AIは、組織に対してITの基本概念であるデータセンターの再考を促している。数十年にわたり、データセンターは集中型の場所だった。アプリケーションが稼働し、データが集積され、ITチームが働く、少数の大規模で安全な施設だった。AIが実験段階から日常的なツールへと移行する中、そのモデルは変化している。我々は分散型データセンターの世界へと向かっている。
現代の小売店、工場、診療所の舞台裏を見てみよう。かつてはシンプルなコンピュータールームだった場所が、コンパクトながら強力なデータセンターへと進化している。これらの拠点には、リアルタイムのAIワークロードを実行する高速演算処理と高速ネットワーキングが装備されていることが多い。これらは単なるエッジデバイスではない。ビジネスに直接組み込まれた、小規模ながら不可欠なデータセンターなのだ。この変化は、AI時代におけるインフラ、オペレーション、競争優位性に対する組織の見方を変えている。
エッジサイトから分散型データセンターへ
多くの人が分散型データセンターについて考えるとき、バックアップとフェイルオーバーのために接続された複数の大規模施設を想像する。そのモデルは依然として有効だが、AI主導の組織で起きていることの全体像を捉えきれていない。
新たに現れているパターンは異なる。小売業者は数千の店舗を持ち、それぞれのバックルームでローカルの高速演算プラットフォーム上でAI推論をホストしているかもしれない。製造業者は、ロボットやカメラの近くの工場フロアに演算クラスターを持っているかもしれない。これらは小規模な分散型データセンターであり、単なるエッジデバイスではない。高付加価値のAIアプリケーションを実行するローカライズされたクラスターなのだ。これらはしばしば限られた現場IT人員で、厳しい環境や狭いスペースで運用されるが、エンタープライズグレードの信頼性とセキュリティを提供しなければならない。
ここで、我々が使用する言葉が重要になる。すべてを「エッジ」と呼ぶことは、これらの拠点に現在存在する複雑性を過小評価している。組織は、業務に組み込まれたコンパクトなデータセンターのネットワークを構築している。これらはすべて、より大きな分散システムの一部として管理されなければならない。
なぜAIが変化を促進しているのか
分散型データセンターへの移行は、AIが現実世界で最も効果的に機能する方法への直接的な対応である。
A. データの重力と帯域幅コスト
AIにはデータが必要であり、そのデータの多くはコアデータセンターの外部で生成される。これには動画、センサー読み取り値、テレメトリーが含まれる。すべての生データを中央サイトやクラウドに送信することは高コストであり、しばしば不要である。データをローカルで処理することが、より効率的なソリューションである。
B. レイテンシとリアルタイム意思決定
多くのAIアプリケーションは、瞬時の応答に依存している。これは、欠陥が発見されたときに生産ラインを停止すること、または安全リスクについてスタッフに警告することを意味する可能性がある。これらのケースでは、遅延を避けるために、AI推論はデータが生成される場所の近くで実行されなければならない。
C. データ主権とプライバシー
規制や企業ポリシーは、しばしば特定のデータをローカルに保持することを要求する。これは特に医療、公共部門、金融サービスにおいて当てはまる。分散型データセンターでのローカル処理は、これらの要件と完全に一致する。アナリストは、ほとんどの企業データが間もなく従来のデータセンターやパブリッククラウドの外部で作成・処理されるようになると予測している。これは、演算能力とデータの現場への大規模な移行を反映している。
D. コンピュータービジョン：分散型AIの主要ワークロード
AIワークロードの中で、コンピュータービジョンは、これらの新しい分散型データセンターの基盤となるユースケースである。例えば、小売業では、コンピュータービジョンはリアルタイム動画を分析して盗難を削減し、買い物客とスタッフの安全性を向上させ、商品陳列と店舗レイアウトを最適化できる。製造業では、カメラが動いている部品を検査し、ミリ秒単位で欠陥を特定して品質を確保する。
これらのアプリケーションは、カメラやセンサーの近くでリアルタイムに推論パイプラインを実行するために、GPU高速化インフラを必要とする。NVIDIA DeepStreamや、より広範なNVIDIA Metropolis動画分析フレームワークなどのプラットフォームは、このために構築されている。これらは、特定の業界に適応できる高度なパイプラインを可能にする。
これらのパイプラインをローカルの分散型データセンターで実行することで、3つの主要な利点が得られる：
- より信頼性の高いリアルタイム意思決定のための低レイテンシ。
- データをローカルでフィルタリングできるため、帯域幅とストレージのニーズが削減される。
- 機密性の高い視覚データに対するより大きな制御により、プライバシーとコンプライアンスが支援される。
組織が現在、店舗のバックルームや工場フロアのクローゼットを、コンピュータービジョンが主要ワークロードであるAIミニデータセンターとして扱っている理由は明らかだ。小売業におけるセルフチェックアウト監視や製造業における自動欠陥検査などのユースケースをサポートしている。
