今日のイノベーションに関連するテクノロジーの拡大に関する大きな問題の 1 つは、それをどのように強化するかです。企業はローカル ストレージからクラウドに移行しましたが、AI などの新しいテクノロジーを導入したとしても、インフラストラクチャをどこに配置するかを考える必要があります。 CoreSite の最新レポート「2025 年のデータセンターの現状」では、企業は、ハイブリッド環境全体でワークロードを最適化するためのバランス調整作業がいかに複雑であるかを明らかにしています。 「2025 年のデータセンターの現状」レポートの主な結果は何ですか? デジタル変革を追求する中で、ある時点ではすべてがク

リアルタイム分析および AI 市場のニュースや発展についていくのは、大変な作業になる場合があります。幸いなことに、私たちのスタッフが毎週遭遇するアイテムの概要をご紹介します。受信トレイに表示したい場合は、 ここからサインアップ ! ML コモンズ  は、業界標準の MLPerf Storage v2.0 ベンチマーク スイートの結果を発表しました。このベンチマーク スイートは、アーキテクチャに依存せず、代表的で再現可能な方法で、機械学習 (ML) ワークロードのストレージ システムのパフォーマンスを測定するように設計されています。このベンチマーク ラウンドでは、参加者が劇的に増加し、提出

リアルタイム分析および AI 市場のニュースや発展についていくのは、大変な作業になる場合があります。幸いなことに、私たちのスタッフが毎週遭遇するアイテムの概要をご紹介します。受信トレイに表示したい場合は、 ここからサインアップ ! HPE NVIDIA の進歩を発表しました AI ライフサイクル全体を通じて企業顧客をサポートする HPE ポートフォリオの AI Computing。この取り組みにより、NVIDIA AI Enterprise との統合が強化され、最新の NVIDIA AI モデルと NVIDIA ブループリントが HPE Private Cloud AI に導入されます。

製造業のリーダーは、操作精度を磨き、安全性を高め、製品品質を向上させるために、AI とコンピューター ビジョンをますます採用しています。スマート カメラと AI を活用したセンサーは、現代の産業インテリジェンスに不可欠なコンポーネントとなっています。 しかし、組織がリアルタイムの洞察を得るために忠実度の高いビジュアル データを活用することを目指す中、多くの組織がクラウド ファーストのアーキテクチャでは追いつけないという厳然たる事実を発見しつつあります。ネットワークの輻輳、高いレイテンシ、膨れ上がるストレージ コストの間で、すべてをクラウドにプッシュすることは、現代の工場現場の需要に対応できま

あらゆる業界で、データ エンジニアやデータ サイエンティストは、ファイル共有内に隠され、さまざまなシステム内にロックされているデータをより効果的に活用することを目指しています。 AI や分析ツールのワークフローを作成するには、このデータが必要です。これにより、自社の市場について詳しく学び、新しい製品やサービスを作成したり、業務運営や顧客関係を改善したりすることができます。 この方程式のもう一方の側面は、企業データは、ビジネスだけでなく IT 内部でも十分に理解されていない多大なリスクをもたらすということです。例: イノベーション、サイバーセキュリティ、優れたカスタマー エクスペリエンスに資

ソブリン AI は、ヨーロッパのデータセンターでのモデルのトレーニングに始まり、終わるわけではありません。むしろ、主権 AI は、AI のデータ、インフラストラクチャ、意思決定を完全に制御し、あらゆる段階で信頼、コンプライアンス、独立性を確保する能力です。真の主権は、データのライフサイクル全体に対するエンドツーエンドの制御から始まります。実際、2024 年の Gartner の予測では、2027 年までに生成 AI を導入している企業の 70% が、パブリック クラウド GenAI サービスを選択する際にデジタル主権と持続可能性を優先するようになるだろうと予測しています。 エンドツーエンド制

