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三菱UFJ銀行、AIを用いたデータ分析基盤をコンテナ化、PoC環境の構築を容易に

2021年9月30日(木)日川 佳三(IT Leaders編集部)

三菱UFJ銀行は、AIを用いたデータ分析基盤をDockerでコンテナ化した。Dockerおよびコンテナ管理基盤のkubernetesによって、PoC環境を効率よく構築できる環境を整えた。コンテナの特性を生かして、同一のPoC環境の複数構築や、外部環境で構築したコンテナイメージをオフラインのPoC環境への展開が容易に行えるようになった。コンテナ化を支援したインテックが2021年9月30日に発表した。

 三菱UFJ銀行は、AIを用いたデータ分析基盤をDockerでコンテナ化した。コンテナ管理基盤はkubernetesを使って構築した。コンテナ化することで、PoC(実証実験)環境をよく構築できる環境を整えた(図1)。

図1:三菱UFJ銀行は、データ分析基盤をコンテナ化し、PoC環境を効率よく構築できるようにした(出典:インテック)図1:三菱UFJ銀行は、データ分析基盤をコンテナ化し、PoC環境を効率よく構築できるようにした(出典:インテック)
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 これまで同行では、PoC環境をオフライン環境にあるプライベートクラウド上に構築して運用していた。しかし、AIを用いたデータ分析に必要なアプリケーションやライブラリは、外部の環境から入手/アップデートする必要があるため、PoC環境の構築や管理に負荷がかかっていたという。

 同行によると、新たにPoC環境が必要になった場合、PoCの要件に沿って既存環境をカスタマイズして使っていた。これがコンテナ化によって、同一のPoC環境を容易に複数構築できるようになった。また、外部環境で構築したコンテナイメージを、オフラインのPoC環境に展開できるようになった。

 コンテナ運用基盤にKubernetesを採用したことで、PoC環境の安定性も向上した。Kubernetesは、どのようなアプリケーションが稼働しているかを監視する機能や、コンテナのダウンや間違えて削除した場合でも自動回復する機能などを備えている。これらを活用することで、障害などに強い環境を実現したとしている。

 また、コンテナ化によって、これまでは環境構築の費用対効果に見合わなかったような施策のPoCも実施しやすくなったという。

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