はじめのProfessional Cloud Data Engineer認定取得講座⑩Dataprocの初期化アクション、DataStax Astra DB、MLデータドリフト検出の実践について説明します！

今回も、Professional Cloud Data Engineer認定取得するために、私が勉強した内容をアウトプットしていきます。

今回は、Dataprocの初期化アクション、DataStax Astra DB、MLデータドリフト検出の実践について説明します！

ぜひ、最後までご覧いただけると嬉しいです！

Dataproc 初期化アクション

Dataproc 初期化アクションの概要

Dataprocの初期化アクションとは、クラスタを作成したりノードを追加したりするときに、自動的に新しいノード上で実行されるスクリプトのことです。これらのスクリプトには、シェルスクリプトや実行ファイルなどがあり、あらかじめGoogle Cloud Storage（GCS）に保存しておきます。クラスタの作成時には、そのスクリプトの保存先であるGCSのパスを指定することで、初期化アクションを実行できます。

Dataproc 初期化アクションの目的

Dataprocの初期化アクションは、クラスタのマスターノードやワーカーノードに対して、Hadoop（HDFSやYARN）やSparkといった主要なサービスが起動する前に、必要なカスタム設定やソフトウェアのインストールを行うために使用されます。これにより、クラスタ環境をあらかじめ定めた要件に応じて自動的に整えることができます。

Dataproc 初期化アクションのユースケース

• 追加のOSパッケージやライブラリ（Pythonのpipパッケージ、Rライブラリなど）のインストール。
• Hadoop、Spark、Hiveなどの設定ファイルの変更・カスタマイズ。
• 必要な設定ファイル、JARファイル、または小規模なデータを各ノードにダウンロード・配置。
• 環境変数の設定。
• カスタムモニタリングエージェントやセキュリティソフトウェアの導入。

Dataproc 初期化アクションの実行の仕組みと特徴

• 実行タイミング：ノードのOSが起動し、基本的なパッケージがインストールされた後、主要サービスが起動する前に実行されます。
• 実行ユーザー：スクリプトは各ノードで root ユーザーとして実行されます。
• 実行順序：クラスタ作成時に複数の初期化アクションを指定した場合、指定された順序で逐次実行されます。
• タイムアウト：各スクリプトには実行時間の制限（タイムアウト、デフォルトは10分程度、変更可能）があります。これを超過すると、ノードの作成やクラスタ全体の作成が失敗する可能性があります。
• ログ：スクリプトの標準出力(stdout)と標準エラー出力(stderr)はログファイルに記録され、通常はCloud Storageのクラスタバケット内やCloud Loggingで確認できます。トラブルシューティングに役立ちます。
• ノード役割の判定：スクリプト内でノードのメタデータを参照することで、そのノードがマスターなのかワーカーなのかを判定し、役割に応じた処理を実行できます。

利用上の注意点とベストプラクティス

1. 冪等性：スクリプトは何度実行しても同じ結果になるように作成することが推奨されます。
2. エラーハンドリング：スクリプトが失敗（非ゼロの終了コード）すると、ノードやクラスタの作成が失敗するため、エラー処理を適切に行うことが重要です。
3. 実行時間：クラスタの起動時間に影響するため、スクリプトは効率的に、短時間で完了するように心がけます。
4. Cloud Storageへの配置：スクリプトはCloud Storageバケットに配置し、Dataprocサービスアカウントが読み取り可能な権限を設定する必要があります。
5. 代替手段：非常に複雑な設定や多くのソフトウェアをインストールする場合、初期化アクションの代わりにカスタムイメージを作成することも有効な選択肢です。

Dataproc 初期化アクションのまとめ

Dataprocの初期化アクションは、クラスタの作成時やノードの追加時に自動実行されるスクリプトで、ノードごとに必要な設定やソフトウェアの導入を行うために使用されます。これにより、HadoopやSparkなどのサービスが起動する前に環境を柔軟にカスタマイズできます。スクリプトはCloud Storageに保存し、実行順やタイムアウト、エラーハンドリングなどに注意しながら運用します。繰り返し実行しても同じ結果となるよう、冪等性を保つことが推奨されます。複雑な構成が必要な場合は、カスタムイメージの利用も検討できます。

DataStax Astra DB

DataStax Astra DBの概要

DataStax Astra DBは、Apache Cassandraと互換性を持つフルマネージドのクラウドデータベースサービスです。データベースのプロビジョニングやスケーリング、パッチ適用、バックアップ、セキュリティといった運用管理はすべてDataStaxが担うため、ユーザーはインフラ管理から解放されます。サーバーレスアーキテクチャにより、リクエスト数やデータ量に応じた従量課金が可能で、システムは自動的にスケールするためキャパシティプランニングも不要です。また、Google Cloudをはじめとする複数のクラウドプラットフォームで利用でき、柔軟なマルチクラウド展開が可能です。

Google Cloud との統合

1. Google Cloud Marketplace：Marketplace を通じて簡単に Astra DB を検索し、デプロイを開始できます。
2. 統合請求（可能な場合）：Google Cloud の請求に Astra DB の利用料をまとめることができる場合があります。
3. Google Cloud インフラ上で実行：Google Cloud の信頼性とパフォーマンスの高いインフラ上で Cassandra ワークロードを実行できます。

DataStax Astra DBのメリット

1. 運用負荷の削減：複雑な Cassandra クラスタの管理・運用作業から解放され、開発者はアプリケーション開発に集中できます。
2. Cassandra の専門知識活用：DataStax の持つ Cassandra に関する深い専門知識とサポートを活用できます。
3. 迅速な導入：マネージドサービスであるため、すぐに Cassandra データベースを利用開始できます。

