[事例ニュース]

2019年9月27日(金)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

写真1：メルカリでCTOを務める名村卓氏
拡大画像表示

　説明会では、メルカリでCTO（最高技術責任者）を務める名村卓氏（写真1）が登壇し、コンテナを運用する上でのAWS（Amazon Web Services）の活用方法を紹介した。同社は、イメージサーチ（写真画像による商品検索）などにマシンラーニング（機械学習）を利用しており、マシンラーニングの学習基盤としてAmazon EKS（Amazon Elastic Kubernetes Service）を活用している。

　メルカリでは、学習環境を構築する際に、コンテナ運用基盤ソフトウェアであるKubernetes（K8s）が備えるCRD（カスタムリソース定義）機能を活用してGPUの計算資源を調達・配備している。学習に必要なシステムリソースを定義しておくことで、最小限のパラメータを与えるだけで定義済みのリソースを用意できる。

　Amazon EKSは、マネージド型のKubernetes環境である。Amazon EKSを利用することで、Kubernetesをより容易に利用できる。また、メルカリで扱う全画像をオブジェクトストレージのAmazon S3に格納しているので、Amazon S3との連携のしやすさからもAmazon EKSが向いているという。

　メルカリではまた、マネーロンダリングへの対策などのため、個々の取引のログを分析し、異常な取引を検出している。ログの収集パイプラインとして、Amazon Kinesisを使っている。この際に、ログの増減に対して計算資源をスケールさせる作業が大変なので、AWS Fargateを使っている。AWS Fargateを使うと、コンテナの計算資源となるサーバークラスタを管理することなくコンテナを実行できる。

コンテナの課題を解決するサービス群を提供

写真2：アマゾンウェブサービスジャパンでスタートアップソリューションアーキテクトを務める塚田朗弘氏
拡大画像表示

　アマゾンウェブサービスジャパンからも、同社のコンテナ関連サービスを紹介した。同社でスタートアップソリューションアーキテクトを務める塚田朗弘氏（写真2）は、「コンテナを使う上での課題を解決するサービス群を提供する」とアピールする。

　塚田氏が挙げるコンテナの課題は大きく4つある。(1)オーケストレーション（複数のサーバー上のどこでコンテナを動かしてどう負荷分散するのか）、(2)イメージレジストリ（コンテナイメージをどこにどう安全に保存するのか）、(3)「ホスティング」（コンテナを動かすためのサーバークラスタをどう管理するのか）、(4)「その他」（サービスメッシュとかモニタリングをどうするのか）である。

●Next：4つのコンテナの課題に対するAWSの解