Abstract: Los contenedores Docker son fundamentales para los modernos flujos de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), pero el gran tamaño de las imágenes ML típicas a menudo resulta en una latencia de inicio significativa, la mayor parte de la cual proviene de los tiros de imagen durante los comienzos fríos. Este artículo presenta estrategias prácticas para reducir la latencia de comienzo, presentadas desde ajustes más simples a opciones más avanzadas. Empezamos con optimizaciones a nivel de imagen, como eliminar dependencias innecesarias y emplear construcciones de múltiples etapas para reducir el tamaño de la imagen. Luego exploramos mejoras basadas en la infraestructura, con un enfoque particular en Seekable OCI (SOCI). Finalmente, discutimos técnicas de descarga de latencia como piscinas calientes y imágenes pre-pulsadas. Introducción Los contenedores Docker se han vuelto fundamentales para la implementación de software moderno debido a su portabilidad y la capacidad de mantener la coherencia en entornos diversos.En la inteligencia artificial (AI) y el aprendizaje automático (ML), la containerización juega un papel aún más central: encapsula frameworks, controladores de GPU, dependencias personalizadas y entornos de tiempo de ejecución necesarios para los tubos de entrenamiento y inferencia. Las plataformas de IA basadas en la nube como Amazon SageMaker Studio dependen en gran medida de la infraestructura Dockerizada para crear entornos estables para la experimentación y la implementación. Estas imágenes suelen ser grandes (a menudo varios gigabytes) porque combinan conjuntos de herramientas de ciencia de datos, CUDA, bibliotecas de capacitación distribuidas e interfaces de notas. Como resultado, la latencia de inicio de contenedores se convierte en una barrera de rendimiento crítica, especialmente cuando las cargas de trabajo necesitan escalarse dinámicamente o cuando los usuarios esperan sesiones interactivas. Una parte significativa de esta latencia (a menudo 30-60%, dependiendo del ancho de banda de la red y el tamaño de la imagen) proviene de arrastrar la imagen de contenedor de un registro a una instancia de computación. Este artículo explora varias técnicas, que van desde la optimización de la imagen a las soluciones a nivel de infraestructura, para reducir esta latencia y mejorar la capacidad de respuesta.Vamos a revisar estas estrategias en orden ascendente de complejidad, ayudándole a elegir la mejor para las necesidades de su organización. Estrategias para reducir la latencia de inicio de contenedores Las estrategias a continuación progresan de pequeños cambios centrados en la imagen a mejoras de infraestructura y carga de trabajo más amplias. Optimización de imágenes de contenedores La forma más accesible y rentable de reducir la latencia de inicio de contenedores es reducir el tamaño de su imagen. Las imágenes más pequeñas se atraen más rápido, comienzan más rápido y consumen menos almacenamiento. Este proceso suele comenzar evaluando las herramientas y dependencias reales que necesita su ingeniero o científico de datos. Las grandes imágenes de ML (como las imágenes de distribución de SageMaker de código abierto) a menudo incluyen extensos conjuntos de herramientas que abarcan múltiples marcos, versiones y flujos de trabajo. En la práctica, la mayoría de los equipos solo utilizan un subconjunto de estas herramientas. Algunos enfoques prácticos incluyen: 
 
 
 Elegir imágenes de base más delgadas: En lugar de una base completa de Ubuntu, los equipos pueden usar una base mínima de Debian, una base mínima de Ubuntu o una base CUDA optimizada cuando se requiere el soporte de GPU. Evite incorporar grandes artefactos: los pesos de modelo, los conjuntos de datos y los objetos compilados añaden un volumen sustancial a las imágenes. Incluso reducciones modestas pueden reducir significativamente la latencia de inicio, especialmente en entornos donde se crean contenedores con frecuencia. Configuración de runtime y mejoras de infraestructura Mientras que la optimización de imágenes se centra en reducir la cantidad de datos transferidos, el siguiente nivel de optimización mejora la forma en que las imágenes se cargan y se manejan en el tiempo de ejecución. 2.1 Hacer que las rutas de infraestructura sean eficientes Los arrestos de contenedores pueden ralentizarse debido a las rutas de red ineficientes o a los obstáculos de tráfico. 
 
 
 
 Uso de VPC Endpoints (por ejemplo, para Amazon ECR) para reducir el número de saltos de red El transporte de contenedores se realiza dentro de la misma región Uso de registros privados o cachés de borde si la latencia entre la computadora y el registro es alta Estos ajustes mejoran la consistencia y reducen la variabilidad. sin embargo, la mejora más significativa en esta categoría a menudo proviene de la utilización de Seekable OCI (SOCI). Seekable OCI (SOCI): Imágenes de contenedores de carga lenta Introduce una forma diferente de iniciar los contenedores. En lugar de sacar toda la imagen antes del lanzamiento, SOCI permite al tiempo de ejecución del contenedor sacar sólo los metadatos esenciales y el conjunto mínimo de capas necesarias para iniciar el contenedor, mientras que el resto se carga a demanda. A continuación se muestra una vista sencilla de la relación entre una imagen del contenedor y su índice SOCI asociado: El Snapshotter de AWS El Snapshotter de AWS Esta técnica reduce drásticamente la latencia de inicio percibida, por ejemplo: 
 
