AIがクラウドネットワークにもたらす破壊力

AI がクラウドプラットフォームの成長を加速し、新世代の AI 駆動型ツールがクラウド環境を管理できるようにする方法については、多くの議論が行われてきました。しかし、AI はクラウドの別の側面、つまりネットワークに混乱をもたらす可能性があります。より多くの AI ワークロードがクラウドに移行するにつれて、より優れたクラウドネットワーキングソリューションを提供する能力が重要な優先事項になります。その理由と、AI 時代のクラウドネットワーキングの将来がどうなるかについて説明します。

クラウドネットワークにおける人工知能の影響

AI がクラウドネットワークに新たな要求を課す理由は単純です。大規模に機能するには、AI ワークロードはクラウドネットワークに前例のないレベルのパフォーマンスを要求するからです。

これは、多くの場合、AI ワークロードがアクセスする必要があるデータが、ワークロードと同じクラウドプラットフォーム内または別のクラウドにあるリモートサーバー上に存在するためです。

クラウドネットワークは、AI ワークロードとデータを接続する重要なリンクを提供します。多くの場合、データの量は膨大になり、単純な AI モデルのトレーニングでも数テラバイトの情報が必要になる可能性があり、モデルは低レイテンシレートでデータにアクセスする必要があります。したがって、ネットワークは非常に高いパフォーマンスレベルで非常に高い帯域幅をサポートできる必要があります。

クラウドネットワーキングは AI に対応していますか?

確かに、優れたネットワークパフォーマンスを必要とするクラウドワークロードは AI だけではありません。低遅延、高帯域幅のネットワークを提供できることは、クラウドデスクトップやビデオストリーミングなどのユースケースにとって長い間重要でした。

クラウドプロバイダーも長年にわたり、これらのネットワークパフォーマンス要件を満たすためのソリューションを提供してきました。すべての主要クラウドは、特にマルチクラウドアーキテクチャ内のクラウド間でデータを移動する場合、またはハイブリッドクラウドモデルの一部としてプライベートデータセンターとパブリッククラウド間でデータを移動する場合、ネットワークの速度と信頼性を大幅に向上できる「直接接続」ネットワークサービスを提供しています。

しかし、本当に特別なネットワークパフォーマンスニーズを持つ AI ワークロードの場合、ダイレクトコネクトサービスだけでは不十分な可能性があります。ワークロードは、ネットワークトラフィックを超効率的に処理するのに役立つデータ処理ユニット (DPU) などのソリューションの形で、ハードウェアレベルで最適化する必要もあります。実際、Nvidia などのベンダーはすでにこの分野に投資しており、同社は生成 AI 向けにカスタマイズされたイーサネットプラットフォームを立ち上げています。これは、主にビデオカードの販売で知られる企業が、人工知能の潜在能力を最大限に引き出すには、ネットワークハードウェアの革新も必要であることを認識している兆候だ。

クラウドネットワーキングの未来

クラウドベンダー、ハードウェアベンダー、AI 開発者が、AI がクラウドネットワーキング分野にもたらす特有の課題にどのように対応するかはまだわかりません。しかし、一般的には、次のような変化が見られる可能性があります。

直接接続の使用の増加:これまで、クラウド直接接続サービスは、複雑なクラウドアーキテクチャと高いパフォーマンス要件を持つ大企業でのみ使用されていました。しかし、クラウドベースの AI ワークフローを最大限に活用したいと考えている小規模組織の間では、直接接続がより一般的になる可能性があります。

出力コストの増加:クラウドプロバイダーは通常、データがネットワークから移動するときに「出力」料金を請求するため、クラウドで実行される AI ワークロードにより、企業が出力に対して支払うネットワーク料金が増加する可能性があります。今後、AI ワークロードによって発生するエグレス料金を予測および管理する機能は、クラウドコストの最適化に不可欠な要素になります。

ネットワーク消費量の変動:一部の AI ワークロードは大量のクラウドネットワークリソースを消費しますが、それは一時的です。たとえば、トレーニング中に大量のデータを移動する必要がある場合がありますが、トレーニングが完了した後はネットワークの使用量を減らす必要があります。つまり、ネットワーク消費の大きな変動に適応する能力が、クラウドネットワークパフォーマンス管理のもう 1 つの重要な要素になる可能性があります。