基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成 Azure Machine Learning，以便通过 Delta Sharing 共享数据集，支持多人协作。

以下是基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构设计方案，通过模块化设计实现数据版本化、模型复现和协作共享：
该方案通过原生集成Azure各服务实现端到端MLOps闭环，建议每周执行一次全链路灾备演练（包括Delta表版本回滚和模型回滚），确保生产环境鲁棒性。

---

架构图

[数据源] --> [Azure Data Lake Gen2 (Delta Lake)]
                    │
                    ├─> [Databricks Workflow] 
                    │     ├─ 数据预处理 (版本化Delta表)
                    │     ├─ MLflow Tracking (实验记录)
                    │     └─ 模型训练 (注册到AML)
                    │
                    ├─> [Azure Machine Learning]
                    │     ├─ 模型注册表
                    │     ├─ 模型部署 (ACI/AKS)
                    │     └─ 数据集版本管理
                    │
                    └─> [Delta Sharing Server]
                          ├─ 共享数据集元数据
                          └─ 安全访问控制

---

核心组件实现

1. 数据版本化 (Delta Lake)

• 存储层：使用Azure Data Lake Gen2作为Delta表存储

  # 创建版本化Delta表
  df.write.format("delta").save("abfss://[e-mail]/delta/features_v1")
  
  # 时间旅行查询历史版本
  spark.read.format("delta").option("versionAsOf", 0).load("delta_table_path")
  

• Schema管理：启用delta.enforceConstraints自动校验数据Schema
• 数据血缘：通过Delta Lake的DESCRIBE HISTORY追踪数据变更

2. 模型可复现性 (MLflow + AML)

• 实验跟踪：在Databricks中集成MLflow记录完整上下文

  import mlflow
  mlflow.set_experiment("/Shared/MLOps-Prod")
  
  with mlflow.start_run():
      mlflow.log_param("data_version", "delta.`abfss://.../features_v1@v1`)
      mlflow.log_artifact("preprocessor.pkl")
      mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
  

• 模型注册：将模型同步到AML Registry

  from azureml.core import Workspace
  ws = Workspace.from_config()
  mlflow.register_model("runs:/<run_id>/model", "AML_Prod_Model")
  

3. 协作共享 (Delta Sharing)

• 共享配置：在Delta Lake中设置共享策略

  -- 创建共享
  CREATE SHARE ml_share;
  ALTER SHARE ml_share ADD TABLE delta.`abfss://.../features_v1`;
  
  -- 授权给外部租户
  CREATE RECIPIENT dev_team;
  GRANT SELECT ON SHARE ml_share TO RECIPIENT dev_team;
  

• 客户端访问：接收方通过Databricks或Pandas读取

  # 使用共享凭证访问
  import delta_sharing
  profile_file = "https://<storage>.core.windows.net/share/ml_share.share"
  client = delta_sharing.SharingClient(profile_file)
  

4. CI/CD管道 (Azure DevOps)

• 自动化流程：
  1. 代码提交触发GitHub Action
  2. 运行单元测试和Data Quality测试（使用Great Expectations）
  3. 通过Databricks API触发训练Job
  4. 模型性能达标后自动注册到AML
  5. 异步触发AKS模型部署

---

安全与治理

• 访问控制：
  • 使用Azure RBAC管理Data Lake权限
  • Databricks Table ACL控制数据表访问
  • Delta Sharing使用短期凭证（SAS Token）
• 审计：
  • 启用Azure Monitor收集操作日志
  • 使用Delta Lake的DESCRIBE HISTORY审计数据变更

---

成本优化建议

• 存储优化：
  • 对Delta表执行VACUUM清理过期版本
  • 启用Data Lake Gen2的冷热分层存储
• 计算优化：
  • 使用Databricks自动伸缩集群（AWS EC2 Spot实例模式）
  • AML模型部署选择低优先级VM（针对批处理场景）

---

监控指标

指标类型	监控工具	阈值告警
数据新鲜度	Delta Lake事务日志	数据更新时间 > 1小时
模型漂移	AML内置数据漂移检测	PSI > 0.2
共享请求成功率	Delta Sharing Server日志	HTTP 5xx错误率 > 1%
训练资源利用率	Databricks Ganglia监控	CPU利用率持续>80%超过10分钟