DataStax Astra DBのまとめ

DataStax Astra DBは、Apache Cassandra互換のフルマネージドクラウドデータベースサービスで、Google Cloudを含む複数のクラウド環境で利用可能です。運用管理はすべてDataStaxが担当するため、ユーザーはインフラ管理の負担から解放され、開発に専念できます。サーバーレスの従量課金モデルで自動スケーリングを実現し、迅速に導入できる点も大きなメリットです。さらに、Google Cloud Marketplaceから簡単にデプロイでき、Google Cloudの高性能インフラ上で安定したCassandraワークロードを実行できます。

MLデータドリフト検出の2つのアプローチ

機械学習（ML）モデルを安定して運用するには、データドリフトの検出が欠かせません。データドリフトとは、本番環境でモデルが受け取るデータの傾向が、学習に使ったデータの傾向から徐々に変化してしまう現象です。これを放置すると、モデルの予測精度が気づかぬうちに低下し、ビジネスに影響を及ぼす可能性があります。

この記事では、信頼性の高いMLシステム運用（MLOps）の鍵となるデータドリフト検出をGoogle Cloud上で実装するための、主要な2つのアプローチを分かりやすく解説します。

アプローチ1：柔軟性を重視した「イベント駆動型カスタム実装」

これは、新しいデータが到着したことをきっかけに、ドリフト検出プロセスを自動で実行するサーバーレス構成のアプローチです。特定の要件に合わせて、処理内容を細かく作り込みたい場合に適しています。

基本的な仕組み

1. データ到着：新しい予測データがCloud Storageにアップロードされる。
2. イベント通知：Cloud Storageへのファイル到着をPub/Subが検知し、通知を送る。
3. 処理実行：通知を受け取ったCloud Functionsが起動する。
4. ドリフト検出：Cloud Functions内で、学習時のベースラインデータと新しいデータを統計的に比較します。この際、TensorFlow Data Validation (TFDV) のようなライブラリが役立ちます。
5. アクション：予め設定したしきい値を超えるドリフトが検出された場合、アラートを通知したり、Vertex AI Pipelinesを起動してモデルの再学習を自動的に開始したりします。

このアプローチの特徴

• 高いカスタマイズ性：独自のドリフト計算ロジックや複雑な前処理を組み込める。
• 迅速な検出：ほぼリアルタイムでドリフトを捉えることが可能。
• 効率的なリソース利用：サーバーレスなので、処理が発生した時だけリソースを使う。

ただし、各サービス（Cloud Storage, Pub/Sub, Cloud Run Functionsなど）を連携させる設定を自分で行う必要があります。

アプローチ2：手軽さを重視した「Vertex AI Model Monitoring」

こちらは、Google Cloudの統合MLプラットフォームであるVertex AIが提供する、フルマネージドのモデル監視機能を利用するアプローチです。インフラの管理を気にせず、迅速にドリフト検出を始めたい場合に最適です。

このアプローチの特徴

• 導入が非常に簡単：Vertex AIの管理画面（コンソール）やAPIから、監視したいモデルのエンドポイント、監視するデータの割合（サンプリングレート）、ドリフトを判断するしきい値を設定するだけで、定期的な監視が自動で始まります。
• インフラ管理が不要：監視のためのサーバーや環境構築について考える必要はありません。
• 優れた可視化：検出されたドリフトやデータの統計情報は、Vertex AIの画面上で分かりやすくグラフ表示されます。
• 統合されたアラート機能：Cloud Monitoringと連携し、ドリフトを検知した際に簡単にアラートを設定できます。

ドリフトだけでなく、学習時と推論時のデータ特性のずれも同様に監視できるのが強みです。

状況別アプローチ選択ガイド

では、どちらのアプローチを選べば良いのでしょうか。それぞれの特徴をまとめました。

MLデータドリフト検出の2つのアプローチのまとめ

Google Cloudは、要件に応じて柔軟に構築できるカスタム実装と、手軽に導入できるマネージドサービスのVertex AI Model Monitoringという、強力な選択肢を2つ提供しています。

• 迅速な導入を優先するなら、まずはVertex AI Model Monitoringから始めるのが良いでしょう。
• プロジェクトが成熟し、より高度で特殊な監視要件が出てきた場合には、カスタム実装への移行や、両アプローチの併用を検討するのが効果的です。

まとめ

今回は、下記３点について説明しました。

1. Dataprocの初期化アクション
2. DataStax Astra DB
3. MLデータドリフト検出の2つのアプローチ

この記事では、Dataprocの初期化アクションによる柔軟なクラスタ構成、自動スケーリング可能なDataStax Astra DBの導入、そしてMLモデルのデータドリフト検出における2つのアプローチを紹介しました。Dataprocでは冪等性を重視したスクリプト運用が鍵となり、Astra DBではサーバーレスな設計による迅速な開発が可能です。ML監視では、Vertex AIによる手軽な監視と、カスタム実装の柔軟性が使い分けられます。これらの技術は、それぞれの特性を理解し、プロジェクトの段階に応じて選択・組み合わせることで、大きな効果を発揮します。クラウドの利便性と拡張性を最大限に活用するための指針として、ぜひ参考にしてください。

これからも、Macのシステムエンジニアとして、日々、習得した知識や経験を発信していきますので、是非、ブックマーク登録してくれると嬉しいです！

それでは、次回のブログで！