AIに必要なのはデータだけではありません。必要なデータを、適切な場所に、適切なタイミングで用意する必要がありますだからこそ、企業はインフラを見直し、データ資産を統合し、AIの運用を一から整えなければならないのです長年にわたり、AIは研究室やパイロット プロジェクトの領域に存在していましたそれは実験的で野心的なものであり、しばしば企業運営の現実から切り離されていました今日、AIはビジネスの必須課題です企業は単にAIを開拓しているのではなく、AIの運用を開始していますお客様は、AIを安全かつ効率的に、確実に拡張する方法を尋ねていますエンタープライズAIへの移行は決して単純ではないのですから、その通りです
エンタープライズAIの目的とは、単にスマートなモデルを構築することではありません。これらのモデルをビジネスファブリック、ワークフロー、ガバナンス、インフラ、成果に統合する必要があります。それは、実験から実行へと移行することです。孤立した分析情報から全社規模のインパクトまで。
ほとんどの組織は、この点に苦労しています。
ほとんどのAIプロジェクトは、価値を提供できないうちに行き詰まってしまいます。モデルが不十分だからではなく、インフラがデータをAI対応にできないからです。実際、Gartnerの予測によると、AI対応データに対応できないAIプロジェクトは、2026年までに60%が放棄されるとされています。データ準備の課題の主な原因は、データの可視性の欠如、インフラのサイロ化、データ移動の制限または非効率性、スケーラビリティの低さ、不十分なセキュリティなどです。
NetAppの回答:AFX AIポートフォリオ
NetAppでは昨年、この課題に対するソリューションの構築に取り組んできました。本日はNetApp® AFX AIポートフォリオをご紹介できることを誇りに思います。これはエンタープライズクラスの、エンタープライズAIに目的に即した基盤です。
その第一歩はNetApp AFX 1Kから始まります。これは要件の厳しいAIワークロード向けに設計された、ハイパフォーマンス分離型ストレージシステムです。NetApp ONTAP® データ管理ソフトウェアを基盤とし、以下を提供します:
AFXを補完するNetApp AI Data Engine(AIDE)は、AIデータのライフサイクル全体を簡素化し、セキュリティを確保するエンドツーエンド統合データサービスですAIDEのメリット:
AIDEにはNVIDIA AI Enterpriseライセンスが組み込まれており、お客様は、推論導入を最適化するためのNVIDIA NIMマイクロサービスなど、本番運用可能なAIソフトウェアにすぐにアクセスできます。データサービス、エンタープライズAIソフトウェア、インフラ。お客様は導入直後から、完全な検証済みAIスタックを利用できます。
AFXとAIDEは共に、AIをサポートするだけでなく、AIの高速化、セキュリティ、拡張にも対応できる基盤を構築しています
エンタープライズAIに必要なのは、強力なインフラやインテリジェントなデータ サービスだけではありません。そのためには、パフォーマンス、ガバナンス、データへの対応がスムーズに機能する、緊密に統合された基盤が必要です。これこそが、NetAppがAFXとAIDEで実現しているものです。
AFXとAIDEを組み合わせることで、AIデータパイプラインが合理化されますAFXとは、データが高速で、安全で、スケーラブルであることを意味しますAIDEとは、データがクリーンで、管理され、AIに対応できることを意味しますさらに、AIDEは、組み込みNVIDIA AI EnterpriseとNIMマイクロサービスにより、データの準備とモデル展開の間のギャップを埋めますその結果、AIをサポートするだけでなく、企業が実験から実行まで自信を持って移行できるようにするための運用可能な基盤が構築されます
企業はそれぞれ異なります。クラウドファーストのものもあります。また、オンプレミスで最新化を進めている企業もあります。多くの企業がその両方を行っています。そのため、NetApp AIポートフォリオをデフォルトで柔軟に利用できるよう設計しました。
NetApp Keystone® for Enterprise AIを使用すると、AFX AIポートフォリオをサービスとして利用し、弾力的に拡張し、成長に合わせて支払い、先行投資なしで価値実現までの時間を短縮できますこのモデルは、動的なワークロードを抱える組織や限られたCAPEX予算を抱える組織に最適です
FlexPod® AI with AFXにより、CiscoのSecure AIフレームワークとフルスタックの統合を実現し、ハイブリッド環境全体にわたるセキュアで効率的な導入を実現しています。FlexPodは、事前検証済みの設計、シンプルな管理、エンタープライズクラスのセキュリティを実現し、データが存在する場所へのAI導入を容易にします。
