こんにちは！エンジニアの@tik-son, @ikemonnとMLエンジニアの@nichimuです。 本日ついに待望のGKE Autopilotがリリースされましたね！ この記事では、GKE Autopilot上で動いているリアルタイム推論基盤でなぜ我々がGKE Autopilotを利用することにしたのかについてお話しします。 MLリアルタイム推論基盤とは リアルタイム推論基盤とは、機械学習のモデルを使用して、リアルタイムに推論が行える基盤のことです。 このリアルタイム推論基盤を用いることで、 エンドユーザーがsession内で電話するかを予測する エンドユーザーが会員登録を行ったsession内で資料請求をするか予測する のように数秒-数分後にエンドユーザーが…
Yuta Nishimura
こんにちは、エンジニアの @kargo @nichimu です。KARTEのDatahubというプロダクトに携わっており、KARTEのデータ及びお客様のデータを活用したプロダクトの開発を行っています。 今回は、KARTEにおいて活用しているコンテナネイティブのワークフロー基盤であるKubeflow Pipelineの組み込みについての概要をご紹介したいと思います。 Kubeflow とはここ数年でMLOpsという言葉が浸透するようになり、機械学習の実運用についての具体例がたくさん見受けられるようになりました。 Kubeflow はそのような機械学習の実運用をスムーズに行うためのオープンソースのプラットフォームです。Kubernetes上で動作することを前提とされているので…
akira.kasuga
こんにちは、makinoy & positiveflat & tik-son & nichimuです。 7/30-8/1にかけて開催された Google Cloud Next Tokyo ’19に参加してきたので、その様子をご紹介したいと思います。紹介と言いつつも、Cloud Nextでのセッションの内容のシェアではなく、Cloud Next開催中にPLAID社員がどのような動きをしていたかについてシェアしたいと思います。 Google PM陣とのミーティング ＠PLAIDオフイス PLAIDではCloud BigTableを始め、NoSQLのデータベースを多く使っているということもあり、Cloud BigTable、Memorystoreなど…
Yuta Nishimura