# チュートリアル：実行中のワークロードの背後にあるアーティファクトを置き換える > チュートリアル：実行中のワークロードの背後にあるアーティファクトを置き換える - > 実行中のワークロードのアーティファクトを、ローリング置換によって新しいものと交換します。エンドポイントの変更や手動での切り替えは不要です。 This Markdown file sits beside the HTML page at the same path (with a `.md` suffix). It summarizes the topic and lists links for tools and LLM context. Companion generated at `2026-09-02T14:28:12.979862+00:00` (UTC). ## Primary page - [チュートリアル：実行中のワークロードの背後にあるアーティファクトを置き換える](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar). ## Sections on this page - [前提条件](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#prerequisites): In-page section heading. - [置換を開始する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#start-the-replacement): In-page section heading. - [オプション：同じ呼び出し内でオートスケーリングを設定する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#configure-autoscaling-in-the-same-call): In-page section heading. - [置換の監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#monitor-the-replacement): In-page section heading. - [ライフサイクルイベントの監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#watch-the-lifecycle-events): In-page section heading. - [置換中のOpenTelemetryによる監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#monitor-with-opentelemetry): In-page section heading. - [最終状態の確認](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#verify-the-final-state): In-page section heading. - [置換履歴](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#replacement-history): In-page section heading. - [置換のキャンセル](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#cancel-a-replacement): In-page section heading. - [Infrastructure-as-Codeに代わる方法（Pulumi）](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#declaratively): In-page section heading. ## Documentation content このチュートリアルでは、 ローリング置換 の全プロセスについて説明します。エンドポイントのURL、ガバナンス、IDを維持したまま、実行中のワークロードのアーティファクトを新しいものと交換します。プラットフォームは候補のプロトンを立ち上げ、それが `running` に達するのを待ってから、古いプロトンを停止（ティアダウン）します。概念モデル（アーティファクトのステータスごとの置換ルール、候補の `running` 述語、ステートマシン、およびIaCのトレードオフ）については、 [置き換えてロールアウト](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/replace-artifact-rollouts.html.md) を参照してください。 ## 前提条件 開始する前に以下が必要です。 | 前提条件 | 備考 | | --- | --- | | 実行中のワークロード | $WORKLOAD_IDは、locked（ロック済み）のserviceアーティファクトをバックエンドとするワークロードを参照します。 | | 新しいロック済みアーティファクト | $NEW_ARTIFACT_IDは、ロールアウト先のロック済みのserviceアーティファクトです。 | | 一致するアーティファクトステータス | 両方のアーティファクトがlocked（本番）であるか、両方がdraft（開発）である必要があります。マトリックスと、異なるステータス間での置換が許可されていない理由については、置き換えてロールアウトを参照してください。 | | curlとjqを備えたターミナル | このチュートリアルでのHTTP呼び出しとJSONの解析に使用します。jqがない場合は、各コマンドから末尾の\\| jq ...を削除して生のJSONレスポンスを読み取るか、jqlang.orgからjqをインストールしてください。 | ``` export DATAROBOT_ENDPOINT=[https://app.datarobot.com/api/v2](https://app.datarobot.com/api/v2) export DATAROBOT_API_TOKEN= ``` ## 置換を開始する ``` curl -X POST "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/replacement" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "artifactId": "'"${NEW_ARTIFACT_ID}"'", "strategy": "rolling", "config": { "warmupDurationMinutes": 10, "keepOldVersionMinutes": 60 } }' ``` `202 Accepted` と `Replacement` の本文を返します。プラットフォームは `${NEW_ARTIFACT_ID}` から候補のProtonを作成し、Readinessプローブを通過するのを待ってから、それをアクティブに昇格させ、古いProtonを破棄します。 一般的なエラー応答： | コード | 原因 | | --- | --- | | 404 | ワークロードまたはアーティファクトが見つからないか、呼び出し元からアクセスできません。 | | 422 | 置換がすでに進行中であるか、ワークロードにアクティブなProtonがないか、新しいアーティファクトが互換性検証に失敗しました。 | ### オプション：同じ呼び出し内でオートスケーリングを設定する 候補のProtonがすでに設定されたオートスケーリングで開始するように、リクエストに `runtime` を含めます： ``` curl -X POST "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/replacement" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "artifactId": "'"${NEW_ARTIFACT_ID}"'", "strategy": "rolling", "config": {"warmupDurationMinutes": 10, "keepOldVersionMinutes": 60}, "runtime": { "containerGroups": [{ "name": "default", "containers": [{"name": "agent", "resourceAllocation": {"cpu": 2, "memory": "4GB"}}], "autoscaling": { "enabled": true, "minReplicaCount": 2, "maxReplicaCount": 10, "policies": [{ "scalingMetric": "cpuAverageUtilization", "target": 70 }] } }] } }' ``` > [!TIP] ゼロスケーリングに代わる方法 > バースト性のあるワークロードやトラフィックが少ないワークロードの場合は、 `httpRequestsConcurrency` に `minReplicaCount: 0` を指定し、アイドル時にレプリカ数が0になるようにします。トレードオフは、アイドル期間後にトラフィックが再開する際にコールドスタートが発生することです。レイテンシーの影響を受けやすいワークロードの場合は、 `minReplicaCount: 1` を指定します。 [スケーリング指標](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/operate-workloads/runtime-settings.html.md#scaling-metrics) を参照してください。 `runtime` を省略した場合、新しいアーティファクトではワークロードの現在のランタイムが再利用されます。 ## 置換の監視 置換のステータスは2つの方法で観察できます。 `GET /replacement` を介して直接観察するか、Protonを検査するかです。 ``` # Active replacement snapshot curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/replacement" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" | jq '{status, strategy, candidateArtifactId, candidateProtonIds}' # Per-proton view: summary state only curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/protons" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" | jq '.data[] | {id, artifactId, role, status}' ``` 置換 スナップショット（ `ReplacementStatus` ）は、以下の状態を経由します。 ``` submitted -> initializing -> promoting -> finalizing -> completed ``` 実行中、 候補Proton （ `ProtonStatus` ）は以下の状態を経由します。 ``` {"id": "lat_abc123", "artifactId": "art_v1", "role": "active", "status": "running"} {"id": "lat_def456", "artifactId": "art_v2", "role": "candidate", "status": "warming"} ``` 置換が `completed` になるまで待ちます。プラットフォームはすべての移行を自動的に実行します。 `promoting` と `finalizing` の間にクライアントのアクションは必要ありません。候補が `provisioning` 、 `launching` 、または `warming` で停止した場合は、プレディケートテーブルとデバッグについて [ライフサイクルの状態](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/operate-workloads/lifecycle-states.html.md) を参照してください。 > [!NOTE] 置換中、WorkloadレベルのステータスはアクティブなProtonのままになります > 候補の中間状態（ Proton専用 であり、Workloadレベルに表示されることのない `warming` など）は、 `/workloads/{id}/protons/` を介してのみ確認できます。置換中に `GET /workloads/{id}` を呼び出すと、引き続きアクティブなProtonの `running` ステータスが表示されます。Workload/protonの予測については、 [ライフサイクルの状態](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/operate-workloads/lifecycle-states.html.md) を参照してください。 候補のレプリカごとの詳細（ログテール、コンテナごとの準備状況、再起動回数）については、候補のProtonで直接 `statusDetails` を呼び出してください。リストおよび取得Protonエンドポイントには埋め込まれていません。 ``` CANDIDATE_ID=$(curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/protons" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" \ | jq -r '.data[] | select(.role == "candidate") | .id')| curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/protons/${CANDIDATE_ID}/statusDetails" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" | jq '.' ``` ### ライフサイクルイベントの監視 `/events` エンドポイントは、置換の作成、候補の `running` への到達、トラフィックの切り替え、古いprotonのドレインなど、置換の経緯を記録します。 ``` curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/events" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" | jq '.data[] | {timestamp, eventType, details}' ``` ### 置換中のOpenTelemetryによる監視 ワークロードのOpenTelemetryログ、トレース、および指標は、 `/api/v2/otel/workload/{workload_id}/...` にあるプラットフォームのオブザーバビリティ基盤を通じて公開されます（注：単数の `workload` 。 `entityType` 列挙型は `deployment` 、 `use_case` 、 `experiment_container` 、 `custom_application` 、または `workload` です）： ``` curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/otel/workload/${WORKLOAD_ID}/logs/" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/otel/workload/${WORKLOAD_ID}/traces/" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/otel/workload/${WORKLOAD_ID}/metrics/" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" ``` OTel基盤は、置換中のアクティブなProtonと候補のProtonの両方を集約します。Proton単位またはレプリカ単位の分離については、 [置換の監視](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/update-workloads/tutorial-replace-artifacts.html.md#monitor-the-replacement) で説明されているWorkload APIの `/protons/{proton_id}/statusDetails` エンドポイントを使用してください。 ## 最終状態の確認 置換が `completed` に到達すると、候補が昇格し、古いProtonがティアダウンされます。以下のコマンドを実行して、最終状態を確認します。 ``` curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/protons" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" | jq '.data[] | {id, artifactId, role, status}' ``` 新しいアーティファクトと `active` の役割を持つ単一のprotonが表示されるはずです。 ``` {"id": "lat_def456", "artifactId": "art_v2", "role": "active", "status": "running"} ``` ワークロードレベルのビューは次のようになります。 ``` curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" | jq '{status, artifactId, importance, endpoint}' ``` `artifactId` は `${NEW_ARTIFACT_ID}` になり、 `endpoint` は置換前と 変わらない はずです。これがAPI駆動パスのポイントです。 ### 置換履歴 過去の置換は `/workloads/{id}/history` （ページ分割された `Replacement` エントリー）に表示されます。 ``` curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/history" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" ``` 「昨日の14:30にどのアクティブなアーティファクトがあったか？」などの疑問や、置換の連鎖に役立ちます。各エントリーには、候補とアクティブなprotonのID、およびタイムスタンプが含まれています。 ## 置換のキャンセル 候補が失敗していて、ローリングウィンドウがタイムアウトするのを待ちたくない場合は、アクティブな置換をキャンセルします。 ``` curl -X DELETE "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/replacement" \ -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" ``` `202 Accepted` を返します。プラットフォームは置換を `status: canceling` に設定して候補を元に戻し（状態は `finalizing` を経て移行します）、ワークロードは元のアーティファクトがアクティブなままの置換前の状態に戻ります。 ## Infrastructure-as-Codeに代わる方法（Pulumi） Infrastructure-as-Codeは、 `artifact_id` を変更時置換の属性として扱うことで、ワークロードレベルの再構築という1つの置換形態をモデル化します。これを変更すると、PulumiまたはTerraformがトリガーされ、アップタイムを維持するために `delete_before_replace = false` を指定して新しいワークロードを立ち上げ、古いワークロードをティアダウンします。 ``` import pulumi import pulumi_datarobot as datarobot # Requires pulumi-datarobot >= 0.10.38 prod = datarobot.Workload( "agent-prod", name="agent-prod", artifact_id=new_artifact_id, # bump this -> triggers IaC replace importance="high", runtime={"container_groups": [{"replica_count": 2, "containers": [{ "name": "agent", "resource_allocation": {"cpu": 2, "memory": 4294967296}, }]}]}, opts=pulumi.ResourceOptions(delete_before_replace=False), ) ``` > [!WARNING] 重要な違い：IaCはワークロードを置換し、APIはprotonを置換する > IaCの置換は ワークロード を再構築します。つまり、 エンドポイントのURLが変更されます 。 `POST /workloads/{id}/replacement` は安定したワークロードの下で proton を入れ替えるため、 エンドポイントは維持されます 。どちらもローリングですが、エンドポイントを維持するのは片方だけです。完全なIaCの比較と「どちらを使用すべきか」のガイダンスについては、 [Pulumiによるワークロードの管理](https://docs.datarobot.com/ja/docs/workload-api/workload-interfaces/workload-pulumi/index.html.md) を参照してください。