皆様のITインフラは本番環境においてAIワークフローに対応していますか?現在、どの企業も、企業データから得られる分析情報の質を高め、新しいサービスを導入していく手段として人工知能(AI)のテクノロジを活用しようと躍起になっています。ラーニングの運用準備に取りかかるとき、データ管理の問題に直面します。必要とされるパフォーマンスの実現に向けて苦労があるのも事実ですが、データを移動、コピーする作業や、拡大し続ける大規模なデータセット用のストレージを最適化する作業が困難であることに気づくという場合もあります。フローはデータセンターだけに隔離されたものではありません。IoTとAIのテクノロジを導入するとき、エッジからコアへ、コアからクラウドへのデータの移動という課題に直面するのは、どの業種の企業も同じです。ネットアップとパートナー関係にあるいくつかの自動車企業では、増え続ける自動車からデータを収集しています。したデータは、自動運転に必要なAIアルゴリズムのトレーニングに使用されます。そのプロセスにおいて、自動車企業はITテクノロジを文字どおり制限速度いっぱいまで加速しています。[SMART_CONTENT]また、小売業の企業は、世界中に展開された数百もの店舗のPOSデバイスから集めたデータに基づいて、推論モデルを構築しています。ほとんどの店舗にとって11月下旬から新年までが年間で最も忙しい時期なので、年末のデータ量の急上昇は容易に想像がつきます。ベンダーも中にはいます。した主張は、そのベンダーの提供するソリューションが役割を果たすAIパイプラインの中核だけに当てはまる話です。フロー全体を網羅するので、データ運用を成功に導くと同時に、各フェーズで最適なパフォーマンス、効率、コストを実現します。パイプラインの構築にネットアップがどのように役立つかについてお話ししたいと思います。ワークフローにも対応できます。パイプラインに必要なワークフローについて考えてみましょう。データの取り込み:データの取り込みは一般的に、自動車やPOSデバイスからストリーミングされるデータをキャプチャするときのように、エッジで実行されます。ユースケースに応じて、取り込みポイントまたはその周辺にITインフラが必要になる場合もあります。小売企業では、複数のデバイスから集めたデータを統合するための小型のインフラが各店舗で必要になるかもしれません。データの前処理:トレーニング前のデータを正規化するには前処理が必要です。ストレージなどが考えられます。クラスタに一定の間隔でコピーされるのが一般的です。このフェーズで使用されるサーバは、GPUで処理を並列化することで大量のデータに備えます。ここでは物理I/O帯域幅が非常に重要です。導入:トレーニングを終えたモデルは続いてテストに送られ、その後本番環境に移されます。ユースケースによっては、エッジでの処理に戻される場合もあります。レイクにフィードバックされます。データは無期限に保存することもできます。データをアーカイブしたいと思っています。パイプラインを構築しようとしてきました。クラウドの外にデータを移動するには法外なコストがかかるので、いったんデータをクラウドに保管したら、パイプラインの残りのフェーズも結局はクラウドで実行することになるでしょう。データの保管先がクラウドの中であれ外であれ、本番稼働が進み、データ量が増えるにつれて、ボトルネックは必然的に生じます。クラスタで処理するデータをフィードするのに、膨大なI/O帯域幅と極度のI/O並列処理能力が必要になります。アクセスのメリットがあるDevOps型のリポジトリに格納されます。パイプラインが完全な生産性を達成することはありません。パイプラインを管理するための作業時間を増やし続けることを覚悟しなくてはならないでしょう。ファブリックだけです。プロバイダはエッジには対応できませんし、必要とされるI/Oパフォーマンスの達成も容易にはいかないでしょう。ベンダーはトレーニング時の帯域幅の問題を解決しようとしているものの、超低レイテンシを実現することはできませんし、ワークフロー全体をカバーするのに必要なテクノロジも持ち合わせていません。Selectを配置します。ハードウェア上で動作して、データ集約と高度なデータ管理を可能にします。新しく発表されるPlexistorテクノロジは、極めて高速なデータ取り込みが要求される場面に対応できます。FAS(AFF)ストレージです。コピーの必要性を軽減します。Fabrics(NVMe-oF)とPlexistorの改良に取り組んでいます。パイプラインを構築する場合と同じメリットを多数提供します。FabricPoolテクノロジが果たします。ラーニングにまつわるテクノロジを取り上げていく予定ですので、楽しみにしていただければと思います。パイプラインを構築し、将来が保証されたAIインフラへの投資を確保するためにネットアップがどのように支援できるかについて説明します。