AIワークフローをAmazon EKSとUnion.ai Flyteで運用する方法を解説

AIワークフローの運用に悩んでいませんか。Amazon EKSとUnion.ai Flyteの組み合わせが注目されています。Flyteはオープンソースのワークフロー管理ツールです。つまり、PythonだけでMLパイプラインを構築・運用できるのです。

Union.ai FlyteとAmazon EKSの基本構成

Flyteの最大の特徴はPure Pythonで記述できる点です。具体的には、ドメイン特化言語を使う必要がありません。また、従来のツールと比べてコード量が66%少なくなります。そのため、データサイエンティストにも扱いやすい設計です。

Amazon EKS上ではFlytePropellerが実行エンジンとして動作します。さらに、AWS S3やAurora、IAMとシームレスに統合されます。特に、IAMロールによるセキュアな権限管理が可能です。したがって、企業のセキュリティ要件も満たせます。

Flyteには障害耐性の仕組みが充実しています。たとえば、自動リトライやチェックポイント機能があります。また、条件分岐やループにも対応しています。なお、マップタスクによる並列処理も得意分野です。

MLパイプラインとしての利点も豊富です。実際、HorovodやKubeflowとの連携で分散学習が可能です。さらに、Sparkとの統合で大規模データ処理にも対応します。加えて、マルチテナント対応でチーム間のリソース共有も容易です。このように、本格的なML運用基盤として機能します。

デプロイにはAWS CDKやTerraformが使えます。具体的には、EKSクラスタの自動構築が可能です。しかし、初期設定には一定の知識が必要です。とはいえ、一度構築すれば安定した運用が期待できます。

特に重要なのは、ローカル開発と本番環境の一貫性です。同じコードをそのままデプロイできます。そのため、開発からデプロイまでのギャップがなくなります。しかも、CloudWatchでモニタリングも一元管理できます。だからこそ、EKSとFlyteの組み合わせは多くの企業で採用されているのです。