誰も一人でAIを構築できない。そのためNetAppは、最高の頭脳、最高のプラットフォーム、最高のデータを結集するエコシステムに多大な投資を行ってきました。
NVIDIAやDomino Data Lab、Starburst、Microsoft、LangChainなどとのパートナーシップは、単なる統合以上のもの、それは加速剤となっています。これらのコラボレーションにより、次のことが可能になります:
NVIDIAは2018年から戦略的パートナーです。世界規模のパートナーエコシステムを共有し、1000社以上の共通のお客様を抱えています。
NetApp AFXはその伝統を継承し、分離型ONTAPをNVIDIA DGX SuperPODとDGX GB300に提供します。これらの認定はNetAppをNVIDIAのAI Factoryビジョンに沿わせ、ハイパフォーマンスなAIのトレーニングと推論環境を実現します。NetAppは、エンタープライズクラスの耐障害性、スケーラブルなスループット、統合されたデータパイプラインを提供し、お客様はセキュアでマルチテナントインフラを備えたAIファクトリを容易に構築できます。
そのインフラを基盤として、NetApp AIDEは、NVIDIA GPUアクセラレーションをストレージ環境に直接もたらし、データが存在する場所でAIワークロードを実行できるようにしますAIDEに組み込まれたNVIDIA AI EnterpriseとNIMマイクロサービスにより、お客様は事前に統合されたAI機能を利用することができ、カスタム統合作業を大幅に削減できますまた、NVIDIA AgentIQブループリントのネイティブ サポートにより、AIDEは生成AIからエージェントAIへの転換を支援します
NetAppはパートナーエコシステムをさらに拡大します。Domino Data Labは、モデルの開発とデプロイを合理化します。Starburstは、フェデレーテッドクエリ機能によりサイロを超えたデータの統合を支援します。LangChainはセキュアなRAGによりエンタープライズクラスのGenAIアプリケーションを実現します。これらは単なる統合ではなく、企業が直面する現実の課題を解決し、ヘルスケア、金融、製造などの業界向けにカスタマイズされたソリューションを提供するために設計された戦略的なコラボレーションです。
私たちは、AIはデータに対して来るべきであり、その逆であってはならないと考えています。データストレージのリーダーとして、エンタープライズデータはエッジ、オンプレミス、クラウドのNetAppに存在しています。そのため、データの移動やコピーを行わずに、Azure NetApp FilesやGoogle Cloud NetApp Volumes上でAIワークロードを直接実行することがこれまで以上に容易になるよう、ファーストパーティクラウド統合を拡張しています。この機能により、レイテンシーが短縮され、セキュリティが向上し、コンプライアンスが簡素化されます。
クラウドでのモデルのトレーニング、オンプレミスでの推論の実行、ハイブリッドワークフローのオーケストレーションなど、NetApp AFX AIポートフォリオはお客様の環境に適応します。AIはデータが存在する場所、そしてビジネスが必要とする場所にあります。
昨年、私たちはデータをイノベーションの中心に据えるという、エンタープライズAIの大胆なビジョンを打ち出しました。今日、私たちはそのビジョンを実現しようとしています。NetApp AFX AIポートフォリオは、適切なデータを適切な場所に適切なタイミングで提供することで、企業が実験から実行へと移行できるよう支援します。AIの導入を加速させる準備が整っている企業なら、ぜひご相談ください。https://www.netapp.com/artificial-intelligence/
Syam Nairは、NetAppの最高製品責任者として、グローバルな製品およびエンジニアリング組織を率いています。Microsoft、Salesforce、Zscalerでさまざまなリーダー職を歴任したSyamは、クラウドインフラストラクチャ、データプラットフォーム、エンタープライズソフトウェアに関する深い専門知識を持っています。Goa Universityでコンピューターサイエンスの修士号を、Indiana UniversityのKelley School of Businessで戦略とリーダーシップのMBAを取得しています。Syamは家族と一緒にSeattleに住んでおり、ハイキング、スキー、世界史の探索を楽しんでいます。