機会と運用コスト
ビジネス機会は大きい。分散型データセンターは、AI駆動のインテリジェンスをすべての拠点に拡張し、物理的な業務をリアルタイムの洞察の源に変える。しかし、これらの環境が適切に管理されない場合、課題が生じる可能性がある。
一般的な問題には以下が含まれる：
- 運用の拡散：各サイトのハードウェアとソフトウェアがわずかに異なる可能性があり、大規模な管理が困難になる。
- 限られた現場IT：多くの拠点には常駐IT人員がほとんどまたは全くおらず、アップデートの管理や問題の修正が困難になる。
- セキュリティと回復力：これらの拠点は、コア施設よりもセキュリティが弱いことが多く、攻撃のリスクが高まる。
- スケーリングの課題：単一の概念実証から数百または数千のサイトの管理への移行は、大きな飛躍である。
成功する組織は、分散型データセンターを孤立した実験としてではなく、インフラ戦略の中核部分として扱う組織である。
分散型データセンターのための新しい運用モデル
この新しい環境を大規模に管理するには、異なる運用モデルが必要である。それは、集中管理とローカルの独立性を組み合わせなければならない。これが、Dell NativeEdgeが解決するために設計された課題である。NativeEdgeは、エッジおよび分散型データセンター環境全体での運用を簡素化、改善、保護するために構築されたエンドツーエンドのソリューションである。これらの拠点におけるインフラとアプリケーションの展開と管理を安全に集中化する。
主要な機能には以下が含まれる：
- 集中運用：分散型データセンター全体を管理するための単一のコントロールプレーン。
- ゼロタッチオンボーディングとアップデート：自動化されたプロセスにより、現場でのIT介入の必要性が削減される。
- 組み込みゼロトラストセキュリティ：NativeEdgeはゼロトラスト原則を適用してデータを保護し、一貫したセキュリティ態勢を実施する。
- VMとコンテナのサポート：仮想化およびコンテナ化されたワークロードの両方をサポートし、組織が独自のペースで近代化できるよう支援する。
コンピュータービジョンのようなAIワークロードの場合、この運用基盤はアプリケーションレベルの自動化と組み合わされる。NativeEdgeはブループリントを使用する。これは事前検証された展開テンプレートである。これらは、多くの拠点にわたる複雑なAIソリューションの展開を、一貫性のある再現可能な結果で合理化する。
Dell NativeEdgeとNVIDIA：大規模なコンピュータービジョン
AI時代において、ソフトウェアエコシステムはインフラと同じくらい重要である。Dell NativeEdgeとNVIDIA AI技術の組み合わせは、分散型データセンターのための強力なソリューションである。
NativeEdgeは、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアの提供を自動化する最初のエッジオーケストレーションプラットフォームである。これにより、組織は動画分析のためのNVIDIA MetropolisのようなAIフレームワークを簡単に展開できる。分散型データセンターにおけるコンピュータービジョンの場合、これはいくつかの利点を提供する。AIパイプラインのより迅速な展開、一貫したライフサイクル管理、最適化されたGPU利用を可能にする。その結果、AI駆動のコンピュータービジョンが、数千の拠点にわたって統合された戦略的能力として展開、更新、統制できる運用モデルが実現する。
分散型データセンター戦略の設計
AIロードマップを形成するリーダーにとって、分散型データセンターの観点から考えることは、従来の「エッジ」概念よりも戦略的な視点を提供する。実用的なアプローチには、以下のステップが含まれる：
- 高インパクトのユースケースから始める。損失防止や労働力最適化などの明確なビジネス成果に戦略を固定する。
- 構成要素を標準化する。小規模データセンターのための再現可能な参照アーキテクチャを定義する。
- オーケストレーションプラットフォームを採用する。一貫した自動化された運用のために、Dell NativeEdgeのようなプラットフォームを使用する。
- 初日からセキュリティを設計する。すべての新しいサイトが攻撃対象領域を増加させると想定し、ゼロトラスト原則を組み込む。
- コアおよびクラウド戦略と統合する。洞察がトレーニングと分析のために中央環境にフィードバックできるようにデータフローを設計する。
AIがすべての業務の一部になるにつれて、最も成功する組織は、データセンターがもはや単一の場所ではないことを認識する組織である。それは、ビジネスが運営されるすべての拠点に織り込まれた分散型ファブリックである。Dell NativeEdgeやNVIDIA AI技術のようなプラットフォームで分散型データセンターを受け入れることにより、企業はそのファブリックを戦略的優位性に変え、業務が行われるあらゆる場所にリアルタイムのインテリジェンスとイノベーションをもたらすことができる。
