Direkt zum Inhalt | Direkt zur Navigation

Focus on your applications!

Benutzerspezifische Werkzeuge

Sie sind hier: Startseite / Über uns / Presse

Presse

erstellt von Veit Schiele zuletzt verändert: 25.08.2020 14:45 © cusy GmbH, Berlin 2015–2020
  • gegründet im Juli 2015
  • Firmensitz in Berlin, Deutschland
  • press@cusy.io

»Versionskontrolle für Machine-Learning-Projekte« in Informatik Aktuell vom 11. August 2020

erstellt von Veit Schiele zuletzt verändert: 25.08.2020 16:11
»Versionskontrolle für Machine-Learning-Projekte« in Informatik Aktuell vom 11. August 2020

DVC-Workflow

Cusy schreibt in Informatik Aktuell in loser Reihe Artikel über Data Science Workflows. Als erster Beitrag ist nun Versionskontrolle für Machine-Learning-Projekte am 11. August 2020 erschienen.

In diesem Artikel erfahrt ihr, wie die Modellentwicklung für maschinelles Lernen (ML) systematisch organisiert werden kann. So kann die Leistung eines Modells verbessert werden, wenn ihr die Parameter feiner abgestimmt oder wenn mehr Trainingsdaten verfügbar werden. Um die Verbesserung messen zu können, sollte nachverfolgt werden können, welche Daten für das Training in welcher Modelldefinition und -konfiguration (Parameter etc.) verwendet und welche Modellleistungen damit erzielt wurden. Dabei werden sowohl die Daten wie auch der zugehörige Programmcode in einer Version erfasst werden.

Anhand eines Beispielprojekts führt der Artikel durch die folgenden Phasen:

  1. Repositories erstellen
  2. Datenpipelines definieren
  3. Reproduzieren
  4. Pipeline visualisieren
  5. Daten teilen

Unser Fazit ist ,dass mit DVC sprachunabhängig reproduzierbare ML-Pipelines definiert und zusammen mit den zugehörigen Trainingsdaten, Konfigurationen, Leistungsmetriken usw. versioniert gespeichert werden können. Dabei arbeitet DVC mit allen modernen Versionsverwaltungen zusammen und unterstützt viele verschiedene Speicherarten wie S3, Google Cloud, Azure, SSH usw. DVC strukturiert so nicht nur die Datenhaltung, sondern durch einzelne, atomare Phasen der DVC-Pipeline bleiben Änderungen in den Daten auch transparent und nachvollziehbar. Insgesamt erleichtert und effektiviert dies die Arbeit an ML-Projekten erheblich.

Cusy DevOps­-Toolchain as a Service in der iX extra 04/2020

erstellt von Veit Schiele zuletzt verändert: 25.08.2020 16:08
Cusy DevOps­-Toolchain as a Service in der iX extra 04/2020

iX extra 04/2020

Cusy wird im Extra Hosting für Entwickler der Zeitschrift iX 04/2020 besprochen. Insebsondere werden in diesem Heft zwei Entwicklertrends hervorgehoben: Microservices und DevOps. Dies sind auch Schwerpunkte unserer Arbeit, über die wir immer wieder berichten, z.B. in unserem Blog:

Beim Beispiel einer DevOps-Toolchain bezieht sich der iX-Artikel dann auch direkt auf uns:

Entwickleraufgabe Softwaretool
Projektmanagement Jira-Software
Dokumentenmanagement Confluence
Versionsverwaltung Gitblit
Code-Review Gerrit
Testen/Deployment Jenkins
Log-Management und -Analyse Sentry
Helpdesk Jira Service Desk
Webanalyse Matomo

Auch am Ende des Artikels wird Cusy noch einmal mit einem Alleinstellungsmerkmal erwähnt – die DevOps-Tools lassen sich leicht integrieren und verfügen über eine einheitliche Benutzerverwaltung:

Ganz auf Entwicklerwerk­zeuge hat sich Cusy spezialisiert. Alle Tools lassen sich einzeln als virtuelle Maschinen buchen, kön­nen aber über ein integriertes LDAP-­Directory zusammenarbei­ten.