かつて、ハイパースケール パブリック クラウド プラットフォームへの移行の主な根拠は、インフラストラクチャ メンテナンス ビジネスからの撤退に集中していました。 IT 部門は、物理サーバーを管理したり、オンプレミス ハードウェアへの依存に伴うスケーラビリティの制約に直面したりする必要がなくなりました。そこで企業は、オンデマンドでサーバーをレンタルできるパブリック クラウドに移行しました。 クラウド移行の主な理由として、インフラストラクチャへの簡単なアクセスを考えるのが今でも一般的です。しかし実際には、ハイパースケール クラウド プラットフォームの価値は現在、サービスとしてのインフラストラクチ

インフラストラクチャで働いている人なら、データの重力が実際に働いていることを感じたことがあるでしょう。あなたは、牧歌的で自然のままの柔軟な建築物を計画して建設し、しばし立ち止まってその姿に驚嘆します。次にデータを追加すると、データは増大します。突然、ワークロードがその周囲にクラスタリングされ、データが存在する場所にサービスがデプロイされ、アーキテクチャの決定がビジネスの優先順位ではなくストレージの場所によって静かに決定されるようになります。 最初は、それは微妙で、ここでは数ミリ秒の余分な遅延があり、そこには少額の下り料金がかかります。しかし、話を早送りすると、ワークロードの移動が戦略的な選択

ハイブリッド クラウドは、既存のインフラストラクチャの信頼性を確保しながら最新化を図る企業にとって頼りになる戦略です。オンプレミス システムとクラウド環境を組み合わせることで、組織はデータの可能性を最大限に引き出し、俊敏性を高め、ワークロードを最適化できます。このアプローチにより、重要なデータへのシームレスなアクセスが可能になり、サイロが排除され、全体的な運用効率が向上します。データ量が増大し続ける中、ソリューションは現在のニーズに対応するだけでなく、将来の要件をサポートする柔軟性も提供する必要があります。組織の半数以上は、クラウド機能を利用可能なリソースと調整して、統合を効果的に管理し、新し

リアルタイム分析および AI 市場のニュースや発展についていくのは、大変な作業になる場合があります。幸いなことに、私たちのスタッフが毎週遭遇するアイテムの概要をご紹介します。受信トレイに表示したい場合は、 ここからサインアップ ! コンフルエント 今週のCurrentカンファレンスで多くの発表を行った。今年のカンファレンスのテーマ「リアルタイム データと AI が融合する場所」は、AI イニシアチブを開発する人々が、ストリーム、イベント、その他の形式の移動中のデータを取り組みに組み込む必要性が高まっていることを示しています。カンファレンスでの発表はこの要求を反映したものでした。具体的には

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

リアルタイム分析および AI 市場のニュースや発展についていくのは、大変な作業になる場合があります。幸いなことに、私たちのスタッフが毎週遭遇するアイテムの概要をご紹介します。受信トレイに表示したい場合は、 ここからサインアップ ! スノーフレーク は今週、さまざまなアプリケーション分野をカバーする多数の発表を行いました。まずスノーフレーク・ インテリジェンスを発表しました。 は現在、Snowflake の世界中の顧客ベースで一般提供されています。 Snowflake Intelligence は、ユーザーが自然言語で複雑な質問に答えるのを支援し、すべての従業員が簡単に洞察を得ることができ

アナリストは、クラウド データベースと DBaaS の市場規模を 2025 年に約 240 億ドルと予測しており、2030 年までの CAGR は約 20% になると予測しています。推進要因としては次のようなものがあります。 クラウド ネイティブ アーキテクチャへの移行、AI と IoT データの増加、グローバルに分散された低遅延データ サービスの需要。 非常に注目すべきことに、クラウド データベース市場は 2025 年に移行期にありました。それはもはや単なる「クラウド内のデータベース」ではありません。これは企業のデータと AI のコントロール プレーンとなり、ベンダーはベクトル検索、自動化

AI モデルのトレーニングと実行は、多くの場合、分散された作業になります。通常、パフォーマンスを最適化しコストを削減するために、さまざまなコンピューティング リソースとデータ リソースが戦略的に導入されます。このような分散モデルでは、さまざまな要素を接続する基盤となるネットワーク インフラストラクチャが新たに重視されるようになりました。 AI のネットワークの側面は、今週テキサス州アーリントンで開催された GNE 2025 カンファレンスの焦点でした。 年次グローバル NaaS イベント (GNE) に対する AI の影響は、カンファレンス全体を通じて明らかでした。過去数年間、このカンファレ

