ハイブリッドクラウド環境でのAI開発

AI開発における開発環境として「ハイブリッドクラウド環境」が注目を集めています。

「ハイブリッドクラウド環境の概要」と「AI開発」の関係についてご紹介します。

「ハイブリッドクラウド」とは

■概要

ハイブリッドクラウドとは、「オンプレミスインフラ」+「プライベートクラウドサービス」+「パブリッククラウドサービス(AWSやAzureなど)」を組み合わせてオーケストレーション構成されている環境を指します。

さまざまな「コンピューティング機能」+「ストレージ機能」+「各種サービス」を組み合わせて利用できる点が特徴で、柔軟な拡張性と最適なデータセキュリティを備える環境を構築できます。

■特徴

相互運用

ハイブリッドクラウドは、「パブリッククラウド」と「プライベートクラウド」の両方のメリットを利用でき、さらに、既存のオンプレミス環境(データセンター)のアーキテクチャを接続して活用できます。

ハイブリッドアプローチでは、アプリケーションとコンポーネントについて、それぞれの境界を超えて相互利用できます。
・クラウド ←→ オンプレミス
・クラウドインスタンスA ←→ クラウドインスタンスB
・レガシーアーキテクチャ ←→ 最新アーキテクチャ など

特にデータセキュリティ面などにおいて、すべての開発環境をパブリック/プライベートクラウドに移行することが難しい現実もあるため、現実および将来の柔軟な拡張性を見越してハイブリッドクラウド環境を導入する企業が増えています。

共通データ管理

ハイブリッドクラウドインフラにおいて、「オンプレミスのデータセンター」「プライベートクラウド」「パブリッククラウド」の各種リソース/ワークロードは物理的には分断されています。

しかし、論理的に統一されたデータ管理の仕組みを構築できるため、物理的な場所を意識することなく、同一のソフトウェア定義型アプローチを使用して各種データにアクセスできます。

■メリット

コスト面

独自のデータセンター機器として、すべてを購入する必要がないため、イニシャルコスト(初期設備投資)を削減できます。

即応性(柔軟性)

データセットを処理する場合など、日々進化し続けるニーズや技術発展に応じて最適に処理できるデータ管理要件に対して、臨機応変に柔軟に対応できます。

拡張性

短期間プロジェクトについて、一時的にパブリッククラウドリソースを割り当てることで、膨大なコンピューティングリソースを利用できます。

段階的クラウド移行

独自のペースで段階的にクラウドに移行できます。

セキュリティレベル運用

「機密性の高いデータはオンプレミス環境/プライベートクラウド環境に保存」「動的に利用するデータはパブリッククラウド環境に保存」など、データの機密性に応じて、保存場所を選択できます。

■デメリット

ランニングコスト

ハイブリッドクラウドでは、プライベートクラウド/パブリッククラウドの利用率が高まると、ランニングコストが増加していくデメリットがあります。

オンプレミス環境で自前で用意する場合との兼ね合いになります。

ハイブリッドクラウド環境でのAI開発

AI開発は最先端のIT分野であるため急激な技術革新が進行しています。AI開発の現場においてハイブリッドクラウド環境の需要が高まっています。

ハイブリッドクラウド環境は、AI開発基盤として「多種多様なデータを1カ所に収集できる」「マルチプロトコル」「柔軟なスケールアウト」「強力なクラウドGPU能力を活用できる」など、変化し続けるAI開発基盤要件に対応しやすいメリットがあります。

まとめ

ハイブリッドクラウド環境は、さまざまなインフラや技術を組み合わせる必要があるため、パブリッククラウド環境のみの利用よりも構築するための難易度は高くなります。

弊社(NALグループ)では、ベトナムでのオフショア開発という形態で、ハイブリッドクラウド環境でのAI機能開発のご提案も行えます。

まずは、お気軽にご連絡ください。
→NAL Human Resources

 

参考元サイト

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