Mnubo Data Science Studio

モデルを本番展開するための、
コラボレーション型 ML ツール

Mnubo Data Science Studio は、IoT データにおける機械学習モデルの開発、本番展開、共有を支援するコラボレーション型ツールです。

モデルのトレーニング、テスト、デプロイ、実行をより効率的に行えます。

概要

Mnubo Data Science Studio : 効率化を目指して

サーバーにホストされた Python Notebook と Function-as-a-Service アーキテクチャによって、MLモデルの構築および保守における複雑性を抑え、コストの削減を実現しました。Mnubo Data Science Studio を使えば、コードを再フォーマットして外部ツールに渡す必要はありません。数クリックでモデルの本番展開と共有が可能です。

  • 開発

    サーバーにホストされたフルマネージドな Python Notebook 開発環境で、お好きな ML ライブラリをご利用いただけます。また、カスタマイズした依存関係セットを追加して、知的財産開発を合理化することも可能です。

  • トレーニング、テスト、バージョニング

    ライブストリーミングデータやアーカイブデータにおける、モデルのトレーニング、テスト、およびバージョニングが行えます。Mnubo Data Science Studio は柔軟なサンドボックス環境を備えており、モデルの実験や検証が容易に行なえます。

  • 本番展開とデプロイ

    Mnubo Data Science Studio はモデルをパッケージ化して、Function-as-a-Service コンテナに変換します。デプロイはワンクリックで、内部または外部アプリケーションに対して、オンデマンドでモデルを本番展開することが可能です。また、データ検索とスケジューリングを容易にするため、モデルをブロブストアに保存することも可能です。

  • スケジューリングと実行

    ML モデルのトレーニングや予測生成をスケジュール指定でき、予測インデックスを保存して、データ検索を高速化することも可能です。セキュアな JSON REST API コールを使い、サードパーティーのシステムやソリューションに、インサイトや予測をエクスポートすることも可能です。

  • パフォーマンスの視覚化とモニタリング

    モデルパフォーマンスの KPI を検証し評価します。オリジナルの KPI を開発しても、ネイティブな解析基準を利用しても、お客様の ML モデルとワークフローのパフォーマンスを長期に渡って維持することが可能です。

特長

Mnubo Data Core は取り込みルールに基づいて、データ構造を自動的にクリーンアップし、データを Mnubo Data Science Studio ですぐに利用できるようにします。独自の ETL 処理を構築、保守する必要はありません。

  • アーカイブデータまたはライブストリーミングデータに対して、安全にクエリを実行
  • 広範囲に及ぶ JSON クエリ言語を使用し、Mnubo IoT Analytics Suite へのアクセスを簡略化

Mnubo Data Science Studio は IoT に特化したライブラリを提供しています。モデルの開発を支援すると同時に、一般的な外部ライブラリへのアクセスも提供しています。

  • Mnubo IoT Analytics Suite との統合
  • 依存関係セットを通じて外部ライブラリに容易にアクセス

Mnubo Data Science Studio は、バージョン管理、notebook のスケジュール設定、ブロブストレージ、「モデル持ち込み」機能を提供。チームワークを強化し IP の共有をサポートします。

  • IoT 関連のすべての IP は1つのレポジトリで一元管理。必要に応じて再利用、または再配布
  • 他のツールで作成されたモデルを持ち込み可能
  • 必要に応じたモデルの保存、検索、スケジュール指定、および実行

アーカイブデータやライブデータに対して、モデルをテストできるサンドボックス環境を提供。複雑なデプロイメントコードや DevOps パイプラインは不要で、ワンクリックのデプロイ機能で本番環境への展開が可能です。過去のデプロイは全て記録され、ネイティブロギングシステムを通じて履歴監査に利用できます。

  • デプロイ前にサンドボックス環境でモデルをテスト
  • アーカイブデータやライブストリーミングデータに対するモデルのトレーニング、テスト、およびリファイン
  • Function-as-a-Service を利用し、モデルとデプロイプロセスの本番展開をワンクリックで実行
  • 監視が容易に行える、一元化されたロギングシステム

計算電力使用量を管理し、モデル結果を保存。Mnubo Data Science Studio は、外部アプリケーションによる高速なデータ検索を可能にします。

  • スピードとコストのバランスを考慮し、モデルと notebook の実行時に、適切なCPUとメモリを割り当てます
  • 予測インデックスを保存することで検索を高速化

Resources