分析基盤トーク#1 DAFT #1 オープニング資料です．

1. 2018/07/23
NTT ソフトウェアイノベーションセンタ
大嶋悠司
分析基盤トーク
DataAnalysysFoudationTalk

2. 自己紹介
大嶋 悠司 (@overs_5121)
NTT ソフトウェアイノベーションセンタ
OSS活動が主な業務
• GoBGP(ソフトウェアBGPルータ)
• Docker
• Docker/Infrakit (メンテナ）
• KubeFlow/Katib (オーナー)
KubeFlow/Katibを使ってハイパーパラメータチューニング，ニューラルアーキテク
チャサーチの研究なんかも

3. 機械学習，流行って（バズって）ますよね
私自身，研究者なのでそれは嬉しい

4. 機械学習，流行って（バズって）ますよね
私自身，研究者なのでそれは嬉しい
でもサービスではモデルを作ったP3インスタンスだけあればいいわけ
ではない

5. よく見る図

6. 意識高まってきてる
• SysML https://www.sysml.cc/
• MLOps https://cloud.withgoogle.com/next18/sf/sessions/session/192579
• 機械学習工学研究会 https://sites.google.com/view/sig-mlse
• MLOps Study, MLCT
先駆者達の足跡
• Google TFX http://stevenwhang.com/tfx_paper.pdf
• FaceBook FBLearner https://code.fb.com/core-data/introducing-fblearner-flow-facebook-s-ai-backbone/
• Uber Michelangelo https://eng.uber.com/michelangelo/

7. KubeFlow
今後盛り上がると私が期待するOSS
Googleがk8sの次のユースケースとしてMLを期待
k8sというインターフェースでMLツールを連携

8. KubeFlowの世界観
きれいなフローを定義し，各コンポーネントを個別に利用可能に

9. KubeFlowの世界観
きれいなフローを定義し，各コンポーネントを個別に利用可能に
kubeflow /katib はこのへん
ハイパーパラメータを自動で生成、評価

10. それはいいが
• そもそもML基盤の要件とは？
• 既存の分析基盤(ETL基盤，Hadoopクラスタ)と何が違う，何が同
じ？
• 解決されてないことは？
• OSSとして何があると幸せか

11. それはいいが
• そもそもML基盤とは？
• 既存の分析基盤(Hadoop, ETL基盤)と何が違う，何が同じ？
• 解決されてないことは？
• OSSとして何があると幸せか
先駆者達に直接聞きたい！

12. 僕たちの考えたさいきょうの分析基盤
• 深く議論しましょう！
• 発表の時間もそれなりにありますが，別途議論時間を作ってます
• 泥臭いこと含め言える範囲で知見を共有しましょう
• 各立場から
• Dev/Opsだけでなく研究者もいる
• 運用者・サービサー，研究者，OSS開発者などの立場からどうなって欲
しいかをためらわず共有しましょう

13. 本日のおしながき
19:00~ クックパッド 染谷さん 中規模R&D組織のリアルな分析基盤
19:50~ PFN 谷脇さん PFNの研究基盤
20:20~ 皆様 議論タイム
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