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IBM Cloud Pak for Data (旧称 IBM Cloud Private for Data) からその先へ

昨年、IBMは、企業内のデータ&アナリティクスのニーズに対応した堅固なエンドツーエンド・ソリューションであるIBM Cloud Pak for Dataを発表しました。その設計原則の1つは、組織がプライベート・クラウド内でIBMの優れたデータ管理とアナリティクスのテクノロジーを活用する際に、オンプレミスだけでなくクラウドを含めた膨大なデータ・ソースにアクセスできるようにすることでした。

新製品のIBM Cloud Pak for Dataは、クラウド・ネイティブなアーキテクチャーの上に構築されるデータとアナリティクスのマイクロサービスを統合したソリューションです。ソフトウェアの観点から見ると、事前構成されているため、インテグレーションが不要です。組織がデータの収集、整備、分析を行うこと、そして最終的にAIを組み込んだアプリケーションで使用できるように準備する上で役立ちます。つまり、IBM Cloud Pak for Dataは、AIのための情報アーキテクチャーを実現するマルチクラウド対応のデータとAIのプラットフォーム なのです。

AIの取り組みから私たちが学んだことは、そのステップのひとつひとつが重要であるということです。AIは魔法ではありません。AIを使えるようにするには十分に考えられた設計アプローチが必要になります。AIのモデルの成功は、データの「収集」と「整備」の成功なくしてはありえないのです。

事前構成されたソフトウェア・サービスというアプローチにより、複雑で時間のかかるソフトウェアの統合を自社で行う必要なく、ハードウェアにインストールすることができます。しかし、企業によっては、ネットワーク・インフラストラクチャーの構築やオペレーティング・システムのインストールとパッチ適用といった、標準的なハードウェアやソフトウェアのインフラストラクチャーの作業を行う時間や資源もないかもしれません。

IBM Cloud Pak for Data System version 1.0 の紹介IBM Cloud Pak for Data System

IBMは本日、IBM Cloud Pak for Data Systemを発表します。これは、Intel x86ベースの、ハイパーコンバージドなデータとAIのプラットフォームです。IBM Cloud Pak for Dataの前述の機能がすべて組み込まれているだけでなく、ハードウェアやソフトウェアのインフラストラクチャーをお客様側で構成するという負担をなくします。このシステムは、ストレージ、計算能力、ネットワーキング、ソフトウェアを単一システムに集約して、複雑さを軽減し水平スケーラビリティーを高めます。

IBM Cloud Pak for Data SystemにおけるAI

IBM Cloud Pak for Dataの重要な目的の1つは、AIの機能をすぐ使える状態で提供することです。例として、Watson Studioが構成に組み込まれています。Watson Machine LearningとWatson Machine Learning Acceleratorはアドオンとして利用可能です。また、包括的なエンドツーエンドのデータ・サイエンス・ツールキットが付属しているため、どのようなスキルレベルのデータ・サイエンティストでも以下を行えます。

  • データの準備
  • AIモデルの構築(機械学習(ML)とディープ・ラーニング(DL)の両方)
  • AIモデルの対話式のトレーニング、ならびにバッチ・パラダイムによるトレーニング
  • モデルのデプロイメントとライフサイクル管理
  • GPUアクセラレーションによるモデルのトレーニング、ならびに推論のためのGPUとFPGAの活用
  • データ・サイエンティストとML/DLのモデルの全社規模のデプロイメントに対応したスケーリング

その他にも機械学習による保守性向上や、Db2 によって強化されるデータのコンポーネントなどがあり、6月にはWatson Assistantがアドオンとしてシステムに組み込まれる予定です。

IBM Cloud Pak for Data System を検討すべき理由

IBM Cloud Pak for Data Systemは、クラウド・ネイティブに設計されており、マイクロサービスとコンテナー化されたワークロードで構築された統合型エンドツーエンド・プラットフォームです。即時のプロビジョニングを提供し、さらにデータの収集、整備、分析の機能を備えています。

標準ハードウェア上の計算能力、ネットワーク、ストレージに対するモジュール式アプローチにより、ビルディング・ブロック的に組み合わせ統一的に管理できるので、IBM Cloud Pak for Dataの活用場面がさらに広がります。

プラグ・アンド・プレイの原則を土台に構築されている上、「プラグ・アンド・グロー (接続による自動拡張)」機能も提供しているため、ビジネス・ニーズに応じたベアメタルの計算ノードとストレージ・ノードの追加、認識、プロビジョンを行えます。IBM Researchによるテストで、IBM Cloud Pak for Data Systemを4時間未満で稼働状態にできることが明らかになっています。標準装備のデータ仮想化により、データを移動することなく、ソースにアクセスできます。事業部門は数分以内に企業データに対する洞察を得られ、統一された1つのコンソールでデータとAIの機能のシームレスなユーザー・エクスペリエンスを実現できます。

お客様のデータ戦略にIBM Cloud Pak for Data Systemを取り込むメリットについて詳しくは、短いWebセミナー  (英語) をご覧になるか、こちらをご確認ください。

本記事は米国時間2019年5月23日発表の記事 (英語) の抄訳です。

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