MatsushitaTweetKubeCon+CloudNativeConにおいて、Kubernetes上で機械学習を実現するKubeflowが紹介された。Kubernetesを中心としたクラウドネイティブなソフトウェアのカンファレンスであるKubeCon+CloudNativeCon、3日目のハイライトはなんと言ってもKubeflowだろう。Aronchick氏は、「KubeConには第1回から参加している」と語り、Kubernetesの盛り上がりに驚きを隠せないようだった。今回は、Kubernetesとともに今最も注目を集めている機械学習をクラウドネイティブにするという、Kubeflowを紹介するセッションとなった。最初に紹介したのは、機械学習を使う効果だ。Googleのデータセンターの消費電力について、機械学習で制御を行った場合と、人手で制御を行った場合に大きな違いが出ていることを紹介した。Googleの機械学習による省電力の効果しかし多くの人にとって、機械学習を使って効果を出すのはまだ難しいと説明。その理由として、実際の機械学習の利用に至るまでに多くのハードルがあることを解説した。Yourself)型とHosted型があり、それぞれに課題があると説明。DIYの場合は、多くの前処理の実装と既存のシステムとの連携が必要になること、Hostedの場合は最初の段階では問題がなくても、すぐにDIY同じ問題を抱えることになると語った。GoogleはGCPをパブリッククラウドとして展開しているが、ここではGCPによるソリューションに対しても客観的に評価したということだろう。DIYとHostedの課題を比較そこから機械学習に求められる特性として、Composability、Portability、Scalabilityの3つを挙げて、解説を始めた。機械学習の3つのポイントComposability(構成可能性)は機械学習においてモデル作成に注目が集まるが、それ以外にも多くのプロセスが必要であることを表す。後半の本番環境へのロールアウトについては、この後のPortabilityにもつながる話である。いう話で、ハードウェアからOS、フレームワーク、モデルなど多くのレイヤーにソフトウェアが必要になる場合、依存関係やOSなどの互換性を留意して開発を行わないと、実際に本番環境への展開時に問題を残すということだ。機械学習に必要となる様々なレイヤーこれは実験的な実装からモデルの学習、本番の3つのステージに分けてシステム展開を考慮した場合、デスクトップからオンプレミス、さらにクラウドまで視野に入れたシステム運用を考え必要があるということを示唆している。最後のScalabilityは文字通り、GPUやTPUなどのハードウェア、増大するストレージへの要求などに応えられるプラットフォームが必要であるということだ。コンピュータリソースだけではなく、人的資産も必要だと言う辺りは、データサイエンティストが不足しているという部分についても言及したという形だろう。機械学習をKubernetesで実装する場合、多くの要因について知識と経験が必要となることを指摘する。Daysでメルカリのデータサイエンティストが語ったことを裏付ける内容で、データサイエンティスト自身が全てのシステム要件を一人で実装できるというのは稀であるということだ。機械学習をKubernetesで実装するのは大変そこで、それを実現するのがKubeflowであると語った。0.1の紹介ここでは「Kubeflowの中に何が含まれるか?」という情報のほうが重要だろう。NotebookとTensorFlowのためのコンポーネントが含まれる。パッケージングには、Ksonnetが使われていることも注目だろう。簡単なコマンドでKubernetesのManifestを生成できるパッケージングツールだ。Kubeflowの中身ここからは実際にデモを行った。いわゆるテストランのレビューを、TensorFlowを使って評価するというもので、特徴的なのはラップトップで作ったMinikubeの構成から、パラメータを変えるだけでGCP上のGKEにモデルを実装して推論を行うという部分だろう。この部分は、Ksonnetのパッケージの機能がうまく働いているようだ。KsonnetのコマンドでモデルをGKEで実行このセッションでは、ラップトップでの実行からGKE上のTPUを使った実行までライブデモを行い、いかにシンプルにKubeflowが実行できるのかを見せつけた形になった。APIをカスタマイズしたものでもないこと」が強調された。デスクトップからオンプレミス、GCP以外のパブリッククラウドでも実行可能であること、Ksonnetによって様々なプラットフォームに対応できることを意味している。感じさせるプレゼンテーションであった。Kubernetes」KubeflowKubeConでは他にも、Heptioのエンジニアと組んでより詳細にデモを実施したセッションも行われた。ArkというこれもオープンソースのKubernetesクラスターをバックアップするツールを使って移動させるというデモも行われた。ここでも、マルチクラウドを意識した運用を想定していることが見てとれる。参考までに、HeptioはGoogleでKubernetesを開発していた二人のエンジニアが創業した企業で、Kubernetes関連のソフトウェアを多く開発している。Heptioのオープンソースソフトウェア:https://heptio.com/products/機械学習のワークロードは、バッチ式の実装や大量のデータストアの必要性から、どちらかといえばKubernetesには向かないのではと思われていた。Kubeflowにより、Googleの推進するオープンソースソフトウェアでこれが実装されたということに大きな意味があると言えるだろう。「バージョン0.1」ということで、これからの進化が楽しみになったセッションであった。この著者の記事一覧フリーランスライター&マーケティングスペシャリスト。DEC、マイクロソフト、アドビ、レノボなどでのマーケティング、ビジネス誌の編集委員などを経てICT関連のトピックを追うライターに。オープンソースとセキュリティが最近の興味の中心。連載バックナンバークラウド第5回コマンドラインツールを用いずにCI/CDを行うGitOpsとは?2018/6/5DevOpsをさらに推し進めた「GitOps」という開発手法が、KubeCon+CloudNativeConが紹介された。続きを読むクラウドイベント第4回Kubernetesで機械学習を実現するKubeflowとは?2018/6/1KubeCon+CloudNativeConにおいて、Kubernetes上で機械学習を実現するKubeflowが紹介された。2日目には、Kubernetesの最新情報を始めとする多くのトピックが紹介された。ITでは、より付加価値の高いコンテンツを会員サービスとして提供しています。ITのWebサイトにログインすることでさまざまな限定特典を入手できるようになります。IT会員サービスの概要とメリットをチェック他にもこの記事が読まれていますキャリア・人材イベント関係人口と関係社員は人とのつながりから生まれる―「地域と企業と個人を豊かにする新しい関係づくり」レポート2020/2/18開発ツールイベントGitHub、エンタープライズ向けのイベントを国内で開催。企業向けに新機能を紹介2020/2/17キャリア・人材イベント幸福度ランキング上位のデンマーク。昭和女子大学ダイバーシティ推進機構セミナー2020/2/12システム開発イベント普段の仕事では得られない、新しい知見や発見がある。キャリアアップにもつながる。VeloCloudが選ばれる理由SD-WANとはなにか。Linuxエンジニア育成への思いF5とNGINXの組み合わせで、サービス公開をよりセキュアに。ITがお届けするポッドキャストです。