 
 Los clientes de Amazon Fargate reportan un arranque 40-50% más rápido Los entornos SageMaker Unified Studio y SageMaker AI ven una reducción del 40-70% en el tiempo de inicio de contenedores Esta estrategia es particularmente eficaz para las cargas de trabajo de IA/ML, donde las imágenes contienen bibliotecas grandes que no son necesarias inmediatamente al lanzamiento.Al retrasar la descarga de capas no utilizadas, SOCI permite tiempos de respuesta más rápidos al tiempo que mantiene el flujo de trabajo general inalterado. Para las organizaciones que confían en autoscales rápidos o en entornos de notas interactivos, SOCI ofrece una de las más altas tasas de impacto y esfuerzo entre las estrategias a nivel de infraestructura. 3 Descarga de la latencia El enfoque más complejo es evitar la latencia de retracción de la imagen por completo, moviéndola fuera del camino de ejecución del cliente. En lugar de optimizar la retracción o minimizar el tamaño de los datos, la descarga de latencia se centra en asegurar que los clientes nunca experimenten comienzos fríos. Esto se puede lograr a través de entornos de cálculo pre-calentado y imágenes pre-pulling. 3.1 Instancias de cálculo pre-calentadas En esta técnica, un proveedor de servicios mantiene un grupo de instancias "calorosas" que ya están en ejecución y listas para servir las cargas de trabajo de los usuarios.Cuando un usuario o una solicitud de trabajo computa, el sistema asigna una instancia caliente en lugar de proporcionar una nueva. Las piscinas calientes existen en muchos servicios gestionados: 
 
 
 
 Piscinas calientes de AWS EC2 Auto Scaling Google Cloud Managed Instance Group (MIG) Piscinas calientes Orquestradores de contenedores (servicios ECS con minTasks, implementaciones Kubernetes con réplicas) Estas piscinas pueden mantener contenedores o instancias listas en diferentes niveles de disponibilidad dependiendo de las necesidades operativas. 3.3 Imágenes de contenedores pre-pulling Si la mayoría de los clientes confían en una imagen compartida, común, las instancias de pool caliente también se pueden configurar para pre-pujar esa imagen. Cuando se asigna a un usuario, la instancia ya está en ejecución y la imagen necesaria se cachea localmente. Este método elimina completamente el tiempo de retirada de la imagen, proporcionando la experiencia de inicio más rápida posible. Estos enfoques se describen en detalle en el trabajo de Gillam, L. y Porter, B., sobre el análisis del rendimiento de diversos entornos de contenedores (2021). La descarga de la latencia genera costes operativos, incluida la capacidad de computación, la lógica de orquestación y los recursos inútiles.Sin embargo, para los sistemas donde la experiencia del usuario o la rápida escalación son la prioridad, los beneficios a menudo superan los costes. Conclusión La latencia de inicio de contenedores puede ralentizar significativamente los flujos de trabajo de IA/ML y degradar la experiencia del usuario en entornos interactivos.Mientras que los tiempos de retracción de imagen a menudo dominan esta latencia, las organizaciones pueden elegir entre una gama de soluciones para abordar y mitigar el problema. Los enfoques de bajo esfuerzo como la optimización de la imagen proporcionan ganancias rápidas con poco sobrepeso operativo. Las mejoras de la infraestructura, especialmente a través de tecnologías como SOCI, permiten reducciones sustanciales de la latencia sin requerir cambios arquitectónicos importantes. No todas las estrategias son adecuadas para todos los entornos.Para las empresas donde la latencia no es crítica para la misión, mantener una piscina caliente puede no justificar el coste operativo. sin embargo, las empresas que proporcionan capacidades de IA en tiempo real, notas interactivas o microservicios dinámicamente escalados pueden mejorar enormemente la satisfacción del usuario mediante la implementación de estas técnicas. En última instancia, acelerar el arranque de contenedores no es solo mejorar el rendimiento; también aumenta la eficiencia del desarrollador, mejora la experiencia del usuario y fortalece la capacidad de respuesta de los sistemas modernos alimentados por IA. References: 
 
 
 
 
 
 
 A. Kambar. (2023). Cómo reducir el tiempo de retiro de la imagen de Docker en 80%: Una guía práctica para CI/CD más rápido. Medio. https://medium.com/@kakamber07/how-to-reduce-docker-image-pull-time-by-80-a-practical-guide-for-faster-ci-cd-00a690d71bf0 AWS. (n.d.). Amazon SageMaker Studio. https://aws.amazon.com/sagemaker/unified-studio/ AWS. (2023). AWS Fargate habilita el inicio de contenedores más rápido usando OCI buscable. https://aws.amazon.com/blogs/aws/aws-fargate-enables-faster-container-startup-using-seekable-oci/ AWS. (n.d.). SageMaker Distribución. https://github.com/aws/sagemaker-distribución AWS Labs. (n.d.). SOCI Snapshotter. https://github.com/awslabs/soci-snapshotter Gillam, L., y Porter, B. (2021). Contenedores calientes versus fríos: Análisis de rendimiento en entornos orquestados por contenedores. Procedimientos de la 14a Conferencia Internacional IEEE/ACM sobre Utilidades y Computación en Nube. 
 
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Reducir la latencia de inicio de contenedores Docker: estrategias prácticas para flujos de trabajo AI/ML más rápidos

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