非同期オペレーションの依存関係管理

Amazon ML のバッチオペレーションは、正常に完了するために他の処理に依存しています。これらの依存関係を管理するために、Amazon ML は依存性のあるリクエストを識別し、操作が完了したことを確認します。操作が完了していない場合、Amazon ML は、依存する操作が完了するまで、最初のリクエストを保存します。

バッチオペレーション間にはいくつかの依存関係があります。たとえば、ML モデルを作成する前に、ML モデルをトレーニングできるデータソースを作成しておく必要があります。Amazon ML は、利用可能なデータソースがない場合、ML モデルをトレーニングすることはできません。

ただし、Amazon ML は非同期操作の依存関係管理をサポートしています。たとえば、データモデル上で ML モデルをトレーニングするリクエストを送信する前に、データ統計が計算されるまで待つ必要はありません。代わりに、データソースが作成されるとすぐに、データソースを使用して ML モデルをトレーニングするリクエストを送信できます。Amazon ML は、データソース統計が計算されるまで、実際にトレーニング操作を開始しません。createMLModel リクエストは、統計が計算されるまでキューに入れられます。それが完了すると、Amazon ML は直ちに createMLModel 操作の実行を試みます。同様に、トレーニングを終了していない ML モデルのバッチ予測と評価リクエストを送信できます。

次の表は、異なる AmazonML のアクションを進めるための要件を示しています。

以下をするために	必要なもの
ML モデルを作成する (createMLModel)	計算されたデータ統計を持つデータソース
バッチ予測を作成する (createBatchPrediction)	データソース ML モデル
バッチ評価を作成する (createBatchEvaluation)	データソース ML モデル