AI オーケストレーションとは、システムやワークフロー内のさまざまな人工知能（AI）コンポーネントの展開、統合、相互作用を調整し管理するプロセスをさします。これには、複数の AI モデルの実行のオーケストレーション、データ・フローの管理、計算リソースの利用の最適化が含まれます。
AI オーケストレーションは、開発やトレーニングから展開、監視に至るまで、AI アプリケーションのエンドツーエンドのライフサイクルを合理化し、自動化することを目指しています。さまざまな AI モデル、サービス、インフラ・コンポーネントの効率的なコラボレーションを可能にし、AI システムの全体的な性能、スケーラビリティ、応答性を向上させます。基本的に、AI オーケストレーションは、AI エコシステムの多様な要素を調和させ、ワークフローの効率性を高め、最適な成果を達成します。
AI オーケストレーションのメリット
AI オーケストレーションのメリットには、次のようなものがあります。
スケーラビリティの向上
AI オーケストレーションにより、組織は AI イニシアチブを容易に拡張できます。AI モデルやリソースの展開と活用を効率的に管理することで、ワークロードの増加や需要の変化に迅速に適応し、最適な性能とリソースの割り当てを確保できます。
柔軟性の向上
AI オーケストレーションは、多様な AI コンポーネントを統合する柔軟なフレームワークを提供します。これにより、新しいモデル、アルゴリズム、データソースを既存のワークフローに容易に組み込むことができ、進化するビジネス要件や技術の進歩に対応するイノベーションと適応性を促進できます。
効率的なリソース配分
AI オーケストレーションは、インテリジェントなリソース管理により、コンピューティング・リソースを需要に応じて慎重に割り当てます。これにより、コストを最適化し、リソースのボトルネックを回避し、コンピューティング・パワーを最も効率的に活用できます。
開発と展開を加速
AI オーケストレーションは、開発から展開まで、エンドツーエンドの AI ライフサイクルを合理化します。これにより、反復作業を自動化し、開発チーム間のコラボレーションを促進し、ワークフロー全体を管理するための一元化されたプラットフォームを提供することで、AI ソリューションの市場投入までの時間を短縮できます。
コラボレーションの促進
AI オーケストレーションは、さまざまな AI モデル、サービス、チーム間のコラボレーションを促進します。これにより、さまざまなコンポーネントがシームレスに連携できる統一された環境が構築され、学際的なコミュニケーションと知識共有が促進されます。この共同アプローチは、AI イニシアチブの全体的な有効性を高めます。
監視と管理の改善
AI オーケストレーションには、堅牢な監視と管理機能が含まれており、AI モデルの性能をリアルタイムで追跡できます。これにより、問題の特定、迅速なトラブルシューティング、継続的な最適化が促進され、持続的な高性能 AI ワークフローが実現します。
コンプライアンスとガバナンスの合理化
AI ワークフローを一元管理することで、AI オーケストレーションは、組織が規制要件やガバナンス基準を遵守するのに役立ちます。これにより、AI プロセスが確立されたガイドラインに準拠し、AI の開発と展開における透明性と説明責任を促進します。
AI オーケストレーションの課題とソリューション
AI オーケストレーションの課題には、次のようなものがあります。
データ統合
多様で分散したデータソースを AI ワークフローに統合するのは複雑です。さまざまなデータ形式、構造、品質の問題により、シームレスなデータ統合が妨げられる可能性があります。
ソリューション：標準化されたデータ形式を実装し、データ品質チェックを確立し、データ統合プラットフォームを使用して、データの取り込みと前処理を合理化します。データ仮想化技術を採用することで、異なるデータソースの統合ビューを作成することもできます。
モデルのバージョン管理
AI モデルのさまざまなバージョン、特に動的な環境での管理は、変更の追跡、一貫性の確保、開発チーム間のコラボレーションの促進といった課題を伴います。
ソリューション：コードやモデルのバージョン管理に Git などの機械学習に特化したバージョン管理システムを導入します。Docker などのコンテナ化技術を活用してモデルや依存関係をカプセル化し、再現性を確保します。モデル・レジストリを実装し、モデル・バージョンを効果的にカタログ化し、管理します。
リソースの配分と最適化
さまざまな AI タスクやワークフローに計算リソースを効率的に割り当て、管理することは、一般的な課題です。これには、CPU と GPU の使用のバランス調整、多様なワークロードのためのリソース割り当ての最適化が含まれます。
ソリューション：動的なリソース配分戦略を実行し、コンテナ・オーケストレーション・ツール（Kubernetes など）を活用して柔軟なリソース・スケーリングを行い、自動スケーリング・メカニズムを使用して変化する需要に適応します。また、最適化の機会を特定するために、定期的に性能の監視と分析を必ず実施してください。
相互運用性
AI モデル、フレームワーク、サービス間の相互運用性の確保は、互換性の問題や規格の違いにより、困難な場合があります。
