モダンAIにNaaSが必要な理由：分散ネットワーキングの未来

AI運用を単一のデータセンターや集中型クラウド施設で完結させていた時代は終わりました。モダンAIアプリケーションは、高度に分散したサービスと機能を活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、ネットワーキングへの新たなアプローチが必要です。そこで登場するのがNaaS（Network-as-a-Service）です。名前が示す通り、プロバイダーが接続性、セキュリティ、管理といった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ベースで企業に提供するクラウドサービスモデルです。

モダンAIアプリケーションの仕組みをざっと見れば、NaaSの必要性がわかります。まず、AIモデルの訓練に使われるデータは、通常、異なる場所に保存・生成されています。モデル訓練と推論のためのコンピュートリソースは、GPU-as-a-ServiceやNeocloudsといった新しいサービスの台頭により、さらに分散しています。リアルタイムアプリケーションで高速な分析と実用的なインサイトが求められるため、データ処理と推論は、データが生成される場所やアクション（例：自動運転車が道路上の危険を回避する）が起きる場所の近くで行う必要があります。

これらの要因を踏まえ、AIとネットワーキングの融合は今年大きな注目を集めました。長年NaaS市場を牽引してきたMplify（旧MEF）がAIを取り込みました。「われわれはAIの役割へと移行した」とMplifyのCTO、Pascal Menezes氏は述べています。あらゆる場所にAIエージェントとモデルが存在する今、ネットワークは極めて重要になっています。

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NaaSの登場

今日、企業とAI支援サービスを提供するプロバイダーは、本質的にAI接続性をサービスとして必要としています。そこでNaaSが重要な役割を果たします。

NaaSは、ネットワーキングのクラウド型利用モデルです。企業が自社のネットワークハードウェアとソフトウェアを所有・設定・管理する代わりに、プロバイダーから接続性、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。

主な特徴：

• オンデマンド・サブスクリプションベース：SaaSやIaaSと同様に、使用量に応じてスケールアップ/ダウン可能。
• ポリシーベースの自動化：ネットワーク機能がAPIやサービスとして公開され、手動設定が不要。
• 抽象化されたインフラ：物理リンク、ルーティング、ベンダー固有のハードウェアを意識する必要なし。

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MplifyのNaaSにおける役割

Mplifyは、接続技術を市場に投入してきた長い歴史を持ちます。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、認証制度への注力により、Carrier Ethernetを数十年にわたり企業が頼りにする普及型サービスへと成長させました。

同グループはNaaSでも同様の道を歩んでいます。LSO APIとフレームワークを開発し、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しています。

Mplifyの標準により、企業は複数のオペレーターのネットワークサービスを、単一のクラウドプロバイダーと取引しているかのように注文・アクティベート・監視できます。また、プロバイダーは自社サービスをMplifyの標準で認証でき、信頼性が高まり導入が加速します。

AIにとってNaaSが重要な理由

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しており、リソース集約的です。柔軟な接続性が求められます。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的に発生する可能性があります。NaaSなら、必要なときだけ高帯域幅リンクを立ち上げられます。予測可能な、あるいは予期せぬビジネス需要の変動に基づく要件変動にも対応できます。

モダンAIアプリケーションには、低レイテンシと保証されたQuality of Service（QoS）も必要です。ここでもNaaSが役立ちます。例えば、エッジでの推論（製造や自律システムなど）には、決定論的で信頼性の高いネットワーキングが必要です。NaaSはポリシーベースのパフォーマンス保証を可能にします。NaaSプロバイダーは一般的に、特定のパフォーマンス、信頼性、可用性レベルを保証するSLA（サービスレベルアグリーメント）を提供します。

NaaSのもう一つの側面は、セキュリティが緊密に統合されている点です。分散GPUとエッジノードにより攻撃対象領域が拡大するため、これは重要です。NaaSはセキュリティをサービスファブリックの一部として統合します。ほとんどのNaaSサービスはSASEをサポートし、WAN接続機能と、セキュアWebゲートウェイ、ゼロトラストネットワークアクセス（ZTNA）、ファイアウォール・アズ・ア・サービス（FWaaS）、クラウドアクセスセキュリティブローカー（CASB）といったネットワークセキュリティ機能を組み合わせています。

結論

企業はコンピュート・アズ・ア・サービスには慣れています。しかし、AIイニシアチブを拡大し、GPU-as-a-Serviceのような新サービスを活用すると、コンピュート能力が基盤ネットワークをすぐに圧倒します。これがボトルネックを生み、パフォーマンス問題を引き起こします。

NaaSは、同様に弾力性のある高帯域幅インターコネクトを提供することでこれらの問題に対処します。このようなサービスにより、企業とプロバイダーは、大規模AIデータセットの移動や分散モデルの実行を、レイテンシやその他の遅延を導入せずに行えるようになります。