【IT資格】KubernetesとHadoopとAIが問われるEzmeral（エズメラル）の認定試験

[Masazumi_Koga]

IT資格の認定試験「Using HPE Containers」（試験ID：HPE2-N68）をご存知ですか？

タイトルを見ると、一見、コンテナ技術の試験かと思われるかもしれません。たしかに商用Kubernetes製品がメインなのですが、その周辺のソフトウェアである商用Hadoop製品や、AIの基礎知識も問われる試験です。筆者も、Kubernetes、Hadoop、AIに携わっているので、先週、この試験を受験し、合格しました。

この「HPE2-N68」に合格すると、「HPE Product Certified - Containers [2021]」という資格が与えられます。米国HPEで認定される正式なベンダーIT資格であるため、システムインテグレーターや開発事業者、IT部門のエンジニアの方は、日本だけでなく、この資格を履歴書に書いて海外での就職面接に臨むことが可能です。

商用Kubernetesと商用HadoopとAIというと、かなり幅広いように感じますが、本試験は、以下にフォーカスしています。

• 商用Kubernetes製品：オープンソース100%純正のKubernetesエンジンを搭載したコンテナー製品であるEzmeral Runtime（エズメラル・ランタイム）とEzmeral Runtimeで稼働するEzmeral ML Ops（エズメラル・エムエルオプス）
• 商用Hadoop/NAS製品：Hadoop互換のビッグデータ基盤ソフトウェアのEzmeral Data Fabric（エズメラル・データ・ファブリック、旧称、MapR）
• AIの基礎知識

上記の商用Kubernetes製品とその拡張機能であるEzmeral ML Ops、商用Hadoop製品、一般的なAIの話の3つが試験範囲に入っている、いわば、三刀流な感じの内容の認定試験です。海外のインフラ系のIT企業への就職面接や、HPEのコンテナ製品を取り扱うインテグレーターの方は、スキルを証明する上で有利になるかと思いますので、持っておいて決して損はないと思います。

三刀流のそれぞれが、どのような内容なのか、学習ポイントも含めてすこし解説します。

■商用Kubernetes製品：Ezmeral RuntimeとEzmeral ML Opsの正確な製品知識が問われる

この試験のメインともいうべき内容です。コンテナ基盤ソフトウェアの「Ezmeral Runtime（旧称、Ezmeral Container Platform）」と、そのEzmeral Runtimeの上で動く「Ezmeral ML Ops」の正確な製品知識が問われます。「正確な」というのがポイントで、ぼんやり概要レベルを知っているというレベルではなく、正確にキチンと理解しておく必要があります。主に、以下に挙げる項目は、しっかり理解しておく必要があります。

• Ezmeral Runtimeの基本的概念、特徴、仕組み、機能、システム構成（ホストの台数やディスク構成）、他社製品と比較しての主なメリット
• Ezmeral Runtimeのインストールのセットアップ手順やアップグレードに必要な要件
• コンテナの概念、Docker、 Kubernetesの概念
• 永続的ストレージの利用（FS mount機能とDataTap機能）
• 製品ならではのソフトウェアコンポーネント
• Helm（ヘルム） vs. KubeDirector（キューブダイレクター）
• Ezmeral Runtimeで稼働するKubernetesホスト
• Ezmeral Runtimeで稼働する非Kubernetesホスト（EPICホスト）
• ホスト、クラスター、テナントの概念、高可用性（HA：コントローラホスト3台＋ゲートウェイホスト2台）
• 監視、可視化　等

試験は、選択式の問題が40問出題されるのですが、いまいちイメージが沸かないという方がほとんどかと思いますので、問題文と選択肢の例を挙げてみます。

例えば、オープンソースで提供されるKubernetesでは、Pod（ポッド）というコンテナの集合体をデプロイすることがあります。そのようなPodをデプロイする場合、どのようなオブジェクトを指定するのかといった内容が問われます。米国HPEから、サンプル問題が公開されていますが、日本語に訳すと、こんな感じです。

