Databricks

ディープラーニングをApache Sparkのクラスターで分散化、サーバーレスでそれができるDatabricksのServerless Platform

次の記事

Tesla Model 3、来月出荷へ――生産は順調だがオプションはほとんど選べない

今日(米国時間6/6)のSpark Summitの幕開けで最初にボールを蹴ったDatabricksは、Apache Sparkのためのサーバーレスプラットホームを発表した。クラスター管理に費やす時間を短くしたいと願うデベロッパーにとって、良いニュースだ。デベロッパーの仕事をより単純化しようとする動きは、このイベントの全体を貫く大きなテーマでもあった。同社はServerless Platformに加えて、Sparkでディープラーニングフレームワークをより使いやすくするためのライブラリDeep Learning Pipelinesも披露した。

今、クラウドベースのデータ処理技術がどんどん進歩している中で、DatabricksはオープンソースのApache Sparkプロジェクトの商用サービスだ。同社のエンジニアたちはもっぱら、Sparkのエコシステムを支えるツール類を作っている。今日発表された製品も、その一部だ。

大企業における意思決定がますますデータ駆動型になりつつある今日、これから取り組もうとする新しいユーザーにとっては、データパイプラインとクラウドインフラストラクチャの扱いが、目の前に山のようにそびえる大きな課題に見えてしまう。そこに登場したサーバーレスの技術とは、サーバーなしでデータを操作するという意味では決してなく、エンドユーザーがサーバーなどの低レベルの問題にいっさい関わりあうことなく、コンピューティングリソースの管理されたプールから適当なものを選んで、単純に今やるべき仕事をする、という単純化簡素化された新しいタスク構造を指す。

“SQLはステートレスだから扱いも楽だが、データサイエンスにはステートがあるから、それをサーバーレスにするのは難しい”、とDatabricksのCEO Ali Ghodsiは説明する。

ServerlessがDatabricksの幅ないし広さを表すとするなら、Deep Learning Pipelinesはその深さへの挑戦だ。TensorFlowなど、現存するディープラーニングフレームワークは“使いやすい”とはお世辞にも言えないが、でも昔の(AI言語とも呼ばれた)LISPなどに比べたら相当に使いやすい。そのためディープラーニングは今、ますます多くのワークフローに導入されつつある。

“Sparkなどを使ってTensorFlowのタスクを分散化しようとすると、手作業でグラフを作り、どのマシンがどの部分の処理を担当するか、いちいち決めなければならない”、とGhodsiは言う。“100台のマシンを相手にそれを人間がやるとすると、ものすごくたいへんな作業になる”。

Databricksの今度のオープンソースのライブラリを使ってデベロッパーは、ディープラーニングのモデルをSQLのファンクションに変換できる。ユーザーは学習をSpark MLlib Pipelinesで転送し、Sparkの分散コンピューティングが提供する利点を享受する。

なお、Ghodsiによると、DatabricksのStructured Streamingが一般公開された。このAPIは、シーケンシャルデータのストリーミングを処理する。同社によると、Structured Streamingの開発工程では、レイテンシーの最小化が最優先された。それによって、異状検出などのアプリケーションを動かす顧客にとって、費用低減とスピードの向上が実現した。

[原文へ]
(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))