現代のビジネスを成功に導くカギは、データ分析・活用にあるといっても過言ではない。私たちは、ディープラーニングや機械学習といったAI技術の発展によって、高速かつ詳細に情報を分析する能力を得た。とはいえ、これらの技術のメリットを最大限に活用するには、相応のITインフラが必要となる。本稿では、AIをビジネスに活用するためのインフラ選びについて解説している。
AI技術に適したインフラが必要
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注意すべきは、AI技術の発展がめざましく、従来のITインフラ技術よりも急速に進化を続けている点だ。データのボリュームや変化が激しく、これまでの企業IT以上のコンピューティング能力や拡張性にすぐれたストレージが求められる。
こうした高度な知識と経験が求められるプラットフォームを、既存の手法を用いて1から調達し、組み上げ、運用することはもはや困難だ。インフラに注ぐ力は、データサイエンスに回すべきである。また将来的な拡張に対しても、従来のようなダウンタイムの長い手法でしか対応できないのでは、大幅な生産性の低下と運用コストの肥大化をまねくことになる。
強力な処理能力、拡張性、運用性
AIに最適なインフラを選ぶにあたって、まず注目したいのは”データ”要件への対応である。データの急増に耐えるデータレイクを容易に運用でき、強力な処理能力を持つプラットフォームだ。ネットアップが提供する「FlexPod Datacenter for AIソリューション」は、強力なCisco UCSサーバー、Cisco Nexusスイッチ、Cisco UCSファブリック インターコネクト、NetApp AFF A800フラッシュ ストレージ アレイを組み合わせ、データ分析に最適化した統合インフラである。
本製品の最大ポイントは、新しいCisco UCS C480 ML M5コンピューティング エンジンにより、データの最近接で超高速なGPUアクセラレーションを活用できる点にある。一貫したアーキテクチャで、機械学習やAIのワークロードを高速化することができる。拡張性にもすぐれており、コンピューティング、ストレージ、GPUのいずれも柔軟に拡張していくことが可能だ。ONTAPのFlexGroup機能を用いれば、ストレージ管理の複雑化を回避することもできる。
また、Cisco UCSサーバーは既存のFlexPodインフラと統合管理することができ、運用負荷が軽減される。FlexClone機能を活用すれば、開発・テスト環境を準備したり、データセットのコピーを作成したりするのも容易である。運用負荷を軽減し、生産性を向上し、モデルの精度向上に努めることができる。すでにFlexPodのユーザーであれば、Cisco UCS C480 ML M5コンピューティング エンジンを追加するだけで、データセンター上のデータをさらに活用できるようになるだろう。高品質な分析データを高速かつ容易に得られるソリューションである。
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≪目次≫
- 人工知能の可能性
- 新しいデータの捉え方
- ITとビジネスの両面で優位に
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