JAPAN CONTAINER DAYS V18.04 [Kyenote: Production User Stories] サービス規模の拡大に伴い、機能間の依存が自ずと増え、開発速度やサービスレベルへの影響も考えられる。機械学習に基づくアプリケーションによっては、GPUの利用など、計算リソースが一般的なウェブサービスとは異なり、その多様さがインフラエンジニアの運用コストを増大させる。株式会社メルカリではマイクロサービス化を推進しており、機械学習アプリケーションとして画像認識機能を事例に、その運用方法について紹介する。
![マイクロサービスアプリケーションとしての機械学習](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6b93b7670ab24c29c110df0e4cda7bda94a2868f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F499ecf321f704806becb3f7bb97dda95%2Fslide_0.jpg%3F9859347)