ソリューション：相互運用性を促進するために、標準化されたインターフェースやプロトコル（RESTful APIs）の使用を奨励します。業界標準のフレームワークを採用し、コンポーネントが合意された規則に従っていることを確認します。開発チーム間で明確なコミュニケーション・チャネルを確立し、プロセスの早い段階で互換性に関する懸念に対処します。
セキュリティとプライバシー
AI ワークフローをセキュリティ脅威から保護し、プライバシー規制の遵守を確保することは、AI オーケストレーションにおける重要な課題です。
ソリューション：堅牢なセキュリティ・プロトコル、暗号化メカニズム、アクセス制御を実装します。新たな脅威に対応するため、セキュリティ対策を定期的に監査し、更新します。プライバシー影響評価を実施し、プライバシー保護技術を採用してデータ保護規制を遵守します。
標準化の欠如
AI オーケストレーションのための標準化されたプラクティスやフレームワークが存在しないと、矛盾が生じ、ベストプラクティスを確立することが困難になる可能性があります。
ソリューション：AI オーケストレーションのための共通の基準を確立するために、業界の協力を奨励します。標準化されたツールやフレームワークの開発に焦点を当てたオープンソースのイニシアチブに参加します。確立されたベストプラクティスとガイドラインに従って、AI ワークフロー全体で一貫性を維持します。
AI オーケストレーションのベストプラクティス
AI オーケストレーションのベストプラクティスには、次のようなものがあります。
包括的なプランニング
AI オーケストレーションの目標と目的を明確にします。導入を組織の目標と整合させるためにオーケストレーションが必要な特定のワークフロー、タスク、プロセスを理解します。プランニング・プロセスの早い段階で主要なステークホルダーを関与させ、知見を集め、懸念に対処し、オーケストレーション戦略が全体的なビジネス・ニーズに合致していることを確認します。
標準化されたワークフロー
AI オーケストレーションのための定評あるフレームワークとツールを選択し、一貫性と互換性を促進します。これには、異なるコンポーネント間の通信に標準化されたインターフェースやプロトコルを使用することが含まれます。また、コーディングと命名規則を実装することで、スクリプト、モデル、構成の明確性と一貫性を維持します。これにより、コラボレーションが容易になり、保守が容易になります。
堅牢な監視とロギング
堅牢な監視ソリューションを導入し、AI ワークフローの性能をリアルタイムで追跡します。リソースの利用率、モデルの精度、システム全体の健全性を監視します。包括的なログ・メカニズムを実装し、オーケストレーション・プロセスに関連する情報を収集します。これにより、トラブルシューティング、デバッグ、事後分析が可能になります。
継続的な最適化
AI モデルとワークフローの性能を継続的に分析します。定期的な性能評価を通じて、ボトルネック、非効率性、改善すべき分野を特定します。自動スケーリング・メカニズムを使用して、ワークロードの需要に応じてリソースを動的に調整します。これにより、最適なリソース割り当てと、さまざまなワークロードへの応答性が確保されます。
俊敏性と適応性
AI オーケストレーションのワークフローを柔軟に設計できます。データソース、モデル・アーキテクチャ、インフラの変更に対応し、大規模な再設計は不要です。
A/B テスト手法を採用して、さまざまなバージョンの AI モデルやワークフローを評価し、データ駆動型の意思決定と反復的な改善を可能にします。
コラボレーションとドキュメンテーション
AI の開発とオーケストレーションに携わるさまざまなチーム間のコラボレーションを促進します。定期的なコミュニケーションと知識の共有を促進し、課題に対処し、部門間の理解を促進します。AI オーケストレーション・プロセスを包括的に文書化します。構成、依存関係、ワークフローに関する情報を含め、知識の移行と拡張を確実にします。
セキュリティとコンプライアンス
AI ワークフローとデータを保護するための堅牢なセキュリティ対策を実装します。これには、暗号化、アクセス制御、定期的なセキュリティ監査が含まれます。
関連する規制やコンプライアンス要件を常に把握してください。プライバシーとデータ保護を考慮してオーケストレーション・ワークフローを設計し、業界や法律の基準との整合性を確保します。
トレーニングとスキル開発
AI オーケストレーションに携わるチームに包括的なトレーニングを提供します。チームメンバーが、選択したオーケストレーション・ツールやフレームワークに習熟していることを確認します。継続的な学習の文化を育み、AI オーケストレーションや関連技術の最新の進歩についてチームにアップデートを提供します。
AI オーケストレーションのツールとテクノロジー
AI オーケストレーションのツールやテクノロジーが市場に数種類あり、それぞれに独自の機能と機能を備えています。
以下に、人気のあるものをいくつかご紹介します。
Kubernetes
コンテナ・オーケストレーションのために設計された Kubernetes は、AI ワークロードの管理とオーケストレーションのための強力なツールとなっています。コンテナ化されたアプリケーションの展開、スケーリング、管理を自動化します。Kubernetes は、幅広い AI フレームワークをサポートし、シームレスなスケーリングとリソース割り当てを可能にします。
Kubernetes は、大規模な AI アプリケーションの展開と管理に広く使用されています。マイクロサービスベースの AI アーキテクチャをオーケストレーションし、高可用性と耐障害性を確保するのに特に有益です。
