予測を「履歴」として残すなら、まず Overwrite を疑う～Databricks認定データエンジニアプロフェッショナル
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予測を「履歴」として残すなら、まず Overwrite を疑う
サブスクリプション型サービスを運営する Revenue Analytics チームでは、顧客の解約リスクを 毎日推論 し、翌朝には営業チームがフォローできる状態を作りたいと考えています。
データサイエンス側では、本番モデルを MLflow の Production ステージに登録済みです。
Lake チームは、そのモデルを使って 日次バッチ推論 を実行し、結果を Delta テーブルへ保存する役割を担っています。
ここで設計上、重要な要件がありました。
推論結果を日付付きで履歴保存したい
過去との比較を可能にしたい
不要な上書きや I/O を避けたい
推論結果は次のように DataFrame として生成されます。
[from pyspark.sql.functions import current_date
model = mlflow.pyfunc.spark_udf(
spark,
model_uri="models:/risk_scoring/Production"
)
features_df = spark.table("subscriber_features")
feature_cols = [
"tenure_days",
"inactive_days",
"satisfaction_score"
]
preds_df = (
features_df.select(
"subscriber_id",
model(*feature_cols).alias("risk_score"),
current_date().alias("scored_on")
)
)]
この preds_df を、将来の比較に耐えながら、書き込みコストを最小化して保存したい。
どの設計が自然でしょうか。
検討案
A. preds_df.write.mode("append").saveAsTable("subscriber_risk_scores")
B. preds_df.write.format("delta").mode("overwrite").saveAsTable("subscriber_risk_scores")
1. この問題で最初に考えるべきこと
このユースケースで最も重要なのは、次の問いです。
推論結果を「更新対象」として扱うのか、それとも「履歴イベント」として扱うのか？
今回の要件を見ると答えは明確です。
毎日推論する
日付付きで残す
時系列比較したい
つまり、推論結果そのものが 時系列データ です。
この時点で、「毎回上書き」という設計はかなり違和感があります。
2. overwrite が危険な理由
overwrite は一見シンプルです。
しかし裏でやっていることは重いです。
テーブル全体を書き直す
過去データを消す
または再計算して戻す
つまり毎日こうなります。
Day1 → 保存
Day2 → Day1 を消して上書き
Day3 → Day2 を消して上書き
これでは履歴が消えます。
さらに問題があります。
書き込み I/O が増える
コストが増える
再現性が下がる
「あの日の予測は何だったか？」
を後から説明できなくなります。
ML 系の運用では、これはかなり危険です。
3. append が自然な理由
一方 append は非常に地味です。
でも今回の要件には完璧に合います。
append がやることは単純です。
今日の推論結果だけ追加
過去には触らない
履歴を静かに積み上げる
つまり、
Day1 → 追加
Day2 → 追加
Day3 → 追加
という形になります。
特に今回のコードには次の列があります。
[current_date().alias("scored_on")]
これが重要です。
scored_on があることで、
今日のスコア
昨日のスコア
先週のスコア
を後から比較できます。
例えば、
リスクが急上昇した顧客
徐々に悪化している顧客
改善傾向にある顧客
を分析できるようになります。
4. 実務での考え方
実務では、推論結果は次のどちらかに分類します。
スナップショット型
「今の状態だけあればよい」
この場合は overwrite があり得ます。
履歴イベント型
「過去も含めて比較したい」
この場合は append が基本です。
解約リスクや需要予測は、多くの場合後者です。
営業活動やモデル改善では、
なぜ悪化したか
いつ変化したか
を見たくなるからです。
5. 実務でさらに良くするなら
実運用では次のような設計もよく使われます。
scored_on で partitionBy
append で日次追加
例えば、
[preds_df.write
.mode("append")
.partitionBy("scored_on")
.saveAsTable("subscriber_risk_scores")]
こうすると、
日付単位検索が速い
I/O が効率化される
履歴保持と性能を両立できる
ようになります。
まとめ
このユースケースの本質は、
推論結果を履歴として扱うかどうか
です。
今回の要件では、
毎日推論
履歴保持
時系列比較
コスト最適化
が求められています。
したがって正解は A です。
[preds_df.write
.mode("append")
.saveAsTable("subscriber_risk_scores")]
推論結果を履歴として残すなら、
まず Overwrite を疑う。
この感覚を持てると、ML 推論基盤の設計ミスが大きく減ります。
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