# AWS Glue for Ray での Ray Core と Ray Data の使用
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**重要**  
AWS Glue for Ray は、2026 年 4 月 30 日以降、新規のお客様の受付を終了します。AWS Glue for Ray を使用する場合は、上記日付よりも前にサインアップしてください。既存のお客様は、通常どおりサービスを引き続き使用できます。AWS Glue for Ray と同様の機能については、Amazon EKS をご覧ください。詳細については、「[AWS Glue for Ray のサポート終了](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/awsglue-ray-jobs-availability-change.html)」を参照してください。

Ray は、クラスター全体に作業を分散することで Python スクリプトをスケールアップするためのフレームワークです。Ray はさまざまな問題の解決策として利用できます。つまり、特定のタスクを最適化するためのライブラリを提供しています。AWS Glue では、Ray を使用して大規模なデータセットを変換することに重点を置いています。AWS Glue は Ray Core の一部と Ray Data をサポートしているため、このタスクが容易になります。

## Ray Core とは
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分散アプリケーションを構築する最初のステップは、同時に実行できる作業を特定して定義することです。Ray Core には、同時に実行できるタスクを定義するために使用する Ray の機能が一部含まれています。Ray では、提供されるツールを学習するのに役立つリファレンスおよびクイックスタート情報を入手できます。詳細については、「[What is Ray Core?](https://docs.ray.io/en/latest/ray-core/walkthrough.html)」と「[Ray Core Quick Start](https://docs.ray.io/en/latest/ray-overview/getting-started.html#ray-core-quick-start)」を参照してください。Ray で同時タスクを効果的に定義する方法の詳細については、「[Tips for first-time users](https://docs.ray.io/en/latest/ray-core/tips-for-first-time.html)」を参照してください。

**Ray のタスクとアクター**  
AWS Glue for Ray ドキュメントでは、Ray の中核的な概念であるタスクとアクターについて言及することがあります。  
Ray では、分散コンピューティングシステムの構成要素として Python の関数とクラスを使用します。Python の関数や変数をクラスで使用すると「メソッド」や「属性」になるのと同様に、ワーカーにコードを送信するために Ray で使用すると、関数は「タスク」になり、クラスは「アクター」になります。Ray で使用される可能性のある関数やクラスは、`@ray.remote` アノテーションで識別できます。  
タスクとアクターは設定可能で、ライフサイクルがあり、そのライフサイクルを通じてコンピューティングリソースを消費します。エラーをスローするコードは、問題の根本原因を見つける場合に、タスクまたはアクターまでさかのぼることができます。したがって、AWS Glue for Ray ジョブの設定、モニタリング、デバッグの方法を学習するときに、これらの用語が出現する可能性があります。  
タスクとアクターを効果的に使用して分散アプリケーションを構築する方法を学習するには、Ray のドキュメントの「[Key Concepts](https://docs.ray.io/en/latest/ray-core/key-concepts.html)」を参照してください。

## AWS Glue for Ray での Ray Core
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AWS Glue for Ray 環境では、ログの収集と視覚化だけでなく、クラスターの形成とスケーリングも管理します。こうした懸念事項を管理しているため、当社は、オープンソースのクラスターでこれらの対処に使用される、Ray Core の API へのアクセスとサポートを制限しています。

マネージド `Ray2.4` ランタイム環境では、以下はサポートされていません。
+ [Ray Core CLI](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/ray-core/api/cli.html)
+ [Ray State CLI](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/ray-observability/api/state/cli.html)
+ `ray.util.metrics` Prometheus メトリクスユーティリティメソッド:
  + [Counter](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/ray-core/api/doc/ray.util.metrics.Counter.html)
  + [Gauge](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/ray-core/api/doc/ray.util.metrics.Gauge.html)
  + [Histogram](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/ray-core/api/doc/ray.util.metrics.Histogram.html)
+ その他のデバッグツール
  + [ray.util.pdb.set\$1trace](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/ray-core/api/doc/ray.util.pdb.set_trace.html)
  + [ray.util.inspect\$1serializability](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/ray-core/api/doc/ray.util.inspect_serializability.html)
  + [ray.timeline](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/ray-core/api/doc/ray.timeline.html)

## Ray Data とは
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データソースや送信先に接続する場合、データセットを処理する場合、一般的な変換を開始する場合などに Ray Data を使用すれば、Ray データセットの変換に関する問題を Ray で簡単に解決できます。Ray Data の使用方法の詳細については、「[Ray Datasets: Distributed Data Preprocessing](https://docs.ray.io/en/releases-2.4.0/data/dataset.html)」を参照してください。

Ray Data やその他のツールを使用すると、データにアクセスできます。Ray 内におけるデータへのアクセスの詳細については、「[Ray ジョブのデータに接続する](edit-script-ray-connections-formats.md)」を参照してください。

## AWS Glue for Ray での Ray Data
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Ray Data では、マネージド `Ray2.4` ランタイム環境がデフォルトでサポートおよび提供されています。提供されるモジュールの詳細については、「[Ray ジョブで提供されるモジュール](edit-script-ray-env-dependencies.md#edit-script-ray-modules-provided)」を参照してください。