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FargateとAthenaで作る、機械学習システム

 FargateとAthenaで作る、機械学習システム

AKIBA.AWS ONLINE #09 – AWSを活用した機械学習 編- の発表資料です。
https://dev.classmethod.jp/news/akiba-aws-220804/

Nayuta S.

August 05, 2022
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Transcript

  1. 2 ⾃⼰紹介 鈴⽊ 那由太 - nayuts クラスメソッド 株式会社 データアナリティクス事業本部 ⼊社:

    2021/05 好きなサービス: Amazon Athena 担当業務:データ分析基盤の構築・運⽤、機械学習システムの検証 ほか: kaggleにノート公開したりしていた。 2022 APN AWS Top Engineers(Analytics)
  2. 9 構成の根拠 ①データレイク層 ②データウェアハウス層 ③データマート層 No 名前 役割 ① データレイク層

    ⽣データを格納しておく。後続のロジック修正時に 再計算できるようにしておく。 ② データウェアハウス層 クレンジングや共通化したいデータを格納する。基 盤が成熟していない場合、無いこともある。 ③ データマート層 ユースケース⽤のデータを格納しておく。 データ分析基盤部分は3層で考えるのが、今は⼀般的です。 ˞ʰ࣮ફతσʔλج൫΁ͷॲํᝦʙ ϏδωεՁ஋૑ग़ͷͨΊͷσʔλɾγεςϜɾώτͷϊ΢ϋ΢ʱΛࢀߟʹ͠·ͨ͠ɻ IUUQTHJIZPKQCPPL
  3. 17 処理単位の分け⽅ 前処理・結合 データマート層 データレイク層 学習実行 学習済みモデル ワークフロー エンジン 学習済みモデル

    データマート層 推論実行 データマート層 データマート層 実行 処理1:データの作成 処理2:学習 処理3:推論 ⽇毎・⽉毎 に出⼒ 処理内容と周期で分けると整理しやすかったです。
  4. 19 メリット・デメリット • メリット • RedshiftなどDWH製品に詳しくなくても、とりあえずS3とAthenaを覚えれ ばサーバーレスで実現できる⼿軽さ。 • S3を起点としてFargateからデータを読み出しやすい。 •

    デメリット • DWH製品とは異なり、ストレージに保存する際に型などのチェックがしにく く、利⽤する際まで異常に気づかないことがある。 • このあたりを使うと良いかも? • Redshift Serverless
  5. 21