機械學習（ML）プラットフォームの構築において、技術の複雑さと運用の困難さは常に課題となる。本記事では、KubernetesとCNCF（Cloud Native Computing Foundation）エコシステムを基盤にしたAbacus MLプラットフォームの設計と実裝を解説する。このプラットフォームは、データサイエンティストの作業フローを標準化し、CI/CDの自動化、コスト管理、セキュリティを統合的に実現する。本記事では、技術的なアーキテクチャ、ユーザージャーニー、CI/CDプロセス、および運用上のベストプラクティスを詳細に説明する。
Abacus MLプラットフォームは、Kubernetesをコアとしており、CNCFの技術スタックを統合的に利用している。Qflowがコントロールプレーンとして機能し、CubeFlowエコシステムと連攜して、マネージドなML環境を提供する。このアーキテクチャにより、スケーラビリティと柔軟性が確保され、クラウドネイティブの原則に沿った運用が可能となる。
データサイエンティスト向けのツールチェーンには、Jupyter Notebook Server、LakeFSによるバージョン管理、Harborのコンテナレジストリが含まれる。セキュリティ面では、Vaultによるシークレット管理、Kubernetesネットワークポリシー、STO（Security Token Operator）によるアクセス制御が導入されている。これにより、データの機密性とアクセス制限が厳密に管理される。
Tectonを用いたCI/CDパイプラインは、GitHub Webhookによってトリガーされ、コンテナイメージのビルドとCubeflowパイプラインのデプロイを自動化する。FinOpsとGitOpsの組み合わせにより、コストの可視化と自動化されたリソース管理が実現されている。これにより、運用コストの最適化が可能となる。
自動化されたリソース初期化により、GitHubリポジトリ、Kubernetes Namespace、Vaultシークレット、LakeFSのバージョン管理が一括で実行される。Pythonプロジェクトテンプレートやテストフレームワークの標準化により、ユーザーの學習曲線を短縮する。Azure ADグループ同期や企業IAMの統合により、セキュリティとアクセス管理が強化される。
Insights層では、Gitベースのデータバージョン管理とJupyter Notebookのローカル開発が可能。Sparkクラスタやジョブスケジューリングのサポートにより、データ処理の効率化が図られる。ML製品層では、TectonによるCI/CD自動化、Cubeflowパイプラインによるモデルトレーニングとデプロイ、Inference Serviceのサービス化が実現される。
.dotファイルによるバージョン記録とCIサイクルでの自動更新Abacus MLプラットフォームは、KubernetesとCNCFエコシステムを基盤に、データサイエンティストの作業フローを標準化し、CI/CDの自動化、コスト管理、セキュリティを統合的に実現する。このプラットフォームは、機能の段階的導入とコミュニティ貢獻を通じて、信頼性と拡張性を確保している。運用においては、モニタリングとアラームの自動化、環境隔離戦略、標準化構造の導入が重要である。これらの要素を組み合わせることで、機械學習プラットフォームの運用効率と信頼性を高めることができる。