AIMLOpsモデル展開インフラストラクチャー生産ML

モデルサービングルーティングと静的モデルデプロイメントの比較

モデルサービングルーティングは、推論リクエストを複数のモデルバージョンまたはインスタンスに動的に振り分ける一方、静的モデルデプロイメントはトラフィックを単一の固定エンドポイントに固定します。どちらを選択するかによって、チームは本番環境のAIシステムにおけるスケーリング、実験、および信頼性の扱い方を左右します。

ハイライト

ルーティングにより、段階的なトラフィックシフトを通じてダウンタイムゼロの展開が可能になります。
静的デプロイメントはアーキテクチャをシンプルに保つが、実験を制限する。
ダイナミックルーティングは、組み込みのA/Bテストとカナリアリリースをサポートしています。
静的設定はデバッグは容易だが、安全に更新するのは難しい。

モデルサービングルーティングとは？

設定可能なルールに基づいて、受信リクエストを複数のモデルバージョン、レプリカ、または専用エンドポイントに分散する動的な推論レイヤー。

ルーティング層は一般的に、カナリアリリース、A/Bテスト、サービスを再起動せずにシャドウデプロイメントを行うなど、トラフィック分割戦略をサポートしています。
一般的な実装例としては、Istio、KServe、Seldon Core、およびAWS SageMakerマルチモデルエンドポイントのようなクラウドネイティブゲートウェイが挙げられる。
ルーティングの決定においては、モデルバージョン、リクエストメタデータ、レイテンシバジェット、ユーザーグループなどを考慮に入れ、トラフィックをインテリジェントに振り分けることができます。
動的ルーティングにより、トラフィックを旧バージョンから新バージョンへ段階的に移行することで、ダウンタイムゼロのモデル展開が可能になります。
ほとんどのルーティングフレームワークは、ヘルスチェックと自動フェイルオーバー機能を備えており、異常なモデルレプリカからリクエストを迂回させる。

静的モデルの展開とは？

単一のモデルバージョンを安定したエンドポイントでホストし、すべての受信推論リクエストを同一に処理する、固定的なデプロイメント方式。

静的デプロイメントでは通常、モデルをコンテナまたはサーバープロセス内にパッケージ化し、手動で更新されるまで継続的に実行します。
一般的なツールとしては、TensorFlow Serving、TorchServe、BentoML、およびロードバランサーの背後にある通常のDockerデプロイメントなどが挙げられる。
静的デプロイメントを更新するには、通常、実行中のコンテナを置き換えるか、サービスを再起動する必要があり、短時間のダウンタイムが発生する可能性があります。
このアプローチは、すべてのリクエストが同じモデルアーティファクトと構成にアクセスするため、理解しやすい。
静的デプロイメントは、トラフィックの少ないアプリケーション、バッチ推論ジョブ、またはモデルのバージョンがほとんど変更されないシナリオに適しています。

比較表

機能	モデルサービングルーティング	静的モデルの展開
交通分散	バージョン間で動的かつルールベース	単一のエンドポイントに固定
モデル更新プロセス	交通の流れを変えながら段階的に展開する	完全交換、多くの場合再起動を伴う
アップデート中のダウンタイム	適切な設定でほぼゼロ	一時的なシステム停止の可能性あり
A/Bテストのサポート	トラフィック分割を介して組み込まれる	外部ツールまたはカスタムコードが必要です
運用上の複雑性	より高い; ルーティングインフラストラクチャが必要	より低く、よりシンプルな建築
スケーリングアプローチ	複数のレプリカとバージョンにまたがるルート	同一の複製を追加することでスケールアップします
最適な使用例	頻繁な更新を伴う大規模な本番環境向け機械学習	変更頻度の低い安定したモデル
フェイルオーバー機能	健康状態チェックによる自動	手動またはロードバランサー依存

詳細な比較

柔軟性と交通管理

モデルサービングルーティングは、リクエストが異なるモデルバージョンにどのように流れるかをチームが細かく制御する必要がある場合に真価を発揮します。トラフィックの5%を新しいモデルに送信してカナリアテストを実施したり、プレミアムユーザーをより大きなモデルにルーティングしたり、リクエストをシャドウして出力を比較したりできます。静的デプロイメントではこのような柔軟性は一切ありません。すべてのリクエストはコンテキストに関係なく同じモデルに到達するため、運用は簡素化されますが、実験的な試みは制限されます。

アップデートおよび展開戦略

動的ルーティングでは、新しいモデルバージョンをデプロイするには、それを登録してトラフィックの重みを調整するだけで済み、多くの場合、リクエストを1件も失うことなく済みます。そのため、トラフィックを元の状態に戻すだけでロールバックも容易に行えます。静的デプロイでは、実行中のコンテナまたはプロセスを交換する必要があり、通常は再起動が必要となり、サービスが利用できない期間や、古い予測が提供される期間が発生します。

