Amazon SageMaker Projects を Terraform Cloud でデプロイする方法：ML 開発の自動化と信頼性向上のために
機械学習（ML）ワークフローの構築と運用は、柔軟性とスケーラビリティが求められる一方で、再現性とメンテナンス性の高い環境を整備することも極めて重要です。企業がMLモデルの開発と運用に取り組む際には、インフラストラクチャの管理が成功の鍵を握ることが少なくありません。Amazon SageMaker Projectsは、MLライフサイクルを一貫した方法で管理・自動化できるプラットフォームです。そして近年、Infrastructure as Code（IaC）を活用したアプローチが標準となりつつあり、Terraform Cloudとの連携はその有力な選択肢となっています。
今回ご紹介する記事「Deploy Amazon SageMaker Projects with Terraform Cloud」（Amazon SageMaker Projects を Terraform Cloud でデプロイする）では、SageMaker Projects の作成と管理を Terraform Cloud を通じて実現する方法に焦点を当てています。本記事ではその主な内容をわかりやすく整理し、多くのMLエンジニアやDevOps担当者がTerraform CloudとAmazon SageMakerを活用できるよう解説します。
SageMaker Projectsとは？
Amazon SageMaker Projectsは、MLの開発におけるMLOpsのベストプラクティスを具現化したテンプレートを提供する機能です。これにより、データサイエンティストやMLエンジニアは、モデルのトレーニングやデプロイメントにおける再現性の高いパイプラインを簡単に起動し、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）の導入を自動化できます。
プロジェクトテンプレートは、SageMaker Pipelines やCodePipeline、CodeBuildといったAWSサービスと予め統合されており、MLワークフローの立ち上げを加速します。ただし、こうしたプロジェクトの作成・構成は通常AWSマネジメントコンソールやAWS CloudFormationといったインターフェースを用います。ここにTerraform Cloudという選択肢が加わることで、より柔軟な運用が可能になるのです。
Terraform Cloudの利点とは？
TerraformはHashiCorp社が開発したIaCツールで、クラウドインフラの管理をコードベースで実現できる点に特徴があります。これにより、インフラの変更履歴がバージョン管理され、チームでの協働が容易になります。
Terraform Cloudは、そのTerraformをクラウドベースで実行し、ワークスペースの管理やポリシーの適用、実行ログの記録、CI/CDとの統合などを可能にするマネージドサービスです。これを使えば、開発者やシステム管理者は自分のローカル環境に依存せず、クラウド上で安全かつ自動的にインフラを展開・管理できます。
Amazon SageMaker Projects を Terraform Cloud でデプロイするメリット
SageMaker ProjectsとTerraform Cloudを組み合わせることで、以下のような利点があります。
1. 一貫性のあるインフラ定義：
プロダクション環境と同じ構成をステージングや開発環境に容易に複製できます。
2. 高い再現性と信頼性：
すべての変更がコードとして管理されるため、どのような設定がいつ変更されたかを可視化できます。
3. チームでの協働が容易：
Terraform Cloudのワークスペースやバージョン管理のしくみにより、複数人の開発者が同じMLプロジェクトにスムーズに取り組めます。
4. セキュアなインフラ管理：
シークレットやクレデンシャルの管理もTerraform Cloudで安全に行えるため、属人的な設定ミスを防ぐことができます。
実際のデプロイ手順：概要
記事では、SageMaker Projectテンプレートの作成からTerraformによる自動デプロイの例が紹介されています。具体的なステップは次の通りです。
ステップ1：Amazon SageMaker Studio Domainの作成
まずSageMaker Studio環境が必要です。これはAmazon SageMaker Studio Domainという管理単位で作成され、MLプロジェクトに必要なユーザーやリソースがここで管理されます。
ステップ2：CodeRepositoryの準備
新しいSageMaker Projectのテンプレートには、CodeCommit/GitHubなどと連携したコードリポジトリが必要です。これはTerraformの構成ファイルから定義することもできます。
ステップ3：SageMaker Projectテンプレートの構築
テンプレートには、パイプラインやモデルのトレーニング、デプロイの流れなど、CI/CDに関連する構成が含まれます。Terraformでは、sagemaker-projectリソースを使用してこれを定義します。
ステップ4：Terraform Cloudへの構成の登録
Terraform構成ファイルをGitHubリポジトリに格納し、これをTerraform Cloudのワークスペースに接続します。これにより、コードの変更がトリガーとなってインフラデプロイが自動的に行われます。
ステップ5：Terraform Plan/Applyの実行
Terraform Cloudは、コードの変更検知後、自動的にPlan（変更案）とApply（適用）を実行します。これによって、SageMaker Projectsの作成や変更が自動反映されるのです。
ステップ6：パイプラインの可視化とモニタリング
SageMaker Pipelinesの可視化画面を通じて、定義したワークフローが正しく動作しているか確認できます。パイプラインの各ステップは疎結合になっているため、再利用性とトラブルシューティングのしやすさにもつながります。
実際のTerraform構成例（抜粋）
記事では、Terraformのsagemaker-projectリソースを活用して、プロジェクトを定義するコード例も紹介されています。Terraform Cloudワークスペースに格納されたこのコードは、VPC設定やIAMロール、リポジトリ設定も含めて自動的にプロビジョニングを行います。
variable “project_name” {
description = “Name of the SageMaker Project”
type = string
default = “mlops-project”
}
resource “aws_sagemaker_project” “mlops” {
project_name = var.project_name
service_catalog_provisioned_product_name = “mlops-product”
# 他にもVPC設定、IAMポリシーなどを追加可能
}
このように、インフラ全体をコードとして定義することで、CI/CDと連動したML開発環境を整備できます。
デプロイ後の運用：コラボレーションの強化
Terraform Cloudを活用すると、以下のような運用面でのメリットも期待できます。
– 実行ログの記録とトレーサビリティ：
誰が何を実行したかが全て記録され、問題発生時のトラブルシューティングが迅速に行えます。
– Policy as Codeの適用：
組織が定めたガバナンスポリシーをコードで記述し、自動的に適用できます。たとえば、特定のリソースサイズの制限や、利用可能なリージョンの指定などが可能です。
– 安全な変数管理：
APIキーや認証情報といったシークレットはTerraform Cloud上で暗号化され、安全に保管・参照されます。
まとめ
本記事で紹介したように、Amazon SageMaker ProjectsをTerraform Cloudでデプロイすることで、MLプロジェクトの管理が飛躍的に効率化されるとともに、再現性とガバナンスの確保が可能となります。コードベースでのインフラ管理に慣れているチームや、MLパイプラインのCI/CDを自動化・標準化したい企業にとって非常に有益なアプローチと言えるでしょう。
特に、プロジェクトの初期構築から運用・保守までの一連の流れをコードで管理することにより、属人性の排除と自動化が進み、ML開発をよりビジネス価値の創出に直結させやすくなります。今後MLインフラの導入や拡張を検討している企業にとって、Terraform CloudとAmazon SageMaker Projectsの連携はその第一歩となるはずです。
もしMLプロジェクト構築において、同じ課題を抱えているのであれば、このアプローチをぜひ検討してみてください。継続的な改善と拡張を見据えたML基盤の構築を、一歩ずつ確実に進めていきましょう。
