Amazon Web Services が機械学習を使用して容量計画の決定を行う方法
トム・クレイジット著
機械学習の研究は、Amazon Web Services がクラウド顧客向けに行っていることだけではありません。同社は、サービスの需要を予測し、それに応じてインフラストラクチャを展開する方法に関する機械学習主導のモデルを開発してきました。
AWSのCEO、アンディ・ジャシー氏は昨日、パシフィック・サイエンス・センターで開催された第14回科学基礎セミナーの朝食会に出席し、Amazonは機械学習を活用して、取引がパイプラインを進むにつれてサービスの需要を予測し、どこにどのようにキャパシティを追加すべきかを予測していると述べた。「AWSに関して最も理解されていない側面の一つは、それが巨大な物流上の課題であり、事業運営が非常に難しいということです」とジャシー氏は述べた。
ここ数年のクラウドコンピューティングへの関心の高まりは、この課題の解決を容易にしそうに思える。ワークロードはどんどん増えていくので、サーバーを買い足せばいいだけだ。「私たちは毎日、70億ドル規模のグローバルビジネスであるAmazon全体を処理できるだけのサーバーを追加しています」とジャシー氏は述べ、AWSの現在の事業規模を示した。
もちろん、実際には、サーバーをトラック1台分購入するよりも複雑です。AWSサービスに対する地理的需要は世界中に広がっており、金融アナリストはAmazonの設備投資を綿密に追跡しています。
そのため、AWSは機械学習による予測モデルを用いてキャパシティの決定を行っているとジャシー氏は述べた。例えば、AWSは営業チームが従うプロセス（企業の営業サイクルは長引くことで有名）からシグナルを拾い、需要を予測することができる。ジャシー氏によると、多くの新規顧客はAWSを最初はゆっくりと導入し、メリットが増すにつれて利用を加速させる傾向がある。そのため、予想よりも早く導入が進むと、需要が急増する可能性があるという。
同様に、同社は、特定地域での容量増加のニーズに迅速に対応できるよう、データセンターの余剰部品をどこに保管するかも決定したという。
