25、云原生数据分析与机器学习：Dask、Ray及KServe的应用探索

云原生数据分析与机器学习：Dask、Ray及KServe的应用探索

1. 并行计算与Dask、Ray的应用

1.1 Dask在Kubernetes上的使用

Dask提供了便捷的方式让开发者访问Kubernetes集群进行并行计算。以下是使用Dask的示例代码：

cluster = KubeCluster(pod_spec)
# specify the number of workers(pods) explicitly
cluster.scale(10)
# or dynamically scale based on current workload
cluster.adapt(minimum=1, maximum=100)
# Connect Dask to the cluster
client = Client(cluster)
# Your Python code here

通过以上代码，我们可以显式指定工作节点（Pod）的数量，也可以根据当前工作负载动态调整。

1.2 Ray的特点与应用

Ray与Dask不同，它作为一个并行任务管理器，采用分布式计算框架，拥有庞大的集成生态系统。Ray为最终用户提供了底层C++库，用于运行专门为数据科学中典型的计算密集型工作负载而设计的分布式代码。

1.2.1 Ray的远程函数

在Ray中，开发者使用 @ray.remote 装饰器将普通的Python函数转换为Ray远程函数，示例如下：