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日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

解決策テクノロジ

共同作成者
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この解決策 では、次のテクノロジを使用します。

  • * AWS SageMaker Notebook。*は、高品質のMLモデルを効率的に作成、トレーニング、導入するための機械学習機能を開発者やデータサイエンティストに提供します。

  • * NetApp BlueXP *。オンプレミスとAWS、Azure、Google Cloudのストレージの検出、導入、運用が可能です。データ損失、サイバー脅威、計画外停止からデータを保護し、データストレージとインフラを最適化します。

  • * NetApp Cloud Volumes ONTAP 。* AWS、Azure、Google CloudでNFS、SMB / CIFS、iSCSI、S3プロトコルを使用したエンタープライズクラスのストレージボリュームを提供し、クラウド内のデータに柔軟にアクセスして管理できるようにします。

ネットアップのCloud Volumes ONTAP は、MLデータを格納するためにBlueXPから開発されました。

次の図に、解決策の技術コンポーネントを示します。

この図は、解決策 の技術コンポーネントを示しています。

ユースケースの概要

NFSとS3のデュアルプロトコルアクセスのユースケースとしては、機械学習とデータサイエンスの分野が考えられます。たとえば、データサイエンティストのチームがAWS SageMakerを使用した機械学習プロジェクトに取り組んでいるとします。このプロジェクトでは、NFS形式で保存されたデータにアクセスする必要があります。ただし、他のチームメンバーとコラボレーションしたり、S3を使用する他のアプリケーションと統合したりするために、データにS3バケット経由でアクセスして共有しなければならない場合もあります。

NetApp Cloud Volumes ONTAP を利用することで、チームはデータを単一の場所に保存し、NFSプロトコルとS3プロトコルの両方でデータにアクセスできるようになります。データサイエンティストはAWS SageMakerからNFS形式のデータに直接アクセスできますが、他のチームメンバーやアプリケーションはS3バケットを介して同じデータにアクセスできます。

このアプローチにより、ソフトウェアを追加したり、異なるストレージソリューション間でデータを移行したりすることなく、簡単かつ効率的にデータにアクセスして共有できます。また、ワークフローとチームメンバー間のコラボレーションがより合理化され、機械学習モデルの開発がより迅速かつ効果的になります。