DATA-4-7 · データ駆動 · v202506

実験時の環境を実サービス環境に向けてポータブルにするためのコンテナ化やIaC(Infrastructure as Code)が存在しない。 

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FAQ

Q.本件のポイントはなんですか?

データサイエンティストや機械学習エンジニアの作成したモデル構築や実験結果を効率よく本番のサービスに再現性高く活用することが目的です。コンテナやIaCを活用することで、実サービス環境への導入を効率化したり再現性の高い高品質なデータ活用のサービス構築ができるようになります。

用語解説

コンテナ

実行環境を他のプロセスから隔離し、その中でアプリを動作させる仮想化技術です。

IaC(Infrastructure as Code)

ITインフラ(プロセス、ベアメタルサーバー、仮想サーバーなど)の構成管理・機械処理可能な定義ファイルの設定をコードを使って管理し、プロビジョニング・自動化するプロセスです。

参考資料

データ処理パイプラインはなぜ重要か?

簡単に言うと、データ処理パイプラインは「工場の自動組み立てライン」のようなものです。自動車工場では、部品が次々と運ばれ、溶接、塗装、組み立てといった工程を自動的に進み、最終的に完成車が出荷されます。各工程の所要時間や不良率を測定し、ボトルネックを特定して改善します。同じように、データも、収集、変換、集計、分析といった工程を自動的に流れるパイプラインが必要です。手作業でデータを加工していては、時間がかかり、ミスも発生します。自動化されたパイプラインにより、データの鮮度と品質を保ちながら、継続的に分析結果を生成できます。

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