はじめに

こんにちは。池田です。

今回はDataikuの各ノードについてまとめてみます。

Dataikuのノードとは

まず、ノードって何なの？という話になるかと思いますが、

ノードとは「データ処理や機械学習モデルの開発・運用を支えるサーバー環境」のことです。

Dataikuでは用途に応じて、

Design Node、Automation Node、API Nodeという3つの異なるノードが存在し、それぞれが特定の役割を担っています。

各ノードの説明

Design Node

Design Nodeは

「データの探索や前処理、機械学習モデルの開発など、データサイエンティストやアナリストが主に作業を行う環境」

のことで、皆さんにも一番馴染みのあるノードかと思います。

DataikuのGUIベースのインターフェースを活用することで、ノーコードでデータ処理や可視化が可能です。

一方で、PythonやSQLを用いたカスタムスクリプトも実行できるため、初心者から上級者まで幅広く利用できるのが良い点ですね。

またDesign Nodeでは、個人での開発を進めやすいだけなく、チームでの協働作業にも適しており、

バージョン管理やコメント機能を活用することで、複数人での開発がスムーズに進められます。

プロジェクトの初期段階や試行錯誤が必要な場面で特に重要な役割を果たします。

Automation Node

Automation Nodeは

「データパイプラインの自動実行やスケジューリングを担うノード」

と言えます。

Design Nodeで構築したプロジェクトをAutomation Nodeにデプロイして、

定期的なデータ処理やモデルの更新を自動化することができます。

また、Automation Nodeにはエラーハンドリングや通知機能が備わっており、

異常が発生した場合にアラートを送ることも可能です。

これにより、データパイプラインの安定運用を実現し、手作業による運用負荷を軽減できます。

主に本番環境でのデータ更新やレポーティングを自動化したい場合に利用されます。

API Node

API Nodeは

「機械学習モデルやデータ処理フローをリアルタイムで外部システムと連携するためのノード」

と言えます。

Design Nodeで作成した予測モデルやデータ処理のロジックをAPIとして公開し、

外部のアプリケーションやサービスから利用できるようにします。

例えば、顧客データを入力すると即座に購買予測を返すAPIや、異常検知のスコアをリアルタイムで提供するAPIなどを構築できます。

API Nodeは、企業の業務システムやWebアプリケーションと統合し、即時性の高いデータ処理や予測が求められるケースに適しています。

また、APIのエンドポイント管理や認証機能が備わっているため、セキュリティを考慮しながら運用できる点もメリットです。

まとめ

Dataikuの各ノードは、データ活用のライフサイクルにおいてそれぞれ異なる役割を担います。

Automation NodeとAPI Nodeの使い分けがよくわからないという方は、

Automation Node：バッチ処理向き、API Node：リアルタイム処理向き

と考えればよいかと思います。

適切に組み合わせることで、効率的なデータ分析/活用が可能になるので、

プロジェクトの目的や規模に応じて最適なノード構成を選択しましょう。

さいごに

いかがでしたでしょうか。

テクニカルな話ではないですが、

データ活用/分析を効果的に進めるための環境を作るという点で抑えておきたい事項だと思いますので、

少しでも参考になりましたら幸いです。

truestarではDataikuの検討、導入支援や環境構築から導入後の運用まで幅広くサポート可能です。

Dataikuに゙興味がある、導入済みだけどもっとうまく活用したい等々ありましたら、ぜひこちらからご相談ください。