【AWS】 re:Invent 2022 で発表されている機械学習に関係する機能アップデート情報まとめ

はじめに

12月初旬に行われた「AWS re:Invent 2022」の基調講演では機械学習を中心にした講演が行われ、多くのアップデートが発表されました。

今年の発表では機械学習プラットフォームの Amazon SageMaker や DWH サービスの Amazon Redshift といった既存サービスに対する機能が中心でした。

MLOps 成熟度モデルなどに代表されるフレームワークを AWS エコシステムで体現に向けた発展体系になっているのが伝わります。

MLOps を構成する要素

MLOps とは?という説明は様々な記事でなされていますが今回は自分なりの整理ですが「MLモデリング」と「運用」の2軸で見たときに、以下を継続的に実現できることが MLOps として捉えられこれらを実現するための要素が機能として提供されいる印象です。

ML モデリング

  • インフラの抽象化
  • 疎結合のワークフロー
  • 共有とコラボレーションの担保
  • 実験における再現性の確保
  • パラメータの最適化
  • データリネージ

運用

  • インフラの抽象化
  • 認証 / 認可
  • リソースと利用規模の管理
  • ワークフローの自動化

参考 : Amazon SageMakerを利用したエンタープライズのためのMLOps基盤ロードマップ

re:Invent 2022 で発表された新機能

以下サービスの機械学習に関連する機能が強化されました。

  • Amazon SageMaker (機械学習モデル開発プラットフォームサービス)
  • Amazon Redshift (マネージドデータウェアハウス)
  • Amazon RDS (マネージドデータベースサービス)

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※発表内容を元に筆者が作成

Amazon SageMaker の機能強化

Amazon Redshift の機能強化

Amazon RDS の機能強化

まとめ

既存サービスに対し今までは自前で実装する必要があった データアクセス・ガバナンス・継続的なインテグレーションを実現するための機能が急ピッチで提供されていますね。

実装する上で技術的負債となりやすい点がカバーされていくことでより、ビジネスにフォーカスしたデータ分析環境を素早くかはいつできるようになります。

今後1年で AWS を中心とした成熟した MLOps 環境のベストプラクティスが固まっていきそうです!

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