最新の AI には NaaS が必要:分散ネットワーキングの未来

単一のデータセンターや集中クラウド施設で AI 運用を実行する時代は終わりました。最新の AI アプリケーションでは、高度に分散されたサービスと機能を利用する必要があります。これらのリソースをシームレスに統合するには、ネットワークへの新しいアプローチが必要です。 NaaS (サービスとしてのネットワーク) を入力します。これは、(名前が示すとおり) プロバイダが接続、セキュリティ、管理を含むネットワーキング機能をオンデマンドで、通常はサブスクリプション経由で企業に提供するクラウド サービス モデルです。

最新の AI アプリケーションがどのように動作するかをざっと見てみると、NaaS の必要性がわかります。まず、AI モデルのトレーニングに使用されるデータは、通常、さまざまな場所に保存および生成されます。特に GPU-as-a-Service や Neoclouds などの新しいサービスの台頭により、モデルのトレーニングや推論の実行のためのコンピューティング リソースが分散することがよくあります。リアルタイム アプリケーションにおける迅速な分析と実用的な洞察の必要性は、データの処理と推論が、データが生成される場所、またはアクション (道路の危険箇所を回避する自動運転車など) が行われる場所の近くで行われなければならないことを意味します。

これらの要因に注目して、今年は AI とネットワークの融合が大きな注目を集めました。 Mplify (旧 MEF) は、長年 NaaS 市場を推進してきた組織であり、AI を導入しました。 「私たちは AI の役割に移行しました」と Mplify の CTO、パスカル・メネゼス氏は述べています。彼は、あらゆる種類の AI エージェントとモデルがあらゆる場所に存在するため、ネットワークが非常に重要になっていると述べました。

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NaaS に参入

現在、AI への取り組みをサポートするサービスを提供する企業やプロバイダーは、本質的にサービスとしての AI 接続を必要としています。そこで NaaS が重要な役割を果たすことができます。

NaaS は、ネットワーク用のクラウドのような消費モデルです。企業は、独自のネットワーク ハードウェアとソフトウェアを所有、構成、管理する代わりに、プロバイダーからの接続、帯域幅、セキュリティ、最適化機能をオンデマンドで利用できます。

主な側面は次のとおりです。

• オンデマンドおよびサブスクリプションベース :SaaS や IaaS と同様に、企業は使用状況に応じてスケールアップまたはスケールダウンできます。
• ポリシー主導の自動化 :ネットワーキング機能は、手動構成ではなく API およびサービスとして公開されます。
• 抽象化されたインフラストラクチャ ：企業は、物理リンク、ルーティング、ベンダー固有のハードウェアについて心配する必要はありません。

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NaaS における Mplify の役割

Mplify には、接続テクノロジーを市場に投入してきた長い歴史があります。フレームワーク、ライフサイクル サービス オーケストレーション (LSO) API、認定に重点を置いているため、キャリア イーサネットは、企業が何十年にもわたって依存する広く普及した製品となっています。

同グループはNaaSでも同様の道をたどってきた。サービス プロバイダーが SD-WAN、Secure Access Service Edge (SASE) などのネットワーク サービスを標準化された方法で公開できるようにする LSO API とフレームワークを開発しました。

Mplify の標準を使用すると、企業は単一のクラウド プロバイダーを扱うかのように、複数の通信事業者にわたるネットワーク サービスを注文、アクティブ化、監視できます。さらに、プロバイダーは自社のサービスが Mplify の基準に適合していることを認証できるため、信頼性が高まり、導入が促進されます。

NaaS が AI にとって重要な理由

AI、エッジ コンピューティング、GPU アクセラレーションは高度に分散されており、リソースを大量に消費します。柔軟な接続が必要です。 AI ワークロードは、データセンター、クラウド、エッジ サイト間でバーストする可能性があります。 NaaS を使用すると、企業やプロバイダーは必要な場合にのみ高帯域幅リンクを起動できます。そのために、NaaS は、ビジネス需要の予測可能および予期せぬ変化に基づいて、変動する要件をサポートします。

最新の AI アプリケーションには、低遅延で確実なサービス品質 (QoS) も必要です。これも NaaS が役割を果たせる分野です。たとえば、エッジ (製造システムや自律システムなど) での推論には、決定的で信頼性の高いネットワーキングが必要です。 NaaS では、ポリシーベースのパフォーマンス保証が可能です。この時点で、NaaS プロバイダーは通常、特定のレベルのパフォーマンス、信頼性、可用性を保証するサービス レベル アグリーメント (SLA) を提供します。

NaaS のもう 1 つの側面は、セキュリティが緊密に統合されていることです。分散型 GPU とエッジ ノードを使用すると攻撃対象領域が拡大するため、これは重要です。 NaaS は、サービス ファブリックの一部としてセキュリティを統合します。ほとんどの NaaS 製品は、広域ネットワーキング (WAN) 接続機能と、セキュア ウェブ ゲートウェイ、ゼロトラスト ネットワーク アクセス (ZTNA)、サービスとしてのファイアウォール (FWaaS)、クラウド アクセス セキュリティ ブローカー (CASB) などのネットワーク セキュリティ機能を組み合わせた SASE をサポートしています。

最終行

企業はサービスとしてのコンピューティング製品に慣れています。しかし、AI への取り組みを拡大し、サービスとしての GPU などの新しいサービスを利用すると、コンピューティング機能が基盤となるネットワークを急速に圧倒してしまいます。これによりチョークポイントが発生し、パフォーマンス上の問題が発生します。

NaaS は、同様に弾力性のある高帯域幅の相互接続を提供することで、これらの問題の解決に役立ちます。このようなサービスにより、企業やプロバイダーは、レイテンシーやその他の遅延を引き起こすことなく、大規模な AI データセットを移動し、分散モデルを実行できるようになります。