【問題】ネイティブのKubernetesを使用していて、3つの同一のコンテナをデプロイする必要があります。 これを行うための推奨される方法はどれですか？

A.   ポッドの3つのレプリカを指定するデプロイメントオブジェクトを作成する。これは、必要なコンテナ設定を定義する。

B.   3つの別々のコンテナを指定するポッドオブジェクトを作成する。各コンテナに同じ設定を指定する。

C.   1つのコンテナオブジェクトを作成する。次に、そのオブジェクトの3つのインスタンスを別のポッドオブジェクトで指定する。

D.   3つのコンテナオブジェクトを作成する。オブジェクトごとに同じイメージと設定を指定する。

問題文に「3つの同一のコンテナをデプロイ」とあります。すなわち、レプリカをデプロイする必要があるわけです。Kubernetes環境においては、レプリカの場合、YAMLファイル内の「kind:」パラメータに「ReplicaSet」か、あるいは、デプロイメントオブジェクトを表す「Deployment」を指定できます。しかし、Kubernetesでは、より上位レベルの「Deployment」を指定してデプロイするのが推奨されています。したがって、Aが正解です。

このように、「Kubernetesでは、Podというコンテナの集合体でデプロイする」というぼやっとした概要レベルの知識では正解に辿り着けないので、教科書の内容を正確に理解する必要があります。

■商用Hadoop製品：Ezmeral Data Fabric（旧称、MapR）が問われる

商用Hadoop製品は、Ezmeral Data Fabric（旧称、MapR） がメインですが、これもEzmeral Data Fabricの特徴、メリット、Ezmeral Runtime環境での利用、Apache Sparkなど、しっかり理解しておく必要があります。

■一般的なAI関連の基礎知識

Ezmeral製品だけでなく、一般的なAIの基礎知識も問われます。AIの開発・運用を省力化するための基盤ソフトウェアであるEzmeral ML Opsの製品知識を語る上で、その前提となる「AIそのものの基礎知識」の習得が必要です。これも、米国HPEから、サンプル問題が公開されています。

【問題】機械学習（ML）において、「モデル」は何を意味しますか？

A.   タスクを実行するためにデータセットでトレーニングされたアルゴリズム。

B.   特定のユースケースにまだ適応されていないオープンソースアルゴリズム。

C.   トレーニング環境にデプロイするSparkやPyTorchなどのアプリケーションの選択。

D.   機械学習（ML）の運用ライフサイクルを管理するためのワークフロー。

上記の米国HPEから公開されているサンプル問題を見ると、AIにおける「モデル」とは一体何を意味しており、そのモデルがML Opsのどの段階で、どのように使われるのかなど、AIのコーディングの手法というよりは、むしろ、AIの概念や基礎をちゃんと理解しておかなければならないことがわかります。ML Ops/AI分野における基礎中の基礎の知識が問われるのです。ちなみに上記の問題の正解は、Aです。

教科書で学ぶ内容全体を通して、Ezmeral製品に特化した内容が大多数を占めますが、正確な知識と言っても、営業系SEが知っておくべきEzmeral製品に特化した機能、位置づけ、管理手法などを幅広く、かつ、漏れなく正確に体系立てて学習し、理解することが必要です。

上記のサンプル問題2つからもわかるように、正確な知識と読み解く力が必要です。「XXXをインストールするのに必要な要件（requirements）はどれか？」と問われているなら、キチンと正しい「要件」を選択する必要があります。インストールするのに必要な「要件」（requrements）なのか、それとも、要件ではなく推奨事項（recommendation）なのか、しっかり問題文と選択肢を注意深く読む必要があります。

■コンテナやAIというと、難しいそうなイメージがあるが、実は、製品知識の試験

Kubernetes＋Hadoop＋AIの試験というと、なんだかバリバリのソフトウェアの開発者が受験するような、ソフトウェアのAPI仕様の問題やコーディングレベルの問題が出題される難解な試験のイメージがありますが、本試験は、そうではありません。あくまで、コンテナ、ビッグデータ、AIを含むEzmeral製品特有の知識を「ぼやーっと」ではなく正確に理解できているかどうかの試験です。

なので、開発者向けではなく、どちらかというと、商用コンテナ製品のEzmeral Runtimeを取り扱うIT運用管理者向けの試験です。

商用Kubernetes製品のAdmin系の資格取得を模索している人は、受験を検討してみてはいかがでしょうか。

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• 上記のサンプル問題2問と解答
• Ezmeral Runtime（旧称、Ezmeral Container Platform）のドキュメント
• Ezmeral Data Fabric（旧称、MapR）のドキュメント

masazumi Koga (Twitter: @masazumi_koga)