LyftLearn Evolution: Rethinking ML Platform Architecture

LyftLearn Evolution: Rethinking ML Platform Architecture

摘要

Lyft的机器学习平台LyftLearn从全Kubernetes架构演变为混合架构，采用AWS SageMaker处理离线计算任务，保留Kubernetes用于在线模型服务。通过SageMaker，Lyft简化了复杂的离线任务管理，减少了基础设施维护负担，同时保持了与Kubernetes环境的兼容性。这一转变提升了系统可靠性，降低了成本，并释放了团队资源，专注于平台能力的扩展。