Everpureは、 NVIDIA AIデータプラットフォームのリファレンスデザインに基づいた新しいプラットフォームコンポーネントであるEverpure Data Streamの提供開始を発表しました。これにより、AI処理を企業データにより近づけるとともに、データ準備、ガバナンス、スケーラビリティに関する一般的な課題を解決します。今回のリリースは、企業環境向けにAI対応データインフラストラクチャを提供するという同社の幅広い戦略をさらに強化するものです。
組織がAIの実験段階から本番環境への展開へと移行するにつれ、多くの組織は、企業データの取り込みと準備、セキュリティおよびガバナンスポリシーの適用、そして増大するAIワークロードをサポートするためのインフラストラクチャのスケーリングといった課題に直面します。Everpure社によれば、Data Streamはデータ準備にかかる時間を数ヶ月から数分に短縮すると同時に、ストリームレベルのアクセス制御を維持することで、データを企業境界内に保持します。また、そのスケールアウトアーキテクチャにより、AIの要件の変化に応じてストレージとコンピューティングリソースを個別に拡張することも可能です。
EverpureのCTOであるロバート・リー氏によると、AIプラットフォームを構築する組織は、迅速な導入と長期的な拡張の両方をサポートできる柔軟なアーキテクチャを必要としている。同氏は、企業はデータ処理を加速し、結果が出るまでの時間を短縮する、安全で高性能なデータパイプラインを必要としていると指摘した。
データ準備と本番環境AIの連携
Everpureは、Data Streamを、企業情報をAI利用向けに準備することに重点を置いた、より広範なエンドツーエンドのAIデータプラットフォームの一部として位置付けています。同社は、AI対応データは、トレーニング、推論、またはエージェント型AIアプリケーションに効果的に利用される前に、分類、コンテキスト化、ガバナンス、セキュリティ、およびスケーラブルなアクセスが必要であると主張しています。
この戦略の重要な構成要素の一つが、旧称1touchとして知られるEverpure Data Intelligenceです。このプラットフォームは、SaaSアプリケーション、クラウドサービス、オンプレミスインフラストラクチャ、メインフレーム環境など、あらゆる環境にわたる企業データを検出、分類、コンテキスト化します。データセット間の関係性をデータ関係グラフにマッピングし、APIおよびモデルコンテキストプロトコル（MCP）を介してアクセス可能なメタデータレイヤーを作成します。
このプラットフォームは、属性ベースのアクセス制御とガバナンスポリシーも適用し、AIモデルやエージェントがビジネスデータと直接やり取りする際に、企業がセキュリティとコンプライアンス要件を維持できるようにします。
GPUアクセラレーションによるデータ処理
Data Streamは、NVIDIA AIデータプラットフォームのリファレンスアーキテクチャに基づいて構築されており、非構造化エンタープライズデータをAI対応情報に変換するプロセスを簡素化するように設計されています。手動によるデータ取り込みやデータ準備プロセスに頼るのではなく、このプラットフォームは、データ取り込みから推論までを網羅するGPUアクセラレーションパイプラインを使用します。
目標は、組織がAIサービスを導入し、実用的な成果を生み出すスピードを向上させつつ、運用上の複雑さを軽減することです。
NVIDIAのストレージテクノロジー担当副社長であるジェイソン・ハーディ氏は、最新のAIインフラストラクチャには、安全で統制された企業データと高速コンピューティングリソースを接続するアーキテクチャが必要だと述べました。また、EverpureとNVIDIA AIデータプラットフォームの統合は、企業がAIイニシアチブを概念実証段階から本番環境への展開へと移行させることを支援することを目的としていると指摘しました。
Everpureはまた、NVIDIA VeraおよびNVIDIA BlueField-4 STXストレージプロセッサをベースとした次世代AIネイティブストレージ技術の開発に取り組んでいることも明らかにした。この取り組みは、エージェント型AIの導入が拡大し続ける中で、企業データセットに高速化、セキュリティ、インテリジェントなデータサービスをより身近なものにすることに重点を置いている。
AIインフラストラクチャのスケーリング
AIのトレーニングや推論のパフォーマンスを制限する可能性のあるストレージのボトルネックに対処するため、Everpureはデータストリーム展開のストレージ基盤としてFlashBladeを推奨しました。このプラットフォームは低遅延のデータアクセスを実現し、KVキャッシュアクセラレータ技術を組み込むことで、推論ワークロード中のメモリ効率を向上させます。
EverpureのEvergreenアーキテクチャは、組織がFlashBlade//SシステムからFlashBlade//EXA環境へ、中断を伴う移行なしにスケールアップすることを可能にし、小規模なAIプロジェクトから大規模なAIファクトリー環境への成長をサポートします。Portworxは、エッジ、コア、データセンター環境全体にわたってAIパイプラインをデプロイおよび管理するためのコンテナプラットフォームレイヤーを提供します。
Everpureは、データインテリジェンス、データストリーミング、ストレージ、コンテナオーケストレーションを統一されたアーキテクチャに統合することで、インフラストラクチャの断片化を軽減し、個別のAIデータサイロの必要性を排除することを目指しています。
今回の発表は、Everpureが委託したIDCグローバルAI準備状況調査の結果と一致しています。この調査では、ITリーダーの94%が、データ品質をAIの成功を左右する主要因と捉えていると報告されています。Everpureは、自社の統合的なアプローチを、企業が急速に変化するAI要件に適応しながら柔軟性を維持するための手段として位置付けています。
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