機械学習プロジェクトのPDM要件に対応するAWSサービス詳細マップ

1. データ追跡と管理

バージョン管理

• Amazon S3: データセットの保存とバージョニング
• AWS Lake Formation: データレイク構築と管理
• AWS DataSync: データ転送とバージョン同期

メタデータ管理

• AWS Glue Data Catalog: メタデータの包括的管理
• Amazon SageMaker Feature Store: 特徴量メタデータの追跡
• AWS Step Functions: データワークフローの追跡

2. データ品質管理

品質モニタリング

• Amazon SageMaker Data Wrangler: データ品質検査
• Amazon EventBridge: データ品質イベント監視
• AWS Glue DataBrew: データクレンジングと品質チェック

データ整合性確保

• AWS Glue: スキーマ検証
• Amazon Macie: 機密データ検出
• AWS Step Functions: データ検証ワークフロー

3. コラボレーションと共有

チームワークサポート

• Amazon Cognito: ユーザー認証と権限管理
• AWS IAM: 詳細なアクセスコントロール
• Amazon WorkSpaces: データ共有環境

ナレッジ管理

• Amazon QuickSight: データ可視化
• AWS CloudTrail: 変更履歴追跡
• Amazon OpenSearch Service: ドキュメント検索と管理

4. モデル開発支援

実験追跡

• Amazon SageMaker Experiments: モデル実験追跡
• Amazon SageMaker Studio: 統合開発環境
• AWS MLflow: オープンソース実験追跡

再現性担保

• AWS CodeCommit: コード・設定バージョニング
• Amazon SageMaker Pipelines: MLワークフロー管理
• AWS Config: 環境設定追跡

5. データセキュリティとコンプライアンス

プライバシー保護

• AWS Key Management Service: 暗号化鍵管理
• Amazon Macie: 個人情報検出
• AWS CloudHSM: ハードウェアセキュリティモジュール

規制対応

• AWS Artifact: コンプライアンスレポート
• Amazon Comprehend: データ匿名化
• AWS Config Rules: コンプライアンス自動チェック

6. インフラストラクチャ統合

データパイプライン

• AWS Data Pipeline: ETL管理
• Amazon AppFlow: データソース連携
• AWS Glue ETL: データ変換

スケーラビリティ

• Amazon EMR: 大規模データ処理
• AWS Lambda: サーバーレスデータ処理
• Amazon ECS/EKS: コンテナ化されたデータ処理

統合ソリューション

• Amazon SageMaker: エンドツーエンドの機械学習プラットフォーム
  • データ準備
  • モデル開発
  • 実験追跡
  • デプロイメント
  • モニタリング

推奨アーキテクチャ例

1. データ収集: S3 + Glue
2. データ品質: SageMaker Data Wrangler
3. 実験管理: SageMaker Experiments
4. モデル開発: SageMaker Studio
5. デプロイ: SageMaker Endpoints
6. モニタリング: CloudWatch + SageMaker Model Monitor

注意点

• 全てのサービスを使う必要はない
• プロジェクト規模と要件に応じて選択
• コスト効率を常に意識する
• セキュリティを最優先に考える