VAST DataはMicrosoftと提携し、Microsoft Azure上でネイティブにVAST AIオペレーティングシステム（AI OS）を提供します。この統合は、エージェント型AIと本番環境モデルのワークフローに重点を置いた、クラウド上で高性能かつスケーラブルなAIインフラストラクチャを構築することを目的としています。
VAST AI OSはAzureのインフラストラクチャ上で直接実行されるため、企業は使い慣れたAzureツール、ガバナンス、セキュリティ、課金機能を活用できます。目標は、VASTのオンプレミス機能をAzureのGPUアクセラレーション環境に拡張しながら、統合管理、一貫したパフォーマンス、Azureレベルの信頼性を実現することです。
ネイティブ Azure オファリングとしての VAST サービス
Azureのお客様は、統合ストレージ、データカタログ、データベース機能を含むVASTの包括的なデータサービススタックをご利用になれます。このプラットフォームは、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド環境における複雑なAIプロセスを、アプリケーションの再設計を必要とせずにサポートするように設計されています。
VASTをクラウドネイティブのAzureサービスとして位置付けることで、企業はAIデータサービスを単一の論理プラットフォームに統合できます。このアプローチは、運用上の課題を最小限に抑え、データの保存場所に関係なく、一貫したパフォーマンス、データ管理、セキュリティを実現することを目指しています。
VAST Dataの共同創設者であるジェフ・デンワース氏は、今回の提携について、エージェント型AIのためのパフォーマンス、スケーラビリティ、そして使いやすさを兼ね備えたAIインフラストラクチャを構築する手段だと説明しました。また、Azureとの連携により、お客様はVASTの使い慣れたツールとデータおよびAIプロセスを統合することができ、Azureのグローバルなプレゼンスと柔軟性によってさらに強化されると強調しました。
InsightEngineとAgentEngineによるエージェント型AI
この統合は、自律エージェントがライブデータに基づいて継続的に動作するエージェントAI向けに最適化されています。Azure上のVAST AI OSは、以下の2つの主要サービスを提供します。
- VAST インサイトエンジン: これにより、ベクトル検索、検索拡張生成（RAG）、データ準備など、AIデータタスク向けにカスタマイズされた、効率的で高性能なコンピューティングおよびデータベースサービスが提供されます。I/Oとインデックスの改善により、データの近くでコンピューティングを実行することで、レイテンシが削減され、スループットが向上します。
- VAST エージェントエンジン: これは、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体にわたるリアルタイムデータストリーム上の自律エージェントを管理します。これにより、手動によるデータステージングやパイプラインの書き換えを必要とせずに、グローバルに分散されたデータセット全体にわたる継続的なAI処理が可能になります。
これらのサービスを組み合わせることで、オンプレミスおよびマルチクラウド環境全体にわたるエージェント AI ワークフローの制御および実行レイヤーとして、Azure 上の VAST AI OS が確立されます。
モデルビルダー向けの大規模なパフォーマンス
VAST AI OSは、トレーニングと推論中にGPUとCPUクラスターの負荷を維持するように設計されています。Azureでは、Laos VMシリーズとAzure Boost Accelerated Networkingを使用します。
主なパフォーマンス機能は次のとおりです。
- GPUとCPUの能力を最大限に活用する高スループットのデータサービス
- 頻繁にアクセスされるデータセットのインテリジェントなキャッシュにより遅延時間を短縮
- 小さなファイルやメタデータを多用する AI タスクを処理するためのメタデータ最適化された入出力パス
目標は、初期テストから複数リージョンの製品展開まで信頼性の高いパフォーマンスを実現し、モデルビルダーの成長に合わせて一貫したデータレイヤーを提供することです。
エクサバイト規模のデータスペースを備えたハイブリッドAI
ハイブリッドまたはオンプレミスのVASTシステムをお持ちのお客様には、エクサバイト規模のVAST DataSpaceが、サイトやクラウドをまたがる統合グローバル名前空間を提供します。この単一の論理ビューにより、データサイロが解消され、手動によるデータコピーが不要になります。
企業は、通常のデータ移行や再構成を必要とせずに、オンプレミスからAzureへGPUアクセラレーションタスクを拡張できます。AIプロセスは同じ名前空間をターゲットにすることで拡張可能で、VASTがバックグラウンドでデータの配置と移動を管理します。
統合データアクセスとAIネイティブデータベース
Azure 統合プラットフォームには以下が含まれます。
- VAST データストア: これは、ファイル（NFS、SMB）、オブジェクト（S3）、ブロックプロトコルを単一のプラットフォームからサポートします。この設定により、レガシータスク、分析タスク、AIタスクで、個別のストレージスタックを必要とせずに同じデータを共有できます。
- VAST データベース: これにより、高速なトランザクション パフォーマンス、ウェアハウス クラスのクエリ速度、データ レイクの経済性が組み合わされ、個別の OLTP、OLAP、およびレイク システムではなく、単一のプラットフォーム上で混合ワークロードを実行できるようになります。
弾力性とコスト効率に優れたアーキテクチャ
VAST の Disaggregated, Shared-Everything (DASE) アーキテクチャにより、Azure 内のコンピューティング リソースとストレージ リソースを個別にスケーリングできます。お客様は、モデル、データセット、需要の変化に合わせてリソースを調整できるため、固定システムに過剰に割り当てる必要はありません。
組み込みの類似性削減機能は、特に大規模なモデル、埋め込み、データセットのバージョンにおいて、重複するデータパターンを削除することでストレージ要件を削減します。これにより、大規模なAIインフラストラクチャのための、より費用対効果の高い基盤が実現します。
MicrosoftのAIロードマップとの整合性
マイクロソフトのAzureストレージ担当バイスプレジデントであるアウン・ウー氏は、Azure上のVAST AI OSは、Azure Boostを搭載したLaos VMシリーズ上に構築された高性能でスケーラブルなプラットフォームを提供し、オンプレミスのAIパイプラインをAzureのGPU対応インフラストラクチャに拡張すると述べました。ウー氏は、スケーラビリティ、パフォーマンス、そしてAIネイティブ機能を求めるモデルビルダーがVASTを採用していることを指摘し、このパートナーシップにより運用が簡素化され、コストが削減され、洞察を得るまでの時間が短縮されると期待しています。
マイクロソフトがAIインフラストラクチャとカスタムシリコンプロジェクトを開発する中で、VASTはAzureチームと連携し、将来のプラットフォームニーズに対応していきます。このパートナーシップにより、VASTはデータおよびAIの主要プラットフォームとして位置付けられ、スケーラビリティ、パフォーマンス、そして使いやすさを重視したオペレーティングシステムで将来のAIシステムをサポートすることを目指します。
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