Apache Airflow
Apache Airflow は、複雑なワークフローのオーケストレーション用に設計されたオープンソース・プラットフォームです。これにより、ユーザーは、指示された非循環グラフ（DAG）としてワークフローを定義、スケジュール、監視できます。Airflow は、データ処理からモデルのトレーニングやデプロイメントまで、さまざまなタスクをサポートします。
Apache Airflow は、データの準備、モデルのトレーニング、展開など、エンドツーエンドのデータ・ワークフローのオーケストレーションに適しています。データ・サイエンスや機械学習パイプラインでよく使用されています。
Kubeflow
Kubeflow は、Kubernetes 上に構築されたオープンソース・プラットフォームで、機械学習のワークフロー向けに特別に設計されています。モデルのトレーニング、サービス、監視のためのコンポーネントのほか、実験の追跡やパイプラインのオーケストレーションのための機能を提供します。
Kubeflow は AI ワークロードに Kubernetes を活用する組織に最適です。機械学習モデルの展開と管理を合理化し、データ・サイエンティスト間のコラボレーションを促進し、ML 実験の再現性をサポートします。
MLflow
MLflow は、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルを管理するためのオープンソース・プラットフォームです。実験の追跡、再現可能な実行へのコードのパッケージ化、モデルの共有と展開のためのコンポーネントが含まれます。MLflow は、複数の ML フレームワークとクラウド・プラットフォームをサポートしています。
MLflow は、実験や開発から本番展開まで、機械学習のライフサイクルを合理化したい組織向けに設計されています。モデルの管理、実験の追跡、再現性の確保に役立ちます。
Apache NiFi
Apache NiFi は、データフローの自動化をサポートするオープンソースのデータ統合ツールです。データ・パイプラインを設計するための使いやすいインターフェースを提供し、データ・ルーティング、変換、システム統合をサポートします。
Apache NiFi は、AI やデータ分析ワークフローにおけるデータの取り込み、変換、移動に一般的に使用されています。スケーラブルで柔軟なデータ・パイプラインの構築を容易にします。
TensorFlow Extended（TFX）
TensorFlow Extended は、本番稼働対応の機械学習モデルを展開するためのエンドツーエンドのプラットフォームです。データ検証、モデル・トレーニング、モデル分析、モデル・サービングのためのコンポーネントが含まれています。TFX は、TensorFlow モデルとシームレスに連携するように設計されています。
TFX は、大規模な機械学習モデルの導入に重点を置く組織に適しています。データの準備から本番運用まで、機械学習モデルのライフサイクル全体を管理するツールを提供します。
AI オーケストレーション・ツールを選択する際には、具体的なユースケース要件、既存のテクノロジー・スタック、統合の容易さ、スケーラビリティ、コミュニティ・サポートなどの要素を考慮する必要があります。各ツールには長所があり、特定のシナリオに適している可能性があるため、対象となる AI ワークフローの特定のニーズに基づいて評価することが重要です。
AI オーケストレーションにピュア・ストレージを選ぶ理由
AI オーケストレーションは AI ツールとプロセスの包括的な推進力であり、AI 関連のスケーラビリティ、柔軟性、コラボレーション、リソース配分を改善します。
しかし、ビジネスに AI オーケストレーションを完全に活用するには、AI ワークロードの大規模なデータ需要に対応できる、俊敏で AI 対応のデータ・ストレージ・プラットフォームが必要です。
ピュア・ストレージは、ハードウェアとソフトウェアの両方を含む包括的なアプローチにより、AI オーケストレーションをサポートしています。
- AIRI：NVIDIA GPU の性能とピュア・ストレージのオールフラッシュ・ストレージ・アレイのパワーを組み合わせた統合プラットフォーム・ソリューションで、エンタープライズ・スケールの性能を提供するように設計されたシンプルな AI インフラ・ソリューションです。
- FlashBlade：非構造化データ・ストレージです。FlashBlade ファミリーは、ストレージを個々のGPUに統合するのではなく、複数のGPU間でデータソースを共有することで効率化を促進し、ストレージをコンピュートから分離することができます。
- Portworx：コンテナで実行される AI アプリケーションに対応します。これにより、クラウドの互換性と Kubernetes 環境の管理における柔軟性が実現します。
- DirectFlash モジュール：オールフラッシュ・アレイが未加工のフラッシュ・ストレージと直接通信できるようにします。
さらに、ピュア・ストレージは、ストレージ・アズ・ア・サービスの Evergreen//One プラットフォームを提供し、消費ベースのモデルを提供することで、費用対効果をさらに向上させます。これは、必要な正確なモデルや量が予測できない可能性がある AI ワークロードに特に有益です。
