3層アーキテクチャとHCIのいいとこ取り、デル・テクノロジーズによるAI時代の「次世代インフラ」とは

AI時代のITインフラストラクチャに求められる「効率性」とは

　いわゆる「AIインフラ」を導入している300社を対象にした調査^[1]によると、「AIインフラを選択する際、組織にとって最も重要な要素は」に対する回答で最も多いのは「高性能なコンピューティング能力」（42％）となった。これは当然の結果と頷ける。

　そこに続くのは「導入の容易さと既存インフラとの統合」「データガバナンス、セキュリティ」（どちらも39％）。それ以外にも「実装・管理における自動化とオーケストレーション」（36％）「管理とメンテナンスの容易さ」（32％）が上位を占める。デル・テクノロジーズ 市川氏は「いかに導入時および導入後の管理性、ガバナンスが重要なのかが理解できる調査結果です」と話す。

　他にも、ワークロードをパブリッククラウドからプライベートクラウドに戻すことを計画しているという声もあれば、適切なデータ管理を重要視する担当者も少なくないようだ。つまり、AIやクラウドが不可欠な時代といえども、いかにオンプレミスを含めて最適な環境を負担なく、運用まで見据えた形で構築できるか求められていることがわかる結果だ。

　昨今、企業内データは爆発的に増加しており、エネルギー価格の急騰による消費電力の抑制、管理タスクの工数削減など、ITインフラの運用にかかるプレッシャーはますます高まっている。そのためIT部門は、どれだけ“効率性”の高いテクノロジーを採用できるかを念頭に置くべきだという。

　では、ITインフラに求められる効率性とは何か。導入プロセスを自動化するような効率性もあれば、ソフトウェアやファームウェアを無停止でアップグレードできるなど、運用ライフサイクルにおける効率性もあるだろう。他にも、データの保存コスト、物理的なスペースの削減など、さまざまな効率性が考えられる。

　その上で、忘れてはならないのが「ワークロードの効率性」だ。仮想マシン（VM）やデータベース、ERP、CRMといったワークロードは、AI時代にも依然として残っていく。こうした従来からのワークロードに加えて、AIやコンテナなどの“モダンな”ワークロードも急激に増えている。市川氏は「企業の競争力を維持するためには、多種多様なワークロードを管理する能力が必要です。たとえば、複数のハイパーバイザやコンテナ環境を利用・評価することも欠かせません」と話す。

　そうなると1つのハイパーバイザに縛られることなく、ベンダーロックインを回避しながら仮想マシンやコンテナ、ベアメタルを管理し、かつシステムがサイロ化しないように“一貫性のある”データ層を設けることが重要だ。市川氏は「効率性はもちろん、従来のワークロードと最新のワークロードが混在していくことを考えたとき、シンプルかつ柔軟なアーキテクチャである点も重要です」と説明する。