.png)
随着数据量和复杂性与日俱增，数据科学家的工作--有效利用这些数据推动更好的业务决策--变得更具挑战性。为了应对数据的快速增长，世界各地的架构师一直在努力寻找新的解决方案。
Kubernetes（k8s）具有动态扩展处理能力的能力，因此在处理大量数据时非常有用。此外，开源软件 Kubeflow（KF）简化了数据科学管道的一些常规操作，因此在数据科学界引起了越来越大的兴趣。
即使有了 Kubernetes 和 Kubeflow，即使是经验丰富的数据科学家，创建和维护 k8s 集群以及安装 KF 也需要长达数周的时间。
我们的平台--Ulap数据平台--消除了这一障碍：用户可以快速启动一个安全的Kubernetes集群，并预装Kubeflow、MLflow、Spark或其他工具，只需点击几下即可启动协作数据科学工作。在本博客中，我们将重点介绍数据科学家面临的效率障碍，以及 Ulap 如何为这些挑战提供解决方案。
数据科学家当前的痛点
对于启动新项目的数据科学家来说，最繁琐、最耗时的任务之一就是确保环境中存在所有必需的工具。当数据科学家在可扩展的 k8s 环境中工作时，这项任务变得更加艰巨，因为不同的 k8s 环境需要特定版本的应用程序才能正常工作。
此外，像 Kubeflow 这样的开源项目对许多数据科学家来说也是一个很有吸引力的选择，但对于新手来说，往往缺乏有效使用这些工具的教学文档。
通常情况下，团队决定从内部部署环境迁移到基于云的 k8s 环境，或迁移到不同的云环境。这就带来了新的挑战，因为团队必须在不同的环境中进行完全设置，才能取得有意义的进展。
此外，当复杂的机器学习流水线包括可能需要不同计算资源（CPU、GPU 等）的步骤时，为适当的步骤有效分配正确的资源就变得非常困难。
要确保数据科学工作流的正确执行，还有其他重要步骤，包括但不限于：负载平衡、确认每个集群的安全性以及将作业适当分配到多个节点。大多数数据科学家并不具备这些方面的专业知识，除非公司拥有强大的 DevSecOps 资源，否则这种缺乏掌握的情况将成为实现组织目标的瓶颈。
乌拉普如何消除这些痛点？
Ulap 旨在应对这些挑战，使数据科学家能够将其宝贵的专业知识集中用于挖掘和发现数据中的相关趋势，为其组织的底线提供优势。有了 Ulap，只需点击几下，几分钟就能完成：任何公司都能在自己选择的环境中迅速启动 k8s 集群，毫不费力地部署必要的工具。
Ulap 采用简单明了的用户界面（UI）来部署各种工具，如 Kubeflow、MLFlow、Jupyterlab、Spark 和 Minio。在项目的早期阶段，灵活使用各种工具至关重要，这样开发人员就可以微调最适合他们的方案。Ulap 使在集群内部署和使用任何工具的过程变得毫不费力。
每个团队成员都可以获得定制的访问权限，以修改集群内的不同资源。在任何组织内，Ulap 都允许多个团队在不同的项目上开展工作，每个团队都可以根据自己的需要获得专门的访问权限。
Ulap 完全在后台处理集群管理的所有方面，包括安全、负载平衡和维护副本以实现高可用性。数据科学家可以根据自己的需要添加、移除和自动扩展不同的节点池，以避免在不使用资源时产生不必要的成本。
接下来的博客将提供使用 Ulap UI 实现无缝数据分析体验的分步教程。
如果您对 Ulap 感兴趣，请在此注册，以便尽早访问 Ulap。
