2024 年 12 月現在、Amazon SageMaker Unified Studio はプレビュー版として提供されています。
はじめに
株式会社 NTT データ デジタルサクセスソリューション事業部 の @nttd-kmym です。
2024 年 12 月の AWS re:Invent 2024 にて、AWS から新しいデータ分析プラットフォームとして Amazon SageMaker Unified Studio が発表されました！
このサービスは、 SageMaker という名前がついていますが、 AWS の既存のデータアナリティクス、機械学習、生成 AI 関係のサービスを統合したオールインワン型のデータ分析基盤です。今回は、この Amazon SageMaker Unified Studio のプレビュー版を実際に構築してみましたので、その手順についてご紹介いたします。この記事の内容は、AWS の以下の公式ドキュメントに基づいて実施しております。
Amazon SageMaker Unified Studio とは
Amazon SageMaker Unified Studio は、機械学習のワークフロー全体をサポートする統合型のデータ分析環境です。従来の Amazon SageMaker の機能に加え、より包括的なデータ分析基盤を提供します。
2024 年 12 月以降、従来の Amazon SageMaker は「Amazon SageMaker AI」という名称に変更されました。
これまで複数の AWS サービスを組み合わせて提供していたデータ分析環境を、Amazon SageMaker Unified Studio によって統合し、より効率的にデータ活用を実現することができるようになります。
Amazon SageMaker Unified Studio の構築
Amazon SageMaker Unified Studio の構築は、以下の 2 つのステップで行います。
- ドメインの作成
- プロジェクトの作成
それでは、Amazon SageMaker Unified Studio の構築手順を見ていきましょう。
今回は検証用のクイックセットアップを利用します。本番環境での構築には AWS の公式ドキュメントを参考にしてください。
ドメインの作成
ドメインとは、アセット（データやモデルなど）、ユーザー、そしてそれらのプロジェクトを統合的に管理するための組織単位です。
Step 1: コンソールアクセスとリージョン選択
AWS マネジメントコンソールにログインし、バージニア北部リージョン（us-east-1）に移動します。Amazon SageMaker Unified Studio のコンソールに移動し、「Unified Studio ドメインを作成」をクリックします。
Step 2: セットアップ方法の選択
セットアップには「クイックセットアップ」と「手動設定」の 2 つのオプションがあります。今回は検証目的の環境を作成するため、「クイックセットアップ」を選択します。
クイックセットアップを選択すると、「VPC を作成」というボタンが表示されます。これをクリックすると VPC を作成するための AWS CloudFormation の画面に移動します。
Step 3: VPC の作成
Amazon SageMaker Unified Studio を利用するためには専用の VPC が必要です。テンプレートが用意されているので、これを利用して必要な VPC リソースを作成します。開いた AWS CloudFormation の画面から、「スタックの作成」をクリックします。
数分後、スタック作成が完了すると、以下のような VPC 環境が準備されます。
Step 4: VPC を設定
作成された VPC を使用して Amazon SageMaker Unified Studio の VPC として設定します。サブネットはプライベートサブネットを全て選択し、パブリックサブネットは選択しないようにします。
VPC を選択したら、最後の「ドメインを作成」ボタンをクリックします。
Step 5: ドメインの作成完了
ドメインの作成が完了すると、以下のような画面が表示されるので、「統合スタジオを開く」のボタンをクリックします。
Amazon SageMaker Unified Studio のドメインを作成することができました。
プロジェクトの作成
ドメインが作成されたら、次にプロジェクトを作成を行います。Amazon SageMaker Unified Studio におけるプロジェクトとは、ドメイン内でコードやデータなどのアセットを管理するための作業スペースです。
プロジェクトは、プロジェクトプロファイル（テンプレート）を基に作成され、チーム内でのデータやコードなどのアセットの共有を可能にします。
プロジェクトの種類
Amazon SageMaker Unified Studio では、用途に応じて 3 種類のプロジェクトプロファイルが用意されています：
-
Data Analytics & AI-ML Development
AWS Glue、Amazon EMR、Amazon SageMaker、MWAA、Amazon Redshift Serverless などのサービスを活用し、データ処理からモデル開発が可能です。
-
Generative AI Development
Amazon Bedrock の各種機能（Chat Agents、Knowledge Bases、Guardrails、Functions、Prompts）を活用して、生成 AI アプリケーションの開発が可能です。
-
SQL Analytics
SageMaker Lakehouse、Amazon Redshift、Amazon Athena を利用して、SQL ベースのデータ分析が可能です。
各プロジェクトタイプは、それぞれのユースケースに応じたサービスが提供されています。プロジェクトの目的に応じて、適切なプロファイルを選択することで、効率的に分析環境を構築することが可能です。
プロジェクトの作成手順
それでは、実際にプロジェクトを作成していきましょう。
Step 1: プロジェクトの作成開始
Amazon SageMaker Unified Studio のダッシュボードから「プロジェクトを作成」をクリックします。
Step 2: プロジェクトタイプの選択
目的に合わせて、適切なプロジェクトテンプレートを選択します。今回は「Data Analytics & AI-ML Development」を選択し、「Continue」をクリックします。
次に、プロジェクトのパラメーターが表示されますが、すべてデフォルトのままで「Continue」をクリック、最後に「プロジェクトを作成」をクリックするとプロジェクトが作成されます。
数分後、プロジェクトが作成されると、以下のような画面が表示されます。
Data Analytics & AI-ML Development プロジェクト画面：
他のプロジェクトタイプも同様に作成することができます。
Generative AI Development プロジェクト画面：
SQL Analytics プロジェクト画面：
まとめ
Amazon SageMaker Unified Studio のプレビュー版を構築してみました。Amazon SageMaker Unified Studio は、データ活用における様々なニーズに対応するため、データ分析、AI-ML 開発、SQL 分析などのプロジェクトを統合的に管理することができます。現時点ではプレビュー版として提供されているため、本番環境での利用には慎重な判断が必要ですが、AWS のデータ分析基盤として非常に期待できるサービスだと感じています。今後の正式リリースや機能追加にも注目していきたいと思います。
他にも Amazon SageMaker Unified Studio について発信をしておりますのでぜひご覧ください！
NTT データによる Amazon SageMaker Unified Studio の機械学習モデル開発の機能検証
AWS 最新サービス「Amazon SageMaker Unified Studio」をいち早く解説！ ～オールインワン・データプラットフォームの台頭～
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