現代のデータセンター: AI がインフラストラクチャをどのように変えるか

従来のデータ センターは劇的な変化を遂げています。人工知能が医療から金融サービスに至るまでのさまざまな業界を変革する中、変化しているのはアプリケーションだけではありません。こうしたイノベーションを推進するインフラストラクチャそのものも、根本的な見直しが必要です。

今日のデータ センターは、過去のサーバー ルームとほとんど似ていません。世界では、高密度コンピューティング、専用ネットワーク、AI ワークロードの需要に対応するために特別に設計されたハイブリッド アーキテクチャの融合が進んでいます。

出典: Gartner (2024 年 XNUMX 月)

この変革は重要な時期に起きている。アナリストの予測によれば、 90年までに2027%以上の組織がハイブリッドクラウドを導入するCIO は、イノベーションと運用の安定性のバランスを取るよう、高まるプレッシャーに直面しています。AI ワークロードは前例のないコンピューティング能力を必要とし、データセンターの容量要件が急増し、組織は持続可能性、コスト管理、インフラストラクチャ設計へのアプローチを再考する必要に迫られています。

新しいデータセンターアーキテクチャ

この進化の中心にあるのは、より複雑で分散化されたインフラストラクチャです。現代のデータ センターは、パブリック クラウド、プライベート環境、エッジ ロケーション、オンプレミスのハードウェアにまたがり、すべてがますます高度化する AI アプリケーションをサポートするように調整されています。

技術的な要件は膨大です。以前は科学計算の領域であった高密度 GPU クラスターは、標準コンポーネントになりつつあります。これらのシステムでは、熱出力を効果的に管理するために、特殊な冷却ソリューションと電力分配ユニットが必要です。ストレージ システムは、大量のデータセットへのマイクロ秒レベルのアクセスを提供する必要があり、ネットワークは分散コンポーネント間のトラフィックの増加を処理する必要があります。

この分散アーキテクチャでは、必然的に、ワークロードとリソースが複数の場所とプラットフォームに分散されるハイブリッド環境が作成されます。このハイブリッド アプローチは、AI 運用に必要な柔軟性と拡張性を提供しますが、リソース オーケストレーション、パフォーマンス監視、およびさまざまな環境間での一貫したサービス レベルの維持において固有の課題が生じます。組織は、個々のコンポーネントだけでなく、オンプレミス インフラストラクチャ、クラウド サービス、エッジ コンピューティング リソース間の複雑な相互作用も管理する必要があります。

現代のデータセンターにおけるKubernetesの要素

コンテナ オーケストレーション、特に Kubernetes (K8s) は、AI ワークロードを管理する上で重要な要素として浮上しています。コンテナ化により、AI アプリケーションを効果的に拡張するために必要な俊敏性が提供されますが、さまざまな環境でコンテナが急速に起動および停止するため、監視に関する新たな課題も生じます。

コンテナ化された AI ワークロードの動的な性質により、リソース管理が複雑になります。組織は、最適なパフォーマンスを確保しながら、複数のクラスターにわたって GPU の割り当て、メモリ使用量、コンピューティング リソースを追跡する必要があります。この複雑さは、コンテナがオンプレミスで実行される日もあれば、クラウドで実行される日もあるハイブリッド環境では倍増し、コンテナ エコシステム全体の可視性を維持することが重要になります。

コンテナ化された AI アプリケーションがビジネス オペレーションの中心となるにつれて、組織はパフォーマンスとコストの両方の影響について詳細な分析情報を必要とします。特定の AI ワークロードのリソース消費量を理解することで、チームはコンテナの配置とリソースの割り当てを最適化でき、運用コストとエネルギー効率の両方に直接影響を及ぼします。

コストと持続可能性のバランスをとる

おそらくCIOにとって最も差し迫った課題は、これらの高電力環境の環境的および財務的影響を管理することです。データセンター（暗号通貨とAIを含む）は、460年に世界中で約2022TWhの電力を消費しました。 世界全体の電力需要の約2%この消費量は、主に AI ワークロードの増加により、2026 年までに XNUMX 倍以上に増加する可能性があります。

出典: Joule (2023)、de Vries、「AI の増大するエネルギー フットプリント」、CCRI インデックス (carbon-ratings.com)、The Guardian、「データ センターのエネルギー使用量を削減するための AI の使用」、データ センターのモーター、英国王立協会、「ムーアの法則を超えたコンピューティングの未来」、アイルランド中央統計局、「データ センターの電力消費量 2022」、およびデンマーク エネルギー庁、「デンマークのエネルギーと気候の見通し 2018」。

大手企業は、リソースの最適化に高度なアプローチを採用しています。これには以下が含まれます。

• オンプレミスとクラウド環境間の動的なワークロード分散
• 実際の使用パターンに基づいた自動リソーススケーリング
• エネルギー効率の高い冷却ソリューションの導入
• 電力使用効率のリアルタイム監視

これらの最適化戦略は不可欠ですが、真に効果を発揮するには、インフラストラクチャ スタック全体にわたる包括的な可視性が必要です。

現代のデータセンター時代のハイブリッド可観測性

AIワークロードが複雑化するにつれて、データセンターの進化の次のフロンティアは包括的になり、 ハイブリッド可観測性従来の監視アプローチでは、特にリソースを大量に消費する AI アプリケーションを管理する場合、ハイブリッド環境全体にわたって可視性を提供することが困難です。

大手企業はますます AIを活用した可観測性プラットフォーム オンプレミス、クラウド、コンテナ化された環境にわたる何千ものソースからのデータを統合できます。

LogicMonitor Envisionは、この新しい現実の中でその価値を証明したプラットフォームの1つです。世界的な農業技術企業であるシンジェンタは、 アラートノイズを90%削減 LM EnvisionとEdwin AIを導入した後、 IT向けに構築された初のエージェントAIこのプラットフォームにより、IT チームは事後対応型のトラブルシューティングから戦略的な取り組みへと移行できるようになりました。組織が複数の優先事項のバランスを取る上で、この変革は不可欠になりつつあります。

• ハイブリッド環境全体で AI ワークロードのパフォーマンスを管理する
• コスト管理のためのリソース割り当ての最適化
• 効率的な資源活用を通じて持続可能性の目標を達成する
• 信頼性を維持しながら継続的なイノベーションをサポート

これらの相互に関連する課題には、従来の監視機能以上のものが求められ、インフラストラクチャの可視性と制御に対する包括的なアプローチが必要になります。

現代のデータセンターの戦略的必須事項

CIO へのメッセージは明確です。データ センターが AI イニシアチブをサポートするように進化するにつれて、フルスタックの可観測性は単なる監視ツールではなくなります。これは戦略的な必須事項です。組織には、大規模に実用的な洞察を提供し、現代のインフラストラクチャの複雑さを乗り越えながらデジタル変革の取り組みを加速できるパートナーが必要です。