Ray on Apache Spark™: 統一分散フレームワークでAIとPythonアプリケーションのスケーリングを簡単に
GLB事業部Global Engineering部 ヨハンです。 現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している儀保の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。
今回は、オープンソースの統一分散フレームワークであるRayについての講演を取り上げます。この講演では、AIやPythonアプリケーションのスケーリングを簡素化する方法や、分散システムの専門知識がなくても誰でもアクセスできるようにする方法について説明されました。このブログは全2部構成で、今回は第1部をお届けします。
Rayとは？
Rayは、オープンソースの統一分散フレームワークであり、以下のような特徴があります。
AIやPythonアプリケーションのスケーリングを簡素化
分散システムの専門知識がなくても誰でもアクセスできる
柔軟性と拡張性に優れている
AIやPythonアプリケーションのスケーリングを簡素化
Rayは、AIやPythonアプリケーションのスケーリングを簡素化することを目指して開発されました。従来の分散システムでは、スケーリングが困難であったり、専門知識が必要であったりすることが多かったですが、Rayを使うことで、以下のようなメリットがあります。
シンプルなAPIで簡単に分散処理が実装できる
柔軟なスケーリングが可能で、クラスタのサイズを容易に変更できる
フォールトトレラントであり、障害が発生しても自動的に回復する
分散システムの専門知識がなくても誰でもアクセスできる
Rayは、分散システムの専門知識がなくても誰でもアクセスできるように設計されています。これにより、以下のような利点があります。
分散システムの専門家でなくても、簡単に分散処理を実装できる
ユーザーが増えても、システムのパフォーマンスが維持できる
より多くの人が分散システムを利用できるようになり、イノベーションが促進される
最新の概念や機能
Rayは、最新の概念や機能を取り入れて開発が進められています。以下は、その一例です。
Ray Serve: サービスのデプロイメントやスケーリングを簡単に行える機能
Ray Tune: ハイパーパラメータチューニングを効率的に行える機能
Ray RLlib: 強化学習アルゴリズムの実装や評価を容易に行える機能
これらの機能を利用することで、開発者はより効率的に分散システムを構築・運用することができます。
まとめ
Rayは、オープンソースの統一分散フレームワークであり、AIやPythonアプリケーションのスケーリングを簡素化し、分散システムの専門知識がなくても誰でもアクセスできるように設計されています。最新の概念や機能も取り入れられており、開発者にとって非常に魅力的なフレームワークとなっています。次回の第2部では、Ray on Apache Spark™について詳しく解説します。お楽しみに！
おわりに
現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。 DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
引き続きどうぞよろしくお願いします！
