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    Platform For AI:Flink リソースクォータ

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    Platform For AI:Flink リソースクォータ

    最終更新日:Jul 23, 2025

    Platform for AI (PAI) では、フルマネージド Flink リソースを PAI ワークスペースに関連付けて、大規模分散モデルトレーニングに使用できます。このトピックでは、フルマネージド Flink リソースを購入し、モデルのトレーニングに使用する手順について説明します。

    フルマネージド Flink リソース

    Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink は、Apache Flink 上に構築されたエンドツーエンドのリアルタイムビッグデータ分析プラットフォームであり、1 秒未満の応答時間でデータを処理できます。詳細については、「Realtime Compute for Apache Flink とは」をご参照ください。

    前提条件

    このトピックで説明されている操作を実行する前に、以下の要件が満たされていることを確認してください。

    • Alibaba Cloud アカウントを持っていること。Alibaba Cloud アカウントをお持ちでない場合は、最初に作成してください。

    アカウントと権限の要件

    • Alibaba Cloud アカウント（推奨）：Alibaba Cloud アカウントを使用すると、追加の承認なしですべての操作を完了できます。

    • RAM ユーザー：

      • RAM ユーザーを使用してフルマネージド Flink リソースを購入する場合、その RAM ユーザーにAliyunStreamFullAccess 権限を付与する必要があります。詳細については、「RAM ユーザーに権限を付与する」をご参照ください。

      • Flink にタスクを送信するには、Flink コンソールの名前空間で RAM ユーザーにオーナーロールを割り当てる必要があります。 詳細については、「名前空間で操作を実行する権限をアカウントに付与する」をご参照ください。

      • RAM ユーザーを使用してフルマネージド Flink リソースをワークスペースに関連付ける場合は、そのワークスペースで RAM ユーザーに管理者ロールを割り当てる必要があります。 RAM ユーザーを使用して Machine Learning Designer でフルマネージド Flink リソースによるモデルトレーニングを実行する場合は、そのワークスペースで RAM ユーザーにアルゴリズム開発者ロールを割り当てる必要があります。 詳細については、「ワークスペースのメンバーを管理する」をご参照ください。

    フルマネージド Flink リソースの購入

    1. [PAI コンソール] にログインします。

    2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[AI 計算リソース] > [リソースクォータ] を選択します。[リソースクォータ] ページで、[フルマネージド Flink リソース] をクリックします。

    3. （オプション） [フルマネージド Flink リソース] タブで、[有効化] をクリックします。

      説明

      フルマネージド Flink リソースを初めて使用する場合は、この操作を実行してフルマネージド Flink リソースを購入する必要があります。詳細については、「フルマネージド Flink を有効化する」をご参照ください。

      Realtime Compute for Apache Flink を既に有効化していて、さらにフルマネージド Flink リソースを購入する場合は、次の手順に進みます。

    4. [フルマネージド Flink] タブで、[リソース] をクリックします。

    5. [Realtime Compute For Apache Flink コンソール] で、[購入] をクリックします。フルマネージド Flink リソースの購入方法の詳細については、「フルマネージド Flink を有効化する」をご参照ください。

      フルマネージド Flink リソースを購入した後、[フルマネージド Flink リソース] タブでリソースやその他の情報を表示できます。

      image

    ワークスペースへのフルマネージド Flink リソースの関連付け

    ワークスペースで計算にフルマネージド Flink リソースを使用する場合は、次のいずれかの方法でリソースをワークスペースに関連付ける必要があります。

    • ワークスペースの作成時に、ワークスペースにリソースグループを追加します。詳細については、「ワークスペースの作成と管理」をご参照ください。

    • 次の手順を実行して、フルマネージド Flink リソースを既存のワークスペースに関連付けます。

      1. [PAI] コンソールにログインします。

      2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[ワークスペース] をクリックします。ワークスペースリストページで、フルマネージド Flink リソースを関連付けるワークスペースを見つけ、ワークスペース名をクリックします。

      3. ワークスペース詳細ページの右側で、[ワークスペースの設定] > [計算資源の設定] を選択し、[フルマネージド Flink リソース] タブで、フルマネージド Flink リソースを関連付けます。 詳細については、「ワークスペースの計算資源を管理する」をご参照ください。

    Machine Learning Designer でフルマネージド Flink リソースを使用してモデルをトレーニングする

    1. フルマネージド Flink リソースに関連付けられているワークスペースに移動します。[ビジュアルモデリング（デザイナー）] ページで空白のパイプラインを作成します。詳細については、「カスタムパイプラインを作成する」をご参照ください。

    2. フルマネージド Flink リソースで実行できる以下のコンポーネントをキャンバスにドラッグできます。

      • ベータアルゴリズムフォルダ内のコンポーネントを除く、Alink フレームワークのすべてのコンポーネント。各 Alink コンポーネントには紫色の点が付いています。image.png

      • カスタムアルゴリズムコンポーネント。詳細については、「PyAlink スクリプト」をご参照ください。

    3. 右側ウィンドウの [パイプラインのプロパティ] タブで、[Alink または FlinkML で推奨されるデフォルトリソース] パラメーターを [Flink] に設定します。

      image.png

      重要

      Alink コンポーネントをグループで実行する場合は、[Alink で推奨されるデフォルトリソースタイプ] パラメーターを Flink に設定する必要があります。設定しない場合、Alink グループのデフォルトタイプのリソースが使用されます。Alink グループの実行リソースタイプの設定方法の詳細については、「Alink コンポーネント」をご参照ください。

    4. 次のいずれかの方法でコンポーネントを実行します。

      • フルマネージド Flink リソースに依存する単一のコンポーネントを実行します。たとえば、PyAlink スクリプトコンポーネントを実行できます。詳細については、「PyAlink スクリプト」をご参照ください。

      • フルマネージド Flink リソースに依存するコンポーネントと、他のタイプのリソースに依存するコンポーネントを連結して実行します。たとえば、FM Train、FM Prediction、および Binary Classification Evaluation コンポーネントを含む Factorization Machine (FM) 推奨モデルを作成できます。 FM Train コンポーネントと FM Prediction コンポーネントは、フルマネージド Flink リソースに依存します。Binary Classification Evaluation コンポーネントは、MaxCompute リソースに依存します。詳細については、「Alink フレームワークに基づいて FM 推奨モデルを作成する」をご参照ください。

      • フルマネージド Flink リソースに依存する複数のコンポーネントを同時に実行します。詳細については、「Alink コンポーネント」をご参照ください。

    5. コンポーネントを実行した後、キャンバスでコンポーネントを右クリックし、[ログの表示] を選択して、コンポーネントのログを表示します。

      image.png [ログ] タブで、ログコンテンツの Ververica Platform (VVP) リンクをクリックして、コンポーネントの計算の詳細を表示することもできます。