Über uns

erstellt von Veit Schiele zuletzt verändert: 25.08.2020 14:46 © cusy GmbH, Berlin 2015–2020

Gründungsidee

Das Unternehmen wurde 2015 gegründet um Web-basierte Software-Entwicklungswerkzeuge für einen unserer Kunden, die Gesellschaft für Datenschutz und Datensicherheit (GDD e.V.) bereitzustellen. Personenbezogene Daten sollten ausschließlich in Deutschland Verarbeitet werden und zu diesem Zeitpunkt gab es kein anderes Unternehmen, dass das gesamte Toolset anbot.

Äußere Startbedingungen

Ende 2015 kippte der Europäische Gerichtshof das Safe Harbour-Abkommen zwischen der EU und den USA (→ Safe-Harbor Abkommen endgültig ausgelaufen). In der Folge kamen viele neue Kunden zu cusy. Das Wachstum verringerte sich erst, als ein neues Abkommen, «Privacy Shield» genannt, im August 2016 verabschiedet wurde.

2017 erweiterten wir unseren Geschäftsbereich auf die IT-Infrastruktur für Forschung und Entwicklung. Der Hintergrund hierfür war, dass einer unserer Kunden, das Fraunhofer Institut für Solarenergie, Unterstützung in diesem Bereich benötigte und wir unsere Erfahrung in der Bereitstellung von IT-Infrastruktur einbringen konnten. Wir erweiterten unser Wissen um die Verbesserung wissenschaftlicher Arbeitsabläufe vom Erheben und Erkunden der Daten bis hin zur Entwicklung robuster Software für die Produktion.

Kurze Zeit später brachten wir unsere Erfahrungen auch in Projekte mit der Humboldt Universität, der Beuth Hochschule und Springer nature ein.

Während viele heute mit den wirtschaftlichen Folgen von Corona zu kämpfen haben, stieg bei cusy die Nachfrage nach Lösungen für das Home-Office, insbesondere für datenschutzkonforme Videokonferenzen und Kollaborationswerkzeuge (→ Datenschutz in Zeiten von Covid-19). Seit dieser zeit bieten wir auch die Infrastruktur für Hackathons an, wie z.B. denjenigen der Universität Lüneburg mit rund 500 Teilnehmern.

Am 16. Juli 2020 hat der Europäische Gerichtshof dann entschieden, dass auch das Privacy Shields-Abkommen unzulässig ist (→ EuGH kippt Privacy Shield). In der Folge wuchs die Nachfrage nach unseren datenschutzkonform in Deutschland betriebenen Web-Applikationen.

Bisher haben wir Euch die äußeren Bedingungen gezeigt, unter denen wir arbeiten, aber auch unsere interne Organisation dürfte interessant sein.

Interne Organisation

Von Anfang an arbeiten wir mit agilen Methoden, um uns zu organisieren. Wir versuchen so effektiv wie möglich zusammenzuarbeiten, um unsere Ziele zu erreichen und dem Leben, das wir leben wollen, näher kommen.

Wie machen wir das im Detail?

  • Wir haben bereits lange vor Corona von verschiedenen Standorten aus zusammengearbeitet.
  • Wir haben keine Arbeitszeiten festgelegt
  • Wir haben unbegrenzten Urlaub und keine Hierarchie
  • Wir arbeiten in selbstorganisierten Gruppen
  • Unsere Arbeit hängt von vielen Tools wie Videokonferenzen und Chat für die direkte Kommunikation, Kanban-Boards für die Arbeitsorganisation und so weiter.

Weil Transparenz einer unserer stärksten Werte ist, möchten wir so offen und ehrlich wie möglich sein, untereinander, mit unserer Community und auch mit unseren Kunden.

Aus diesem Grund glauben wir auch an finanzielle Transparenz, die unsere Einnahmen, unsere Gewinne und Verluste für unsere Stakeholder offenlegt. Wir beziehen sie auch ein, in das, was wir tun, warum wir es tun und wohin wir wollen.

Unsere Honorare sind ebenso offen: Niemand arbeitet in einer ständigen Beschäftigung für cusy, alle sind Freiberufler oder Unternehmer, die mit mehreren Kunden arbeiten. Die Honorare ergeben sich aus einem einheitlichen Grundwert und dem Leistungsumfang.

Folgt uns auf Twitter