AIの爆発的成長に対応するインフラ整備の重要性とは?

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  • AIがインフラに与える影響の増大
  • HPCクラスタに必要な高い操作基準
  • 新技術の導入でリスクを最小化
  • AIの導入が進む中、既存インフラの運用基準を引き上げ、維持することが重要となっています。

    特にHPC(高性能計算)クラスタをマルチテナントデータセンターに迅速に展開する際、ネットワークレベルのテナンシーの問題によりサービスの遅延や新たな脆弱性、さらにはコスト増やサービス中断が発生するリスクが高まります。

    これを避けるためには、事前の監査、予測、そして監視が不可欠です。

    KubernetesのIngress(進入)を改善することが求められています。KubernetesはHPC AIクラスタ運営に組み込まれており、クラスタ内のコンテナ化されたプロセス間の直接通信を可能にします。しかし、外部アプリケーションや分離されたプロセスと対話するためには、KubernetesのサービスリソースがIngress通信を処理する必要があります。

    ここでF5のBIG-IPが登場します。BIG-IPは長年にわたりネットワーク負荷分散を提供しており、新たにKubernetes Ingress Controllerを提供し、AIおよびHPCクラスタアプリケーションの安全なIngressを管理します。また、BIG-IPはエンタープライズデータセンターで広く認識され、信頼されています。

    マルチテナント環境での効果的なテナンシーを築くことも重要です。クラスタ内の異なるセキュリティテナントのトラフィックが同じNodeIPからソースされるため、従来の監視およびセキュリティツールではテナント間の識別が難しくなります。F5のBIG-IP Next SPKがこれを解決し、Kubernetesクラスタ内とデータセンターネットワーク内の両方で分散実装を提供します。

    GPU性能の最適化も大きな関心事です。CPUネットワークトラフィックをDPU/IPUにオフロードすることでコンピュートリソースが解放され、データの移動が加速し、GPUの容量が増加します。AIクラスタのDPUsは、BIG-IPのフルネットワークスタックを含む新バージョンのデータプレーンを持ち、AIサービスの簡素化されたミドルウェア展開を実現します。

    飛躍的なAIワークロードの展開速度に対応するためには、インフラの強化と隙間の橋渡しが不可欠です。オーバーヘッドやリスクを最小限に抑えるための多様なステップを踏み、AIアプリケーションの効果的な展開を支援することが求められています。

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    AIがインフラに与える影響って、具体的にどんなメリットがあるんだ?

    新しい技術を導入する時に、なんでそんなにリスクが高いんだろう?全然わかんないんだけど!

    AIの導入でインフラ管理が自動化され、効率が上がります。
    新技術導入時は脆弱性やサービス遅延が起きやすく、リスク管理が重要です。

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    はい、ユータ。まず、AIがインフラに与える具体的なメリットについて説明しましょう。

    AIの導入により、インフラ管理が自動化されて効率が劇的に向上するんです。具体的には、AIは予測分析を行い、障害が発生する前に予防措置を講じたり、最適化されたリソース配分を自動で行ったりできます。

    しかし、新しい技術を導入する際には、特定のリスクが伴います。新技術が既存のインフラとうまく連携しない場合、サービスの遅延や脆弱性を招く可能性があります。これがコストの増加やサービスの中断に繋がることが懸念されるんですね。

    アヤカが言った通り、リスク管理は非常に重要です。

    Kubernetesを用いたHPCクラスタの運営でも、このリスク管理が重要になります。特に外部アプリケーションとやり取りするIngress通信をしっかり管理することが求められます。この点で、F5のBIG-IPやNext SPKが効果的です。これらのツールはネットワーク負荷の分散を行い、クラスタ内外の通信を安全に管理します。

    その他、DPUやIPUを用いてCPUからのネットワークトラフィックをオフロードすることでGPUの性能を最適化することも重要です。これによりAIサービスの展開が迅速化されます。

    最終的に、インフラを強化しつつリスクを最小限に抑えることが、AIワークロードの効果的な展開につながるのです。

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