Kenta Sato
Site Reliability Engineer
Stockmark Inc.
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Kenta Sato
Specialises In
米国大学卒業後、野球選手としてアメリカ・オーストラリア・スウェーデンで生活。帰国後、コールセンター・企業向けUC (ユニファイドコミュニケーション) べンダーのSEとして５年ほど経験を積み、2019年10月、AIを活用したSaaSソリューションを手掛けるストックマーク株式会社に入社。
ストックマーク入社後は、技術基盤の検証・刷新、サービス運用の改善、SREやMLOpsに携わる。
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MLOpsを実現するSREの激闘の歴史
45 Mins
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Beginner
近年、DevOpsの原則を機械学習 (ML) システムの運用にも適用した、MLOpsが注目されています。
MLシステムでは、従来のソフトウェア開発でも管理が必要なアプリケーションコードに加え、データとモデルも合わせて管理する必要があります。システムの構成要素が多く、通常のソフトウェア開発に加えて特有の難しさがあり、技術的負債が蓄積しやすいことが知られています。
ストックマークでは新製品のMLシステム部分のプロトタイプ・商用化・運用を1人のMLエンジニアで回していましたが、技術的負債の蓄積により、アジリティが保てなくなってしまっていました。
本セッションでは、SREの自分が、どのようにMLエンジニアと協力して、MLOpsの実現に向けて奮闘したか、実際に向き合った課題、解決策、失敗例などを交えて紹介します。
MLOpsで取り組むべき課題は各組織や製品により千差万別ですが、本セッションで紹介する内容がご自身のシステム運用の参考になれば幸いです。 -
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