機械学習応用アーキテクチャ・デザインパターン概観

1. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 機械学習応用アーキテクチャ・デザインパターン概観鷲崎弘宜早稲田大学 / 国立情報学研究所 / システム情報 / エクスモーション IEEE Computer Society 2021-2023 Board of Governors候補者 washizaki@waseda.jp http://www.washi.cs.waseda.ac.jp/ v20200713-2 セミナー: IoT・機械学習応用ソフトウェアの設計とパターン 2020年7月13日鷲崎弘宜, 名取直毅, 竹内広宜, 奥田聡, 本田澄, 土肥拓生, 内平直志, “機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザインパターンの体系化に向けて”, ポスター, 第3回機械学習工学研究会(MLSE夏合宿2020) JST 未来社会創造事業「機械学習を用いたシステムの高品質化・実用化を加速する“Engineerable AI”」 (eAI)

2. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 機械学習工学とパターン（ランゲージ）への期待 • 抽象と具象をつなぐ道具としての期待 – 文脈（Know-Why）、問題（What）、解決（How）の言語化 – 問題・解決の再利用 – 非機能要求満足とアーキテクチャの一貫性 – 最初は設計、さらには要求やプロセスへ 2 ビジョン事例フレームワーク作業指示？？ ◼ 様々な関係者間の共通言語としての期待 ◼ ソフトウェアエンジニア、機械学習・データエンジニア、ドメインエキスパート・・・

3. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 機械学習アーキテクチャ・デザインパターンの全体像に向けて • RQ1. ML開発者はMLシステム（MLS）の設計をどのように捉えて扱っているのか？ – 方法: アンケート調査 – 結果: MLアーキテクチャ・デザインパターンについてほとんど知られていない。 • RQ2. 学術論文や灰色文献はMLSの設計をどのように扱っているのか？ – 方法: 体系的文献調査 – 結果: 学術論文19編、灰色文献19編 • RQ3. MLアーキテクチャ・デザインパターンはどのように分類できるか？ – 方法: 様々な代表的プロセスの検討 – 結果: MLパイプラインプロセスおよびISO/IEC 12207ソフトウェアライフサイクルプロセスによる分類 • RQ4. MLアーキテクチャ・デザインパターンにはどのようなものがあるか？ – 方法: 文献からのパターン抽出およびプロセス上での分類 – 結果: 33パターン候補 → 最終的に15パターン抽出 3

4. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae RQ1. ML開発者はMLシステムの設計をどのように捉えて扱っているのか？ • 方法: 760+名の主として企業人へのアンケート調査 • 結果: 9名の回答。MLアーキテクチャ・デザインパターンについてほとんど知られていない。 4 参照アーキテクチャやパターンをMLSの設計において用いているか？ Yes No 3 (一般的なアーキテクチャ、デザイン、クラウドパターン） 5 MLSの要求をどのように獲得しているか？パターンテンプレートやプロセスアドホック 0 2 7 MLSの非機能的特性をどのように保証しているか？パターンプロセスアドホック 1 1 6 Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gael Gueheneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019)

5. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae RQ2. 学術論文や灰色文献はMLシステムの設計をどのように扱っているのか？ • 系統的文献調査: Engineering Village＋Google • 学術論文19編、灰色文献19編 5 ((((system) OR (software)) AND (machine learning) AND (implementation pattern) OR (pattern) OR (architecture pattern) OR (design pattern) OR (anti-pattern) OR (recipe) OR (workflow) OR (practice) OR (issue) OR (template))) WN ALL) + ((cpx OR ins OR kna) WN DB) AND (({ca} OR {ja} OR {ip} OR {ch}) WN DT) (system OR software) "Machine learning" (pattern OR "implementation pattern" OR "architecture pattern" OR "design pattern“ OR anti-pattern OR recipe OR workflow OR practice OR issue OR template) "machine implementation pattern" OR "architecture pattern" OR "design pattern“ OR anti- pattern OR recipe OR workflow OR practice OR issue OR template Engineering Village Google Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gael Gueheneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019)

6. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 文献の傾向 6 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Scholarly Gray • 学術論文と灰色文献のいずれも概ね増加傾向 Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gael Gueheneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019)

7. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae RQ3. MLアーキテクチャ・デザインパターンはどのように分類できるか？ • MLパイプラインプロセスおよびISO/IEC 12207:2008 ソフトウェアライフサイクルプロセスによる分類 7 MLパイプラインプロセス (Microsoft) S. Amershi, et al., “Software engineering for machine learning: a case study,” 41st International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice, ICSE (SEIP) 2019 Requirements Analysis Architectural Design Detailed Design Construction Integration Qualification Testing Software Implementation Process (ISO/IEC 12207:2008) Model Requirements Data Collection Data Cleaning Feature Engineering Data Labeling Model Training Model Evaluation Model Deployment Model Monitoring

8. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae RQ4. MLアーキテクチャ・デザインパターンにはどのようなものがあるか？ • 文献からのパターン抽出およびプロセス上での分類 • 33パターン候補 8 Req. Analysis 1 1 2 2 Arch. Design 4 4 2 25 9 Detailed Design 3 7 3 Construction 2 13 3 Integration 1 2 8 4 Qualification 3 4 1 Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gael Gueheneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019)

9. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 当初パターン候補 9 Undeclared Consumers Abstraction Debt Big Ass Script Architecture Parameter-Server Abstraction Federated Learning Data Lake Distinguish Business Logic from ML Models Gateway Routing Architecture Data-Algorithm-Serving- Evaluator Closed-Loop Intelligence Daisy Architecture Event-driven ML Microservices Microservice Architecture Kappa Architecture Lambda Architecture Isolate Data Workload and Training Workload to Different Machines Wrap Black-Box Packages into Common APIs Secure Aggregation ML Versioning pattern Test the infrastructure independently from the machine learning Handshake (Hand Buzzer) Deployable Canary Model Decouple Training Pipeline from Production Pipeline Descriptive Data Type for Rich Information Design Holistically about Data Collection and Feature Extraction Reexamine Experimental Branches Periodically Reuse Code between Training Pipeline and Serving Pipeline Separation of Concerns and Modularization of ML Components アーキテクチャパターン (12) デザインパターン(13) アンチ・アーキテクチャパターン (3) Multiple-Language Smell Plain-Old-Data Type Smell Dead Experimental Codepaths Pipeline Jungles Glue Code アンチ・デザインパターン(5)

10. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 最終アーキテクチャ・デザインパターン 10 Separation of Concerns and Modularization of ML Components Federated Learning Secure Aggregation Deployable Canary Model Microservice Architecture Data Lake Kappa Architecture Discard PoC code Parameter-Server AbstractionIsolate Data Workload and Training Workload to Different Machines ML Versioning Encapsulate ML models within rule-base safeguards Distinguish Business Logic from ML Models ML Gateway Routing Architecture ビジネスロジックとの分離関係 Web・マイクロサービス関係分散・エッジ関係 Lambda Architecture 保守性関係ビッグデータ・ストリーム基盤関係説明性・安全性関係 “Engineerable”で拡充させていきたいところ

11. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae ビジネスロジック・サービス関係 • Separation of Concerns and Modularization of ML Components – 予測問題ごとにコンポーネント化 • Distinguish Business Logic from ML Models – ビジネスロジックコンポーネントと機械学習コンポーネントの分離 • ML Gateway Routing Architecture – ゲートウェイにより要求に応じてビジネスロジックや推論のサービスへ振り分け • Microservice Architecture – マイクロサービス化によるMLやロジックの疎結合 • Data Lake – 構造化・非構造化データを保存する集中型リポジトリ 11

12. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae データ基盤・分散関係 • Lambda Architecture – バッチ処理とストリーム処理の併用 • Kappa Architecture – リアルタイムデータの高速ストリーム処理 • Isolate Data Workload and Training Workload to Different Machines – データワークロードと訓練ワークロードを異なるマシンに分離 • Parameter-Server Abstraction – データ並列の分散機械学習 • Federated Learning – ローカルデバイスで個別訓練、差分で共有モデル更新 • Secure Aggregation – プライバシー保護の上で差分の収集 12

13. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 保守性・説明性・安全性関係 • Discard PoC code – PoCで利用したコードは破棄 • ML Versioning – 学習データおよび学習データのバージョンを管理 • Deployable Canary Model – 説明可能なカナリアモデルの併用 • Encapsulate ML models within rule-base safeguards – 不確実な機械学習モデルを、検証可能な決定的規則でカプセル化 13

14. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 関連研究とeAIパターンとの整理 • Machine Learning Design Patterns (Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn (Google)) – https://medium.com/@lakshmanok/machine-learning-design-patterns- 58e6ecb013d7 – Googleプラットフォーム上でのMLの使いこなしや設計 – Data Representation: Hashed Feature, Reframing, Feature Cross, Multimodal Input Representations – Program Representation: Reframing, Multilabel, Ensembles, Cascade, Neutral Class, Rebalancing – Modify Model Training: Typical Training Loop, Useful Overfitting, Checkpoints, Transfer Learning, Distribution Strategy, Hyperparameter Tuning • Machine learning system design pattern (澁井 (メルカリ)) – https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern – 機械学習のモデルやワークフローを本番システムで稼働させる作法 – Serving patterns, QA patterns, Training patterns, Operation patterns, Lifecycle patterns • eAI ML応用アーキテクチャ・デザインパターン（本講演） – 系統的文献調査に基づきアーキテクチャや運用パターン中心＋信頼性・説明性関係、eAI (Engineerable) としての後者の拡充方向性 14

15. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae まとめと展望 • 機械学習工学こそ、パターン（ランゲージ）が必要！ • RQ1. MLシステム（MLS）の設計におけるパターンはほとんど知られていないか、活用されていない。 • RQ2. 数多くの学術論文や灰色文献がMLSの設計パターンやプラクティスを扱っている。 • RQ3. MLアーキテクチャ・デザインパターンは、 MLパイプラインプロセスおよびISO/IEC 12207ソフトウェアライフサイクルプロセスにより分類できる。 • RQ4. 33のパターン候補、最終15パターンを抽出した。 • 展望 – 各パターンの評価、検証: アンケートにご協力ください！ – パターン間の関係整理とパターンランゲージ化へ – 新たなパターンの特定・拡充、関連研究との位置づけ整理 15 Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gael Gueheneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019) Hironori Washizaki, Foutse Khomh, Yann-Gael Gueheneuc, “Software Engineering Patterns for Machine Learning Applications (SEP4MLA),” 9th Asian Conference on Pattern Languages of Programs (AsianPLoP 2020) 鷲崎弘宜, 名取直毅, 竹内広宜, 奥田聡, 本田澄, 土肥拓生, 内平直志, “機械学習応用システムのアーキテクチャ・デザインパターンの体系化に向けて”, ポスター, 第3回機械学習工学研究会(MLSE夏合宿2020)

16. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 16 s1 Developing machine learning products better and faster at startups s2 Hidden technical debt in machine learning systems s3 Machine learning at facebook: Understanding inference at the edge s4 Continuous integration of machine learning models with ease.ml/ci: Towards a rigorous yet practical treatment s5 Uncertainty in machine learning applications: A practice-driven classification of uncertainty s6 Software architecture of a learning apprentice system in medical billing s7 Cleartk 2.0: Design patterns for machine learning in UIMA s8 Solution patterns for machine learning s9 A survey on security threats and defensive techniques of machine learning: A data driven view s10 Machine learning system architectural pattern for improving operational stability a1 Trials and tribulations of developers of intelligent systems: A field study a2 A methodology to involve domain experts and machine learning techniques in the design of human-centered algorithms a3 Scaling distributed machine learning with the parameter server a4 Machine learning software engineering in practice: An industrial case study a5 Software engineering for machine learning: a case study a6 Integrated machine learning in the kepler scientific workflow system a7 Deep convolutional neural network design patterns a8 Practical Machine Learning a9 Stream Analytics with Microsoft Azure: Real- time data processing for quick insights using Azure Stream Analytics Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gael Gueheneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019)

17. 質問 http://sli.do/ #58755 アンケートhttp://u0u1.net/Urae 17 g1 Scaling machine learning at uber with michelangelo g2 Federated learning: Collaborative machine learning without centralized training data g3 Design patterns for deep learning g4 Design patterns for machine learning in production g5 Patterns (and anti-patterns) for developing machine learning systems g6 The mvc for machine learning: Datamodel- learner (dml) g7 Rules of machine learning: Best practices for ml engineering g8 A design pattern for machine learning with scala, spray and spark g9 Closed-loop intelligence: A design pattern for machine learning g10 A design pattern for explainability and reproducibility in production ml g11 Top trends: Machine learning, microservices, containers, kubernetes, cloud to edge. what are they and how do they fit together? g12 Daisy architecture g13 Event-driven architecture g14 Demystifying data lake architecture g15 Exploring development patterns in data science g16 Architecture of data lake g17 From insights to value - building a modern logical data lake to drive user adoption and business value g18 Lambda architecture pattern g19 Busting event-driven myths Hironori Washizaki, Hiromu Uchida, Foutse Khomh and Yann-Gael Gueheneuc, “Studying Software Engineering Patterns for Designing Machine Learning Systems,” The 10th International Workshop on Empirical Software Engineering in Practice (IWESEP 2019)

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