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GOの実験環境について

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April 01, 2021
Technology
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 GOの実験環境について

2021/04に行われた社内 AI技術勉強会の発表資料

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Takashi Suzuki

April 01, 2021

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Transcript

  1. Mobility Technologies Co., Ltd. MLエンジニアリンググループ 鈴木 隆史 GOの実験環境について

  2. Mobility Technologies Co., Ltd. 実サービスで実験環境を利用する際の - セキュリティ要件 - スケール要件 -

    コスト要件 を加味した運用ノウハウを共有します 今日話すこと 2

  3. Mobility Technologies Co., Ltd. 実験環境の要件定義 01 3

  4. Mobility Technologies Co., Ltd. MLシステムにおける実験環境の役割 4 データサイエンティスト BigQuery 探索的データ解析 前処理

    学習 推論 評価

  5. Mobility Technologies Co., Ltd. クラウド実験環境の要望 5 セキュリティ要件 • セキュアなデータへのアクセスのため、権限・証跡を管理したい スケール要件

    • 実験データが肥大化した際、ローカルPCではOOMでも快適に実験したい コスト要件 • 単に強いインスタンスを利用するのではなく、コストも必要最小限に運用した い

  6. Mobility Technologies Co., Ltd. • JupyterHubはユーザごとにJupyter環境を管理するツール • HelmにJupyterHubのパッケージがありカスタム利用可能 • インフラ設定はk8s管理、起動イメージはdocker管理

    • 構築詳細は zero-to-jupyterhub JupyterHubの利用 6

  7. Mobility Technologies Co., Ltd. セキュリティ要件 02 7

  8. Mobility Technologies Co., Ltd. • GCPマネージドSSL証明書を作成しLBで利用 SSL対応 8

  9. Mobility Technologies Co., Ltd. • k8sのIngressのBackendConfigで設定 • Cloud ArmorにはVPNやoffice IPを設定

    IP制限（Cloud Armor） 9

  10. Mobility Technologies Co., Ltd. • IAMロールを持つユーザのみにアクセスを絞れる • Google Groupと連携させることで棚卸しが楽に 個人認証

    Identity-Aware Proxy (IAP) 10

  11. Mobility Technologies Co., Ltd. • 全員一括でdocker+conda env側で管理 • packageの脆弱性 発生時などは一括更新

    python package管理 11

  12. Mobility Technologies Co., Ltd. • 全員一括でdocker側で管理 • 個別に要望があればserverに入れてもらう jupyterlab extension管理

    12

  13. Mobility Technologies Co., Ltd. セキュリティ要件 13 SSL • SSL対応でデータの暗号化 IP制限

    • 社内IPに制限 個人認証 • 特定のロールをもったユーザのホワイトリスト化 package更新 • 脆弱性発生時などには一括で更新

  14. Mobility Technologies Co., Ltd. スケール要件 03 14

  15. Mobility Technologies Co., Ltd. • NFS Serverを別途立て共有用ディレクトリを分離 ディスクの分離 15

  16. Mobility Technologies Co., Ltd. • 通常の実験はNotebook環境で実施 • 個別ユーザに割り当てるデフォルトMemory/CPUを設定 • 最大でノード上限までデータ分析が可能

    通常時のリソース 16

  17. Mobility Technologies Co., Ltd. • k8sのauto scallingを有効にすることで、実験するユーザ数が 増えてもノードインスタンス数が増えて追従 ノードのスケール 17

  18. Mobility Technologies Co., Ltd. • AI Platform Training Jobでマシンタイプ指定して実行 •

    imageをpushする手間はあるが、お手軽に実行可能 ノード上限以上のメモリ要求(1) 18

  19. Mobility Technologies Co., Ltd. • 実験用の外部GKEを指定してJobを実行する方法 • Training Jobよりも細かいインスタンス調整が可能 ノード上限以上のメモリ要求(2)

    19

  20. Mobility Technologies Co., Ltd. ディスクの分離 • 共有用のディスクは分離 ノードのスケール • 実験ノードのメモリ上限まではそのまま利用可能

    • 人数が増えてもノードがスケールして追従 大きいメモリ要求 • 外部GKEやAI Platform Training Jobを利用 • 一度GCRへimageをpushするのがひと手間かかるのがデメリット スケール要件 20

  21. Mobility Technologies Co., Ltd. コスト要件 04 21

  22. Mobility Technologies Co., Ltd. • ノードは2つ設定（常時起動の最小サイズのdefault node、利 用者向けのcostom node(min size:0)）

    ノードの分離 22

  23. Mobility Technologies Co., Ltd. • airflowで21:30にcostom nodeを0にresizeしてコスト削減し、9:30にsize 1に 戻す 夜間/休日スケーリング

    23

  24. Mobility Technologies Co., Ltd. ノードの分離 • 通常起動の最小nodeと、実験向きのnodeに分離 実験ノードのスケール • 利用しない夜間/休日に関しては、実験ノードを0にリサイズ

    コスト要件 24

  25. confidential 文章·画像等の内容の無断転載及び複製等の行為はご遠慮ください。 Mobility Technologies Co., Ltd. 25