クラウド環境に最適化された機械学習と分析向けの最先端プラットフォームを提供するCloudera, Inc.(本社:米国カリフォルニア州パロアルト市、CEO: Tom Reilly(トム・ライリー)、NYSE:CLDR、以下、Cloudera)は、Kubernetes環境に対応した、クラウドネイティブの新たな次世代機械学習プラットフォーム「Cloudera Machine Learning」のプレビュー版を発表しました。Cloudera Machine Learningは、Clouderaのサービスを拡大し、エンタープライズ向けのセルフサービス型データサイエンスを実現します。また、迅速なプロビジョニングと自動スケーリングに対応しつつ、異種混在の演算リソース上で、コンテナ化された分散型の処理を行います。Cloudera Machine Learningは、オンプレミス、パブリッククラウド、ハイブリッドの環境全体で統合体験を実現しており、セキュアなデータアクセスも保証します。

他のデータサイエンスツールが、機械学習ワークフローの部分のみに対応するものや、パブリッククラウドのみで利用可能なのに対し、Cloudera Machine Learningは、あらゆる場所のあらゆるデータを対象に、データエンジニアリングとデータサイエンスを同時に実現します。さらに、データのサイロ化を解消することで、包括的な機械学習ワークフローをシンプル化・高速化します。Cloudera Machine Learning製品のプレビュー版は、本日よりこちらで受け付けています。

コンテナとKubernetesのエコシステムにより、さまざまな環境でクラウドの俊敏性と一貫した体験が実現しており、IT部門にとっては、ハイブリッドクラウドとマルチクラウドの導入環境を対象に、拡張性に優れたサービス提供が可能となります。また、エンタープライズは現在、包括的な機械学習ワークフローを運用可能な状態にし、スケーリングを行うことを求めています。Cloudera Machine Learningによって、エンタープライズは研究環境から本番環境までを対象に、機械学習機能の導入を加速できます。ユーザーは、環境のプロビジョニングとリソースのスケーリングを容易に行うことで、インフラストラクチャーに費やされる時間を減らし、より多くの時間をイノベーションに割くことができます。

主な機能:

  • Kubernetes環境に対応した、プライベートクラウド、パブリッククラウド、ハイブリッドクラウド間のシームレスなポータビリティ
  • 迅速なクラウドのプロビジョニングと自動スケーリング
  • コンテナ化されたPython、R、Spark-on-Kubernetesの実現する、シームレスな依存関係管理による、スケールアウト型のデータエンジニアリングと機械学習
  • 分散型GPUのスケジューリングとトレーニングによる、高速ディープラーニング
  • HDFS、クラウドオブジェクトストア、外部データベースを対象とした、セキュアなデータアクセス

Clouderaの機械学習担当ジェネラルマネージャーであるHilary Masonは、次のように述べています。「エンタープライズ内で機械学習機能のスケーリングを行うには、チームの生産性を高めることが必要不可欠です。これに伴い、拡張性と透明性に優れたインフラストラクチャーを通じ、各種モデルを一貫して構築・導入することで、あらゆる場所のデータを活用することのできる、かつてないプラットフォームが必要です。Cloudera Machine Learningは、お客様にとって必要な組み込みのセキュリティ、ガバナンス、管理機能とともに、お客様の求める環境で実行されるクラウドネイティブのプラットフォーム内で、データエンジニアリング、コラボレーションに基づく探索、モデルトレーニング、モデル導入の重要機能を連携させます。」

Akamai社のWebセキュリティ部門DevOps担当マネージャーであるOren Marmor氏は、次のように述べています。「データの包括的な分析・処理機能を採用し、成熟したWebセキュリティ・システムをAkamaiで構築したところ、インターネット規模の異常値検知を実行するには、スピードと規模が不可欠との認識に至りました。DockerとKubernetesがApache Sparkにもたらす俊敏性は、データサイエンスとデータエンジニアリングのいずれの分野でも、当社にとって重要な構成要素です。Cloudera Machine Learningプラットフォームの今後の提供開始には、大きな期待を寄せています。OSとライブラリの依存関係管理をシンプル化する本プラットフォームの機能は、有望な進化と言えます。」

Clouderaの製品担当シニアディレクターのMatt Brandweinが、同社の最新のクラウドネイティブな機械学習プラットフォームを通じ、エンタープライズ規模で機械学習機能を開発・導入する方法をこちらの動画で紹介します。

Cloudera Machine Learningと、Cloudera Fast Forward Labsの提供する研究・専門家ガイダンスを通じ、Clouderaは現在、顧客企業のためのAIの産業化の加速について、包括的なアプローチを提供しています。

顧客企業がAIをどこでも活用できるようサポートするため、Clouderaの応用研究チームは最近、クラウドからネットワーク・エッジまで機械学習モデルを導入しつつ、データのプライバシーを保証し、オーバーヘッドのネットワーク通信を削減するための「Federated Learning(フェデレーションラーニング)」レポートを発表しました。本レポートでは、こうしたアプローチの詳細な技術解説を取り上げつつ、IoT対応の予測型メンテナンスなど、モバイル、ヘルスケア、製造の分野のユースケースに対応する、エンジニアリングの実践的なアドバイスも紹介します。

Cloudera Fast Forward Labsのリサーチ・エンジニアであるMike Lee Williamsは、次のように述べています。「フェデレーションラーニングは、規制や競争の激しい業界を対象に、エンタープライズが機械学習を応用する際の障壁を取り除きます。フェデレーションラーニングを通じ、お客様がAIの産業化をいち早く開始できるようサポートできることは、私たちにとって大きな喜びです。」(動画はこちら

 

提供について

Cloudera Machine Learningプレビュー版

近日提供予定のCloudera Machine Learning製品のプレビュー版は、本日よりこちらで受け付けています。製品の正式リリースは、2019年中の予定です。

Cloudera Fast Forward Labsの研究レポート:「Federated Learning」

レポートの全文は現在、Cloudera Fast Forward Labsの応用機械学習アドバイザリー/研究サービスの有料購読者向けに公開中です。詳細については、こちらをご覧ください。

 

参考資料

 

■Clouderaについて

Clouderaは、データの力によって、今日不可能なことを明日可能にできると考え、明確でかつ行動につながるインサイトを複雑なデータの中から得ようとする企業を支援し、クラウドに最適化された機械学習および高度な分析のための最先端のプラットフォームを提供します。Clouderaは最も困難なビジネス上の課題を解決する際のパートナーとして世界中の大企業から信頼を得ています。詳細については、http://jp.cloudera.comをご覧ください。

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