MLOpsにおけるPub/Subの実践活用法

MLOpsでは、データやモデルの状態をリアルタイムで共有し、処理を自動化するためにPub/Subが頻繁に利用されます。本記事では、Pub/Subの概要、具体的な活用方法、そして注意すべきポイントについてまとめます。

Pub/Subとは？

Pub/Sub（パブリッシュ／サブスクライブ）は、データやイベントをリアルタイムで配信・取得する仕組みで、送信側（Publisher）と受信側（Subscriber）が非同期で疎結合に連携できるのが特徴です。

MLOpsにおけるPub/Subの主な活用例

1. リアルタイムデータ収集

• IoTデバイスからのセンサーデータ
• ユーザーの行動データ

# Publisher例
from google.cloud import pubsub_v1

publisher = pubsub_v1.PublisherClient()
topic_path = publisher.topic_path('my-project', 'sensor-data')
data = b'{"sensor_id":123, "value":45.67}'
publisher.publish(topic_path, data)

2. モデル推論イベントの管理

• 推論結果を即座に他システムへ通知
• リアルタイムのアラート生成

# Subscriber例
subscriber = pubsub_v1.SubscriberClient()
subscription_path = subscriber.subscription_path('my-project', 'model-inference')

def callback(message):
    print(f'Received message: {message.data}')
    message.ack()

subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)

3. ワークフロー制御とイベントドリブンな処理

• トレーニングジョブ終了通知
• CI/CDパイプラインの自動化

Pub/Subを使う際の注意点と落とし穴

落とし穴① データ重複・欠損の可能性

Pub/Subではデータが複数回送信されたり、逆に一部が失われることがあります。

対策:

• メッセージの重複を考慮した設計（Idempotency）
• メッセージの到達保証設定

落とし穴② 順序保証の問題

Pub/Subではデフォルトで順序が保証されません。

対策:

• メッセージ順序設定（Ordering Keyの利用）

publisher.publish(topic_path, data, ordering_key='key1')

落とし穴③ 負荷時のスループット低下

負荷が高くなるとレイテンシーが増加します。

対策:

• パーティショニングとスケーリング戦略を明確化
• 負荷分散を考慮した設計

MLOpsでのベストプラクティス

• イベントドリブンで疎結合なシステム設計
• 適切な再試行処理を設計に盛り込む
• 監視とアラートシステムを併用

まとめ

Pub/SubはMLOpsにおけるリアルタイム処理やイベント駆動型アーキテクチャに非常に適しています。落とし穴を理解したうえで設計に組み込むことで、効率的で安定したMLOps環境を構築することが可能になります。