RapidScaleにおけるハイブリッドクラウドインフラストラクチャが企業のAI拡張にどのように役立つか

分散したデータをAIの基盤に変える

AIの導入を検討している企業の多くは、解決策が必要であることは分かっているものの、どこから手を付ければよいのか分からないという、同じ初期の課題に直面しています。多くの場合、本当の問題はその質問の根底に潜んでおり、データは7、8、さらには20の異なるプラットフォーム、データベース、データレイクに分散しており、それらを接続する構造はありません。AIが価値を生み出すためには、そのデータを実際に活用できる環境が必要です。

RapidScaleとエクイニクスは、パブリッククラウドとホスト型プライベート環境のいずれかを問わず、ワークロードを最適な環境で実行できる柔軟性を提供し、国内外の主要なハイパースケーラへの低レイテンシ接続を実現します。RapidScaleは、データセンターの維持管理や冷却インフラストラクチャへの投資、施設レベルでのコンプライアンス管理を行う必要がないため、インフラストラクチャの運用ではなく、顧客の成果に全力を注ぐことができます。

AIワークロードを最適な環境で実行

AIの導入は、始まる前に行き詰まることが多くあります。顧客はイノベーションを望んでいるものの、自社のデータがどこにあるのかを把握できておらず、プラットフォーム全体で構造化されていないため、そのままでは最新の機械学習やAIツールを活用できません。同時に、ワークロードがその環境に適していない場合、パブリッククラウドへの単純な「リフトアンドシフト」移行は失敗に終わるという実績があります。

AIの導入は、おなじみのパターンをたどっており、最初はパブリッククラウドで運用され、その後、顧客は自社が管理するホスト型プライベート環境で、ビジネスに必要なコンプライアンスやセキュリティの厳格な基準を満たした上で、AIを運用することをますます求めるようになります。RapidScaleはエクイニクスと連携し、ホスト型インフラストラクチャに加え、ハイパースケーラへの低レイテンシのアクセスも可能なハイブリッドオプションを顧客に提供しています。これにより、ワークロードは単一の環境に無理に収める必要がなく、最適な環境に配置できるようになります。

インフラストラクチャではなく顧客を重視する

エクイニクスがデータセンター、冷却、施設レベルのコンプライアンスを管理することで、RapidScaleは顧客のアプリケーションモダナイゼーションとAIの利用拡大を支援することに全面的に注力できます。企業は、各ワークロードをパブリッククラウドやホスト型プライベートなどの最適な環境に配置するハイブリッドアプローチを採用でき、国内外の主要なハイパースケーラへ低レイテンシでアクセスできます。その結果、分散するデータから、真のビジネス価値をもたらすAIへと至る道筋がより明確になります。