運営上の間接費

ルーティングを導入すると、サービスメッシュ、推論ゲートウェイ、KServeのようなオーケストレーションプラットフォームなど、管理すべきインフラストラクチャが追加されます。チームはルーティングルール、バージョンレジストリ、トラフィック分散を監視する必要があります。静的デプロイメントでは、スタックを最小限に抑えることができます。つまり、モデル、エンドポイント、構成はそれぞれ1つずつです。小規模なチームやシンプルなアプリケーションの場合、このシンプルさが動的な制御のメリットを上回ることがよくあります。

信頼性とフェイルオーバー

ルーティングフレームワークには通常、障害が発生したレプリカを検出し、トラフィックを自動的に再ルーティングすることで、レイテンシとエラー率を安定させるヘルスプローブが含まれています。静的デプロイメントでは、インスタンスの障害処理は、通常は基本的なロードバランサーなど、その前面にあるものに依存します。単一のモデルがクラッシュすると、誰かが介入するまでエンドポイントがダウンするため、静的構成は単一障害点に対して脆弱になります。

コストと資源の効率性

動的ルーティングは、高負荷なリクエストを適切なサイズのモデルに、低負荷なリクエストを軽量なモデルに振り分けることで、コスト効率を向上させ、過剰なリソース投入を回避できます。静的デプロイメントではすべてのリクエストが同じように扱われるため、最も負荷の高いケースに対応できる十分な大きさのモデルに費用をかけるか、複雑な入力に対するパフォーマンスの低下を受け入れるかのどちらかになります。ただし、ルーティング自体のインフラストラクチャにはオーバーヘッドが発生するため、ワークロードが少ない場合はメリットがない可能性があります。

可観測性とデバッグ

ルーティングシステムは通常、レイテンシ、エラー率、トラフィックシェアなど、バージョンごとの詳細なメトリクスを出力するため、ロールアウト中に不具合を容易に発見できます。静的デプロイメントでは、すべてのトラフィックが単一のモデルに到達するためログはシンプルになりますが、新しいバージョンをデプロイすると、パフォーマンスの変化とモデルの更新を関連付けるのが難しくなります。どちらのアプローチも標準的な可観測性ツールを活用できますが、ルーティングはより詳細な分析結果をすぐに提供します。

長所と短所

モデルサービングルーティング

長所

+ ダウンタイムなしのアップデート
+ 組み込みのA/Bテスト機能
+ 自動フェイルオーバー
+ きめ細かな交通管制

コンス

− より複雑な
− 管理すべきインフラが増える
− より急な学習曲線
− 潜在的なルーティングオーバーヘッド

静的モデルの展開

長所

+ シンプルな建築
+ デバッグが簡単
+ 運用コストが低い
+ 予測可能な行動

コンス

− アップデート中のダウンタイム
− 実験機能は組み込まれていません
− 単一障害点
− 手動スケーリングの決定

よくある誤解

神話

静的デプロイメントとは、モデルが一切変更されないことを意味します。

現実

静的とは、トラフィックのルーティング方法を指し、モデルが更新されるかどうかを指すものではありません。チームは定期的にモデルを更新しますが、段階的な変更ではなく、完全な再デプロイによって行います。

神話

動的ルーティングは常にレイテンシを改善します。

現実

ルーティングはリクエストパスにホップを追加するため、数ミリ秒のオーバーヘッドが発生する可能性があります。その利点は、速度ではなく、柔軟性と信頼性にあります。レイテンシが重要なアプリケーションでは、ルーティング層を慎重に調整する必要があります。

神話

モデル配信ルーティングを行うにはKubernetesが必要です。

現実

KServeやSeldon CoreのようなプラットフォームはKubernetes上で動作しますが、SageMakerマルチモデルエンドポイントのようなクラウド管理型サービスや、NGINXやEnvoyで構築されたアプリケーション層ルーターなど、より軽量なルーティングオプションも存在します。

神話

静的デプロイメントは時代遅れで、もはや誰も使っていません。

現実

静的デプロイメントは、バッチ推論、エッジデバイス、組み込みシステム、および動的ルーティングのオーバーヘッドが正当化されない小規模APIにおいて依然として一般的です。これは時代遅れではなく、特定の状況においては適切な方法です。

神話

ルーティングにより、導入時の不具合発生時でもリクエストの失敗はゼロに抑えられます。

現実

ルーティングは役立ちますが、新しいモデル自体に問題がある場合、ヘルスチェックで問題が迅速に検出されない限り、トラフィックは依然としてそのモデルに流れてしまいます。ルーティングは影響範囲を縮小しますが、確実なモデル検証の必要性をなくすものではありません。