リアルタイム分析および AI 市場のニュースや発展についていくのは、大変な作業になる場合があります。幸いなことに、私たちのスタッフが毎週遭遇するアイテムの概要をご紹介します。受信トレイに表示したい場合は、 ここからサインアップ ! ML コモンズ  は、MLPerf Training v5.1 ベンチマーク スイートの新しい結果を発表し、AI エコシステムの急速な進化と豊かさの増加、および新世代のシステムによる大幅なパフォーマンスの向上を強調しました。このラウンドでは、生成 AI シナリオに焦点を当てた 2 つのベンチマーク テストで、バージョン 5.0 の結果と比較して大幅なパフォーマ

製造、運輸、通信、公安など、リアルタイムの意思決定がますます求められる業界では、データが不定期にバッチで作成されることはなくなりました。それは、センサー、マシン、モバイル資産、デジタル アプリケーションから継続的かつ大規模に到達します。かつては分析のためにデータをクラウドまたはデータセンターに一元管理することが効率的だと思われていましたが、今日のデータ ストリームの量、速度、重要性により、従来のバックホール優先のアプローチでは重大な限界が明らかになりました。 長年にわたり、このようなデータ ストリームを日常的に処理し、そのデータをリアルタイムの洞察に使用したいと考えている組織は、そのデータの

リアルタイム分析および AI 市場のニュースや発展についていくのは、大変な作業になる場合があります。幸いなことに、私たちのスタッフが毎週遭遇するアイテムの概要をご紹介します。受信トレイに表示したい場合は、 ここからサインアップ ! エネルギー省 は、人工知能 (AI) の力を通じてアメリカの科学とイノベーションを変革することを目的とした、ジェネシス ミッションと呼ばれる新しい取り組みを主導します。この取り組みは、現在の AI と高度なコンピューティングの開発を活用して、10 年以内にアメリカの科学と工学の生産性と影響力を 2 倍にすることを目指しています。 このプログラムは、DOE の

リアルタイム分析および AI 市場のニュースや発展についていくのは、大変な作業になる場合があります。幸いなことに、私たちのスタッフが毎週遭遇するアイテムの概要をご紹介します。受信トレイに表示したい場合は、 ここからサインアップ ! 毎年恒例のアマゾン ウェブ サービス AWS re:Invent カンファレンスでは、AWS とそのパートナーから多数の発表が行われました。 AWS の主な発表には次のようなものがあります。 AWS はNova ポートフォリオの包括的な拡張を発表しました。 4 つの新しいモデル、組織が Nova を使用してカスタム モデル バリアントを構築できるようにする先

2025 年のテクノロジー環境全体に、共通点が現れました。それは、AI が事業運営の基盤となるにつれて、企業はデータをどこでどのように処理、管理、適用するかを急速に再考しているということです。 高度な AI ワークロード専用のネオクラウドの台頭、インダストリー 4.0 の進化する約束と落とし穴、AI エージェントの時代における構造化データの新たな重要性、エッジ コンピューティングの戦略的優位性、または AI 駆動型アプリケーションにおける PostgreSQL の魅力の増大など、2025 年の RTInsights の記事トップ 5 は、総じて大きな変化を浮き彫りにしています。組織は、モノリ

リアルタイム分析および AI 市場のニュースや発展についていくのは、大変な作業になる場合があります。幸いなことに、私たちのスタッフが毎週遭遇するアイテムの概要をご紹介します。受信トレイに表示したい場合は、 ここからサインアップ ! そしてアメリカ。エネルギー省 (DOE) は、人工知能 (AI) の力を利用して発見科学を加速し、国家安全保障を強化し、エネルギー イノベーションを推進する歴史的な国家的取り組みであるジェネシス ミッションを推進するための協力に関心のある 24 の組織との合意を発表しました。 11月の創世記ミッションの開始については以前に報告しました。その際、私たちは、この