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2021年の記事でもAWSの公式のDockerイメージを使って環境構築をする内容の記事があるのですが、Glue3.0の公式のDockerイメージがリリースされていたので、そちらを使って再度Glueのローカルでの開発環境構築の記事を書いてみようと思います。せっかくなので昨年の記事と少しコードを変えようと思い、AWSの公式ドキュメント[^2]に書かれたコードを基に解説します。

Glueの環境構築は以前の記事（[AWS Glueの単体テスト環境の構築手順、AWS Glueの開発エンドポイントがそこそこお高いのでローカル開発環境を用意しました）にあるのですが、公式のDocker imageが案内されているので改めて、構築してみます。なお、Glueの公式イメージでもJupyter Notebookは利用できるのですが、使い勝手を考慮し、Jupyterlabに差し替えています。

2019年度入社の真鍋です。学生の頃よりクラウドやHadoop等、大規模分散システムの研究をしていました。その経験と私自身の希望もあり、SAIGでは主にインフラ担当として業務に取り組んでいます。今回は私がAI分野のインフラに触れ、MLOpsを知り、SAIG全体で利用する学習基盤を構築するまでに得た知見を、一部ではありますが共有させていただければと思い筆を取りました。