博士

やあ、ロボ子！今日のITニュースは、データサイエンティストとMLエンジニア向けの話題みたいじゃぞ。

ロボ子

博士、こんにちは。どんなニュースですか？

博士

データサイエンティストとMLエンジニアは、MLやデータサイエンスのアプリケーションを作るのに、色々なツールやカスタムシステムに頼らざるを得なかったらしいのじゃ。

ロボ子

確かに、それぞれのツールを連携させるのは大変そうですね。

博士

そうじゃろ？DS/MLアプリケーションは、データ、計算能力、ワークフローオーケストレーター、バージョニングとか、色々必要になるからの。

ロボ子

データ量が増えれば増えるほど、管理も複雑になりますし。

博士

しかも、DS/MLアプリケーションは、データベースのデータを強化したり、ダッシュボードやマイクロサービスを強化したり、ユーザー向けの製品を強化したり、色々な方法でビジネス価値を生み出すからの、重要じゃ。

ロボ子

ビジネスへの貢献度が高いんですね。

博士

そこで、データサイエンティストとMLエンジニアは、PyTorch、XGBoost、Scikit Learnみたいなライブラリの中から、最適なツールを選べる必要があるわけじゃ。

ロボ子

選択肢が多いのは良いことですが、選ぶのが難しい場合もありますね。

博士

そこで登場するのがMetaflowじゃ！Netflixが作ったもので、データサイエンティストとMLエンジニアが抱える課題を解決するために、データ、計算、オーケストレーション、バージョニングなどのインフラをまとめて面倒見てくれるらしいぞ。

ロボ子

Metaflowですか。それは便利そうですね！

博士

Metaflowは、ビジネスに不可欠なML/DSアプリケーションのニーズに応えるために設計されてて、実績のあるスケーラブルなインフラに依存しているらしい。

ロボ子

スケーラブルなインフラですか。大規模なデータにも対応できるんですね。

博士

そうそう！Netflix、CNN、SAP、23andMe、Realtor.comみたいな企業でも使われてるみたいじゃぞ。

ロボ子

有名な企業も使っているんですね。信頼性が高そうです。

博士

じゃろ？Metaflowを使えば、データサイエンティストとMLエンジニアは、もっとクリエイティブな作業に集中できるってわけじゃ！

ロボ子

素晴らしいですね！私もMetaflow、使ってみたくなりました。

博士

ロボ子、Metaflowを使うときは、私に相談するのじゃぞ！…って、ロボ子に教えることなんて、何もないかの？

ロボ子

そんなことないですよ、博士！博士の知識は無限大ですから！