よくある質問

モデル配信ルーティングと静的モデルデプロイメントの主な違いは何ですか？

根本的な違いは、トラフィックがモデルに到達する方法にあります。ルーティングはルールに基づいてリクエストを複数のバージョンまたはインスタンスに動的に振り分けるのに対し、静的デプロイメントはすべてのリクエストを単一の固定エンドポイントに送信します。これは、更新戦略、フェイルオーバー動作、および運用上の複雑さに影響を与えます。

機械学習モデルのA/Bテストには、どちらのアプローチが適していますか？

モデル配信ルーティングは、ユーザーID、リクエストヘッダー、またはランダムサンプリングに基づいてモデルのバージョン間でトラフィックを分割できるため、A/Bテストに非常に適しています。静的デプロイメントの場合、モデルの出力を比較するには、アプリケーション層でカスタムロジックを構築する必要があります。

静的モデルのデプロイでカナリアデプロイは可能ですか？

ネイティブではサポートされていません。カナリア展開では、トラフィックのごく一部を新しいバージョンに振り分け、残りを古いバージョンに残す必要がありますが、静的展開ではこれがサポートされていません。これを実現するには、ルーティングレイヤーまたはプロキシを前面に追加する必要があります。

モデルサービングルーティングは、静的デプロイメントよりもコストが高いですか？

ルーティングインフラストラクチャは、コンピューティングと管理のオーバーヘッドを増加させるため、コストが増加する可能性があります。しかし、ルーティングによって、単純なリクエストをより小型で安価なモデルにルーティングできるため、コストを削減することも可能です。最終的なコストは、トラフィックパターンとルーティングルールの最適化の度合いによって異なります。

モデルサービングルーティングをサポートするツールは何ですか？

一般的な選択肢としては、KServe、Seldon Core、BentoML、Ray Serve、そしてAWS SageMakerマルチモデルエンドポイントやAzure MLオンラインエンドポイントといったクラウドサービスが挙げられます。Istioのようなサービスメッシュも、推論トラフィックのルーティングを提供できます。

動的ルーティングにはKubernetesが必要ですか？

必ずしもそうとは限りません。多くのルーティングフレームワークはKubernetesを対象としていますが、マネージドクラウドサービス、Ray Serveのようなスタンドアロンの推論サーバー、あるいはカスタムプロキシを使用して動的ルーティングを実装することも可能です。Kubernetesは一般的ですが、必須ではありません。

静的モデルのデプロイメントでは、フェイルオーバーはどのように機能しますか？

フェイルオーバーは通常、ロードバランサーまたはオーケストレーターがクラッシュしたインスタンスを検出し、それを再起動するか、トラフィックを正常なレプリカにリダイレクトすることに依存しています。別のモデルバージョンへの自動的な再ルーティングは行われないため、すべてのレプリカが故障すると、サービスは停止します。

両方の方法を組み合わせることはできますか？

はい、多くの本番システムで採用されています。複数のモデルバージョンを静的にデプロイし、その前にルーティングレイヤーを配置してトラフィックをルーティングすることができます。これにより、バージョンごとに静的にデプロイするシンプルさと、バージョン間でルーティングできる柔軟性を両立できます。

高トラフィックのAIアプリケーションにおいて、どちらのアプローチがより優れた拡張性を発揮しますか？

モデルサービングルーティングは、複数のモデルバージョンとレプリカに負荷をインテリジェントに分散できるため、一般的にスケーラビリティに優れています。また、リクエストの種類に応じて専用モデルへのルーティングも可能です。静的デプロイメントは、同一のレプリカを追加することでスケーリングしますが、これは機能するものの、最適化の度合いは劣ります。

プロジェクトにおいて、ルーティングと静的デプロイメントのどちらを選択すればよいですか？

モデルの変更が少なく、トラフィックが低～中程度で、チームがシンプルな構成を好む場合は、まず静的デプロイメントから始めましょう。頻繁な更新が必要な場合、安全に実験を行いたい場合、またはダウンタイムや手動ロールアウトのコストが大きくなる規模で運用する場合は、ルーティングに移行してください。

評決

モデルサービングルーティングは、頻繁な更新、段階的な展開、高可用性が求められる本番環境のAIシステム、特に大規模なシステムにとって最適な選択肢です。一方、静的モデルデプロイメントは、小規模なプロジェクト、安定したモデル、あるいは柔軟性よりも運用上の簡便性を重視するチームにとって、依然として賢明な選択肢と言えるでしょう。多くの成熟した機械学習プラットフォームは、実際には両方を組み合わせています。つまり、静的デプロイメントを基盤とし、その上にルーティングレイヤーを配置してトラフィックをインテリジェントに管理するのです。