マイクロサービスアプリケーションとしての機械学習JAPAN CONTAINER DAYS V18.04 [Kyenote: Production User Stories] サービス規模の拡大に伴い、機能間の依存が自ずと増え、開発速度やサービスレベルへの影響も考えられる。機械学習に基づくアプリケーションによっては、GPUの利用など、計算リソースが一般的なウェブサービスとは異なり、その多様さがインフラエンジニアの運用コストを増大させる。株式会社メルカリではマイクロサービス化を推進しており、機械学習アプリケーションとして画像認識機能を事例に、その運用方法について紹介する。
