Skip to Content
MLOps実装ガイド ―本番運用を見据えた開発戦略
book

MLOps実装ガイド ―本番運用を見据えた開発戦略

by Yaron Haviv, Noah Gift, 井伊 篤彦, 入江 美穂, 張 凡, 樋口 千洋
August 2025
Intermediate to advanced
396 pages
5h 51m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from MLOps実装ガイド ―本番運用を見据えた開発戦略

4章データと特徴量ストアの操作

機械学習はデータを受け取り、それを予測ロジックに渡します。データはそのプロセスに不可欠であり、さまざまなソースから取得され、使えるようにするために処理される必要があります。したがって、データの管理と処理は機械学習において最も重要な構成要素です。データはさまざまなソースから取得できます。

ファイル
ローカルまたはクラウドファイルに保存されたデータです。
データウェアハウス
過去のデータトランザクションをホストするデータベースです。
オンラインデータベース
最新のトランザクションデータまたはアプリケーションデータをホストするSQL、NoSQL、グラフ、時系列データベースです。
データストリーム
リアルタイムのイベントやメッセージをホストする中間ストレージ(サービス間でデータを確実に受け渡すためのもの)です。
オンラインサービス
価値あるデータを提供できるあらゆるクラウドサービス(ソーシャル、金融、政府、ニュースサービスなどが含まれる)です。
受信メッセージ
電子メールやその他のメッセージサービス(Slack、WhatsApp、Teams)を通じて届く非同期メッセージと通知です。

ソースデータは、モデル訓練(https://oreil.ly/Bhrtg)やモデルフローで使用するために処理され、特徴量として保存されます。多くの場合、特徴量は2つのストレージシステムに保存されます。1つはバッチアクセス用(訓練、バッチ予測など)、もう1つはオンライン検索用(リアルタイムまたはオンラインサービング)です。その結果、バッチ処理とリアルタイム(ストリーム)処理の2つのデータ処理パイプラインが存在する場合があります。

データソースと処理ロジックは時間の経過とともに変更される可能性が高く、その結果、処理される特徴量とそのデータから生成されるモデルが変更されます。したがって、データに対してのバージョン管理の適用、ロジック処理、データリネージの追跡は、MLOpsソリューションにおいて重要な要素です。 ...

Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.

Read now

Unlock full access

More than 5,000 organizations count on O’Reilly

AirBnbBlueOriginElectronic ArtsHomeDepotNasdaqRakutenTata Consultancy Services

QuotationMarkO’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.
Julian F.
Head of Cybersecurity
QuotationMarkI wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.
Addison B.
Field Engineer
QuotationMarkI’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.
Amir M.
Data Platform Tech Lead
QuotationMarkI'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
Mark W.
Embedded Software Engineer

You might also like

RustとWebAssemblyによるゲーム開発 ―安全・高速・プラットフォーム非依存のWebアプリ開発入門

RustとWebAssemblyによるゲーム開発 ―安全・高速・プラットフォーム非依存のWebアプリ開発入門

Eric Smith, 中田 秀基
機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決

機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決

Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn, 鷲崎 弘宜, 竹内 広宜, 名取 直毅, 吉岡 信和
デジタルアイデンティティのすべて ―安全かつユーザー中心のアイデンティティシステムを実現するための知識

デジタルアイデンティティのすべて ―安全かつユーザー中心のアイデンティティシステムを実現するための知識

Phillip J. Windley, Drummond Reed, 富士榮 尚寛, 柴田 健久, 花井 杏夏, 宮崎 貴暉, 塚越 雄登, 田島 太朗, 名古屋 謙彦, 村尾 進一, 瀬在 翔太, 松本 優大, 安永 未来, 池谷 亮平

Publisher Resources

ISBN: 9784814401208Publisher Website