Execution Context
この機能は、すべてのモデル予測をStorage領域に体系的に記録し、機械学習エンジニアがモデルの挙動を監査し、ドリフトを検出し、経時的なパフォーマンス指標を分析することを可能にします。入力特徴量と予測結果を同時に記録することで、システムは規制遵守と継続的な改善サイクルに不可欠な完全な監査ログを生成します。
予測ロギング機能は、モデルの実行直後に推論結果を記録することで、高頻度の予測処理においてデータポイントが失われることがないようにします。
ログは、特徴ベクトル、信頼度スコア、タイムスタンプ、および関連するメタデータを含む標準化されたスキーマで構成されており、正確な検索と分析を可能にします。
データ永続性は、テラバイト規模の過去の予測レコードを処理しながら、推論の遅延に影響を与えないように設計された、拡張可能なストレージソリューションによって管理されます。
Operating Checklist
ログスキーマを設定し、機能入力およびモデル出力に必要なフィールドを定義します。
推論ゲートウェイにキャプチャミドルウェアを配置し、予測データをインターセプトして整形します。
指定された高性能オブジェクトストレージにログをストリーミングするためのストレージパイプラインジョブを開始します。
分析セッション中に迅速なデータ取得を可能にするため、重要なカラムに対してクエリインデックスを有効にしてください。
Integration Surfaces
推論ゲートウェイ
入力データの特徴量とモデルの出力データを、それらが後続の分析パイプラインによって処理される前に取得します。
ストレージエンジン
高スループットでの予測ログの取り込みと、自動圧縮およびインデックス作成機能を備えた堅牢なデータ保存を実現します。
ダッシュボードインターフェース
機械学習エンジニア向けに、過去の予測データセットを照会、フィルタリングし、エクスポートするためのリアルタイム可視化ツールを提供します。
