GKEでMLバッチ運用のコツ - エムスリーテックブログ
この記事はエムスリーAdvent Calendar 2023とMLOps Advent Calendar 2023の12日目の記事です。 AI・機械学習チームの北川です。 最近は猫のかまってアピールがすごすぎて、よく仕事の邪魔されます。 かまって欲しがる猫 現在AI・機械学習チームではMLのバッチをGoogle Kubernetes Engine(GKE)上で運用しています。 現在数えてみたところ240個以上のバッチがGKE上で動いているようです。 AI・機械学習チームでは2019年頃から約４年ほどGKE上でMLバッチを運用しています。 その間にコストの最適化や安定したバッチの運用などに力を入れてきました。 この記事では、主にスケールインとコスト最適化について説明しようと思います。 チームのMLについて全体を把握したい場合は以下の記事が詳しいです。 www.m3tech.blog GKEの
DeNA 的 GKE 運用 ~ Pod 集約率編 ~ [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは。インフラエンジニアの松浦です。 IT 基盤部に所属し、全世界向けのゲームタイトルのインフラ運用を担当しています。 先日あるプロジェクトで Google Kubernetes Engine (以降 GKE) でインフラを構築することになり、そこで GKE のコスト削減のために、 ノード 数削減すなわち Pod 集約率の向上 (1台のノードで出来るだけ多くの Pod を動かす) に取り組みました。 今回はそこで行ったことをご紹介します。 概要 今回のプロジェクトでは、 Kubernetes (以降 K8s) の Horizontal Pod Autoscaler 使用してアプリケーション Pod をオートスケールさせます。 このため、スケールアウト・スケールイン後 (Pod の増減により クラスタオートスケーラー (以降 CA) がノードを増減させた後) でも、Pod 集
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ZOZOTOWN「おすすめアイテム」を支える推薦システム基盤 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。SRE部MLOpsチームの田島（@tap1ma）です。 現在、ZOZOTOWNの「おすすめアイテム」に使われていたアイテム推薦ロジックを刷新するプロジェクトを進めています。既に一部のユーザに向けて新しいアイテム推薦ロジックを使った「おすすめアイテム」の配信を開始しています。その刷新に伴い推薦システムのインフラ基盤から新しく構築したので、本記事ではその基盤について解説したいと思います。 目次 はじめに 目次 「おすすめアイテム」とは 新しい推薦ロジック Recommendations AIを用いた推薦ロジック ZOZO研究所によって独自で開発された推薦ロジック 新しい推薦システム 推薦システムの処理の流れ システム構成 新しい推薦システムで工夫したポイント Bigtableのパフォーマンス改善 アイテム推薦APIのPodの安全停止 ZOZO研究所APIのキャッシュ戦略
NEG とは何か
はじめにNEG (Network Endpoint Group) というと Container-native Load Balancing の文脈で話されることが多く、パフォーマンスを向上させるためのものという認識が強いと思います。もちろん結果としてパフォーマンス向上が見込まれる場面もあると思いますが、それと同じく個人的に重要だと思うのが、NEG には Kubernetes の世界とその外のプラットフォーム (GCP) を繋ぐ大事な役割があるという点です。 本記事では NEG とは何か、なぜ重要なのかというのを一から説明したいと思います。 尚、NEG には大きく分けて Zonal NEG と Internet NEG という2種類がありますが、本記事では Zonal NEG に絞って記載します。また Zonal NEG は VM を表すものとしても使えますが、ここでは GKE の文脈に絞っ
Kubernetes Security for Microservices
- Kubernetes Meetup Tokyo #30 ( https://k8sjp.connpass.com/event/171599/ ) で発表した資料です。 * スライド上のリンクはPDFをダウンロードしたらクリック可能です - メルカリではMicroservices化を進めており、各サービスのコンテナをKubernetesクラスタにのせて運用しています。本セッションでは、大規模なKubernetesクラスタを運用するにあたって、セキュリティの観点から、どのような考え方で運用する 必要があると考えているか、セキュリティ戦略を説明します。 【登壇時ビデオ】 https://www.youtube.com/watch?v=5rW0T63A_P8&t=5370 【スライド内主要リンク】 ■攻撃シナリオ チュートリアル https://github.com/rung/tutorial
Google Kubernetes Engine上のGoアプリケーションでのHTTPリクエストを行う方法 | メルカリエンジニアリング
この記事はMERPAY TECH OPENNESS MONTHの最後の記事です。 こんにちは、メルペイのバックエンドエンジニアの@gia.nguyenです。 私は第3回のGopher道場を卒業してから2018年12月に入社しました。 他の記事にも記載されましたが、メルペイのバックエンドは、Google Kubernetes Engine(以下、GKE)を使用して、マイクロサービスアーキテクチャを採用した多数のマイクロサービスから構成されています。マイクロサービスは主にGo言語を使って、開発しています。マイクロサービス間のコミュニケーションはgRPCでやり取りしていますが、外部サービスに対してはほとんどHTTPで通信を行っています。本記事はGKE上のGoアプリケーションでHTTPリクエストを投げる際、いくつか工夫した点を紹介したいと思います。 TL;DR httptraceはデバッグに役立つ
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ABEMA における GKE スケール戦略と Anthos Service Mesh 活用事例 Deep Dive
Authenticating to GKE without gcloud
GKE に飛んでくるトラフィックを 自由自在に操る力 | 第 10 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps Online