danych satelitarnych i trenowania modeli AI.
Kluczowym elementem jest architektura danych. Dane satelitarne charakteryzują się ogromnymi rozmiarami i różnorodnością, dlatego konieczne jest zastosowanie wydajnych mechanizmów przechowywania. Równie ważny jest wybór formatów zoptymalizowanych pod analizy: JPEG2000, Cloud Optimized GeoTIFF (COG), Zarr czy Parquet umożliwiają szybki i równoległy dostęp do fragmentów danych bez konieczności pobierania całych plików, co znacząco skraca czas przetwarzania. Uzupełnieniem tego podejścia jest stosowanie katalog metadanych zgodnych ze standardami OGC, np. STAC (SpatioTemporal Asset Catalogs), co pozwala na interoperacyjność i sprawne wyszukiwanie danych. Warto także wyraźnie rozdzielać dane surowe od przetworzonych produktów analitycznych takie warstwowanie upraszcza późniejsze zarządzanie cyklem życia danych. Na poziomie sprzętowym szczególne znaczenie mają szybkie nośniki NVMe SSD, które eliminują wąskie gardła podczas intensywnych operacji I/O. Integralność zbiorów powinna być zapewniana przez walidację sum kontrolnych (checksums), a śledzenie ewolucji danych i modeli przez systemy versioningu takie jak DVC czy MLflow.
Drugim filarem łańcucha przetwarzania jest warstwa obliczeniowa. W pracy z danymi satelitarnymi niezwykle istotne jest uruchamianie obliczeń w sposób standaryzowany. W środowiskach tego typu standardem staje się konteneryzacja (Docker) oraz orkiestracja (Kubernetes, Slurm), które umożliwiają łatwe skalowanie i przenośność procesów. W przypadku zadań AI kluczową rolę odgrywają zasoby GPU. Ich pełne wykorzystanie wymaga nie tylko optymalizacji kodu (batching, profilowanie za pomocą PyTorch Profiler czy Nsight), ale także stałego monitoringu. Narzędzie nvidia-smi pozwala w czasie rzeczywistym obserwować zużycie pamięci i obciążenie GPU, co umożliwia dopasowanie konfiguracji i uniknięcie marnowania zasobów. Najlepsze rezultaty uzyskuje się stosując najnowsze wersje sterowników CUDA oraz bibliotek takich jak PyTorch czy TensorFlow, które zapewniają kompatybilność i maksymalną wydajność.
Równolegle należy zadbać o efektywne wykorzystanie CPU. Wielowątkowość i przetwarzanie równoległe pozwalają znacząco skrócić czas przygotowania danych wejściowych, szczególnie w przypadku odczytu obrazów satelitarnych. Biblioteki takie jak GDAL wspierają odczyt równoległy, dzięki czemu wiele plików może być przetwarzanych jednocześnie. W praktyce optymalne pipeline’y analityczne łączą moc CPU w fazie preprocessingowej z akceleracją GPU w fazie trenowania modeli i inferencji. Automatyzację całości procesu od pozyskania danych, przez ich wstępne przygotowanie, po wyniki analityczne wspierają narzędzia do zarządzania workflow, takie jak Airflow, Prefect czy Kubeflow.
Wreszcie, dobre praktyki obejmują także monitorowanie i audyt procesów. Systematyczne rejestrowanie metryk obliczeniowych (czas, zużycie GPU/CPU, operacje I/O) oraz śledzenie ścieżki danych (data lineage) zwiększa przejrzystość i umożliwia odtwarzanie wyników w przyszłości. Reprodukowalność jest dodatkowo wspierana przez definiowanie środowisk w oparciu o kontenery, co eliminuje problem rozbieżności między środowiskami deweloperskimi a produkcyjnymi.
Tak ustrukturyzowane podejście łączące wydajne przechowywanie danych, nowoczesne strategie obliczeniowe i mechanizmy zapewnienia jakości pozwala na budowę innowacyjnych workflow EO+AI w NSIS Cloud. Dzięki temu możliwe jest zarówno szybkie przetwarzanie ogromnych wolumenów danych satelitarnych, jak i trenowanie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji w sposób skalowalny, zoptymalizowany i w pełni reprodukowalny.