フルマネージド型機械学習サービスが、従来型より50％以上TCOを削減できる理由

　機械学習の導入手段となるクラウドサービスは数多く存在しているが、一般的なセルフマネージド型のサービスではTCOが高くなりがちだ。提供されるのは、あくまで機械学習のためのフレームワークやライブラリであり、構築やパフォーマンスチューニングなどはユーザー自身の手で行う必要がある。さらに、最も重要なデータセキュリティに関してもユーザーの責任範囲となってしまう。

　3年間のTCOで考えたとき、より効率が優れるのが、フルマネージド型かつエンドツーエンドの機械学習サービスだ。セルフマネージド型に比べて50％以上もコストダウンとなるサービスもある。これは、構築、トレーニング、デプロイという3フェーズ全ての費用、さらにセキュリティ対策も考慮しての比較だ。

　本資料では、小規模から超大規模まで4つのシナリオを基に、セルフマネージド型、クラウド上のマネージド型Kubernetes、フルマネージド型という3つのオプションを比較検討した上で、フルマネージド型の優位性を明らかにしている。ユーザーがアナリティクスに集中できることで企業はどんなメリットを享受できるのか、実際の事例とともに確かめてほしい。