未来技術シリーズ — クラウド＆ネットワーキング
クラウド基盤がAI経済のための稼働レイヤーになりつつある
クラウドコンピューティングは、組織が計算リソースを利用する方法を変えました。
すべてのサーバー、組織、およびインフラストラクチャ要素を直接保有するのではなく、企業はクラウドプラットフォームを通じて計算能力にアクセスできるようになります。
人工知能は、クラウドモデルを次の段階へと押し進めています。
クラウドはますます、AIワークロードのためのOS（稼働基盤）レイヤーになりつつあります。
サーバーからサービスへ
従来のコンピューティングでは、組織が物理システムを購入し、保守する必要がありました。
クラウドコンピューティングは、別のモデルを導入しました:
アクセシブルなサービスとして計算する。
組織は次を用意できるかもしれません。
- 仮想マシン
- ストレージ
- データベース
- ネットワーキング
- 開発プラットフォーム
- 専用の計算リソース
AIは現在、このモデルをアクセラレーテッド・コンピューティングへと拡張しています。
AIには柔軟なインフラが必要
AIワークロードは常に一定ではありません。
企業は、次の間に大きな計算能力を必要とするかもしれません。
- モデルの学習
- 大規模推論
- データ処理
- 研究
- 検証
別の時間帯では、需要は低い可能性があります。
クラウド基盤は、ワークロード要件に応じてリソースをスケールできるため、柔軟性を提供できます。
GPUクラウド基盤
アクセラレーテッド・コンピューティングは、現代のクラウド基盤の重要な要素になっています。
組織は、自分で大規模な物理施設を必ずしも構築せずに、GPUベースのリソースにアクセスできます。
これにより、実験や開発における初期インフラの障壁を下げられる可能性があります。
しかし、基盤となる物理インフラは依然として存在します。
クラウドはデータセンターをなくしません。
それらを抽象化します。
物理層はまだ重要
すべてのクラウドサービスの背後には物理システムがあります。
これらのシステムには:
- データセンター
- サーバー
- GPU
- ネットワーキング
- ストレージ
- 電力
- 冷却
- 光ファイバー接続
これは重要な原則につながります:
クラウドは利用者の観点ではデジタルですが、下には物理が存在します。
クラウド・ネットワーキング
ワークロードが分散されるほど、ネットワーキングの重要性はますます高まります。
アプリケーションは、インフラ全体にまたがって複数のサービスが連携する形をとることがあります。
AIワークロードは、大規模なデータ移動を伴うことがあります。
したがって、クラウド・ネットワーキングは次を提供する必要があります。
- スケーラビリティ
- 信頼性
- パフォーマンス
- セキュリティ
- 低遅延
ネットワークが、クラウドの“つなぎ”となります。
ハイブリッド・インフラ
すべてのワークロードが、そのすべてをパブリッククラウド上に置く必要はありません。
組織は次を組み合わせるかもしれません。
オンプレミス + プライベートクラウド + パブリッククラウド + エッジ
これによりハイブリッドなインフラが生まれます。
異なるワークロードは、要件に応じて異なる環境で動作できます。
これは柔軟性を提供できますが、その一方でアーキテクチャの複雑さも増します。
マルチクラウド
組織は複数のクラウド環境も利用できるかもしれません。
これにより柔軟性が得られ、特定のインフラ提供者への依存を減らせます。
しかし、次のような追加の課題も生みます:
- ネットワーキング
- セキュリティ
- データの移動
- コスト管理
- ワークロードの移植性
- 運用の複雑さ
そのため、分散インフラを管理する能力はますます価値が高まります。
エッジ + クラウド
未来は一極集中ではないかもしれません。
一部のワークロードは、即時のローカル処理を必要とします。
他にも、大規模な中央集権型の計算が必要です。
これにより分散アーキテクチャが生まれます:
エッジ → 地域インフラ → クラウド → 大規模な計算
異なる層が異なる機能を果たします。
その結果、より柔軟なコンピューティング・エコシステムになる可能性があります。
AIネイティブなクラウド基盤
次世代のクラウド・プラットフォームは、当初からAIワークロードを中心に設計されるようになるかもしれません。
つまり、最適化することです:
- GPUの割り当て
- ネットワーキング
- ストレージ
- データパイプライン
- モデルのデプロイ
- 推論
- セキュリティ
- エネルギー効率
したがって、AIは単なる“別のワークロード”ではありません。
それは、インフラのアーキテクチャ自体に影響を与えています。
インテリジェントなリソース管理
クラウド基盤は、リソースを割り当てるためにすでに自動化を使っています。
AIはこれをさらに進められます。
インテリジェントなシステムは、次を予測するのに役立つ可能性があります。
- 要求
- 必要なキャパシティ
- 障害
- ネットワークの混雑
- ワークロードの挙動
これにより、より効率的なインフラ管理を支えられます。
新しいクラウド
将来のクラウドは、ますます次を組み合わせるかもしれません。
CPU + GPU + AIアクセラレータ + メモリ + ストレージ + ネットワーキング + 自動化
統合された計算環境として。
ユーザーは、個々の物理マシンよりも、利用可能な計算能力を重視するかもしれません。
戦略的重要性
クラウド基盤は、デジタル・インテリジェンスの主要な提供メカニズムの1つになりつつあります。
しかし、基盤となるインフラは依然として重要です。
データセンター、ネットワーク、電力、冷却、ストレージ、そして計算がなければ、クラウドサービスは稼働できません。
したがってクラウドは、より大規模なインフラ・エコシステムへの“インターフェース”として理解するのが最も適切です。
最終ビジョン
将来のAI経済には、計算リソースへの柔軟なアクセスが必要になります。
クラウド基盤は、その柔軟性を提供できます。
しかし、次のフェーズはもっと高度になります。
それは次を組み合わせます。
クラウド + AI + アクセラレーテッド・コンピュート + ネットワーキング + エッジ + 自動化
ますます分散したコンピューティング基盤へと統合されていきます。
クラウドは、もはや単にアプリケーションが動く場所ではありません。
それは、インテリジェント経済のための運用レイヤーになりつつあります。
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