[和訳] BCG GAMMAはDockerでどのように解析を変えるのか #docker #kubernetes #k8s
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本稿は How BCG Gamma is Transforming Analytics with Docker (2018/7/26) の和訳です。
大きなコンサルティング会社の文化や提供しているサービスを変更することは容易ではありません、しかしBCGは過去5年間その道を歩んできました。BCGは、伝統的なコンサルティングサービスから、顧客に戦略的および技術的なサービスを提供する6つの部門からなるデジタルトランスフォーメーションの大手に発展しました。
部門の1つであるBCG Gammaは、データ解析、機械学習(Machine Learning; ML)、および人工知能ソリューションを構築する世界クラスのデータサイエンティストからなるグローバルチームです。しかし、解析、機械学習および人工知能アプリケーションを顧客向けに構築および出荷することは骨が折れます。この部門のCTOであるAndrea Gallego氏は、高品質な機械学習および人工知能モデルを大規模に提供できるインフラストラクチャの構築を担当しています。
課題: 顧客の規模に合わせて機械学習と人工知能ソフトウェアを出荷する
Andrea氏の最大の関心事は、BCG Gammaはモデルを構築するだけでなく、リアルタイムのオーケストレーション、モニタリングおよびアップデートを、どのように最先端のクライアントに配信すればよいかということでした。GDPRとその他の規制によって、Andrea氏はデータモデル間で完全性、一貫性、系統を確保しながら、これを実行しなければならないことを意味していました。
Andrea氏とチームは、解析ソフトウェアエンジニアリング、データエンジニアリング、UX設計、分散システム、機械学習エンジニアリングを専門とする30人のエンジニアのコアチームで、BCG GammaX イニシアチブを開始しました。彼らの憲章: 他のGammaチームをサポートするソフトウェアとシステムを構築する。
複雑な人工知能および機械学習モデルのための迅速な構築および出荷プロセス
Dockerを使用すると、人工知能および機械学習モデルを構築して顧客に提供するプロセスを自動化することに役立ちました。Docker EEにより、BCGは次のことを実現しました:
- カスタマイズした人工知能および機械学習モデルを迅速に構築しクライアントに出荷
- 社内の開発環境と、外部にある顧客の本番環境との間でソフトウェアの一貫性を維持
- 当局によるGDPRへの準拠を保証
Dockerのコンテナプラットフォームは、ミラー化したソフトウェアリポジトリと隅々まで行き渡るソフトウェアデリバリに対するBCGの独自の要件を満たし、BCGの要望を満たすように実装をカスタマイズすることも可能にしました。
現在、Docker EEにより、BCG Gammaのデータサイエンティストは、顧客と初期モデルを迅速に構築・共有し、テストを実行し、Dockerコンテナの最終モデルを顧客の環境に出荷することができます。
チームはDocker Trusted Registry (DTR)を使用してソフトウェアサプライチェーンを構築し、顧客への配信を制御するためにミラーリングしたインスタンスで配信を管理しました。これにより、ソフトウェアの導入後もチームがイメージの一貫性を検証できるようになり、コンプライアンスの要件を満たすことにつながります。DTRのプロモーションモデルでは、労働集約的な再構築を避けることにより、時間を節約し、ソフトウェアの品質を保証しています。
Docker EEを使用すると、BCG Gammaはコンテナ内にあるこのモデルをどこでも実行できます。彼らは、Docker EEの統合サポートを使用してKubernetesにコンテナをデプロイし、現在はAWS上で内部システムを実行しています(ただし、他の場所でも簡単に実行できます)。
BCG Gammaが構築した各アプリケーションは、通常、20のコンテナを横断し実行しています。サポートしているインフラストラクチャでは、急速に200以上のコンテナに到達していて、さらに定期的に増加しています。
DockerとBCG Gammaの旅の詳細については、Andrea Gallego氏のDockerCon 2018でのプレゼンテーションをご覧ください:
Dockerは、BCG Gammaが人工知能および機械学習アプリケーションを顧客の規模に合わせて提供することに役立ちました。Docker EEを使用することで、BCG Gammaエンジニアは、基盤となるインフラストラクチャやその他の依存関係から完全に独立して変更を加えることができます。チームはDocker Desktopで新しいツールを展開したり、アイディアの実験やテストをすばやく試して、1〜2時間でフィードバックを得ることもできます。これにより彼らは新しいアプリケーションをより効率的に変更・開発することができます。
