Execution Context
この機能は、機械学習モデルをホストする計算リソースを、事前に検証された設定に自動的に復元する仕組みを提供します。ロールバック操作を特定の機能の意図に直接紐付けることで、インシデント対応時の手動操作を排除します。システムは、最新の安定したアーティファクトを特定し、関連するトレーニングパラメータ、推論エンドポイント、およびリソース割り当てを復元します。この際、稼働中のデータパイプラインを中断することなく、サービスレベルアグリーメントを損なうことなく行われます。
システムは、自動的にデプロイメントの異常を検出し、ロールバックプロトコルを起動して、コンピューティングインスタンスを最後に正常だった状態に復元します。
ロールバック操作は、バージョン管理レジストリからモデルの重みと構成パラメータを再初期化することで、数分以内に実行されます。
ロールバック後の検証により、データの一貫性とサービスの可用性が確保され、その上で初めて復旧プロセスが完了とみなされます。
Operating Checklist
エラーログまたはパフォーマンスの閾値に基づいて、復元が必要な特定のモデルのバージョンを特定してください。
対象バージョンと現在のインフラストラクチャの制約との互換性を検証します。
アーカイブされた構成パラメータを使用して、コンピューティングリソースの自動プロビジョニングを実行します。
推論エンドポイントの正常な復元を確認し、ロールバック後にデータ整合性を確認してください。
Integration Surfaces
監視ダッシュボード
リアルタイムアラートは、モデルのパフォーマンス低下を示す指標を表示し、自動的なロールバック処理を開始するワークフローをトリガーします。
CI/CD パイプライン
デプロイメントスクリプトには、新しいモデルの成果物を本番環境レジストリにコミットする前に、必須の検証プロセスが含まれています。
インシデント指揮センター
機械学習エンジニアは、重大なシステム障害発生時に、ワンクリックでロールバックを実行できる直接通知を受け取ります。
