本記事はNutanix社のオフィシャルブログの翻訳版です。原文を参照したい方はNutanix Teams Up with Google Cloud to Fuse Cloud Environments for Enterprise Appsをご確認ください。情報は原文の投稿時のままの情報ですので、現時点では投稿時の情報と製品とで差異が出ている場合があります。
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人類とコンピューターは同じような道のりを進化している･･･もちろん、一見今のところそうでないように見えているかもしれませんが。
人類の頭脳は強力なコンピューティング能力を保持しており、また同時にすべての感覚を通して膨大なデータセットへとアクセスすることができるようになっています。しかしながら、これは帯域の狭く、レイテンシの高い意思決定システムです。これを補うために、人類はこのコンピューティングファブリックを脊髄と呼ばれるよりエッジに近い部分で拡張する用に進化してきました。これは頭脳から広帯域、低遅延の特別なコンピューティングをオフロードしているのです。こうすることで、中央の頭脳で創られたモデルがしばしば脊髄でより効率的にプログラミングされ、長期に渡っての種の生存に寄与しているのです。
子供が歩行を学ぶ際にその学習のモデルと手順は中央の頭脳から脊髄へと移行されていきます。自転車や自動車の運転を学ぶ際にも同じことが起こっているのです。
最後に、エッジでは多くの末梢神経が皮膚の下に幅広く埋め込まれています。ここがデータの帯域が太く、その意思の決定までの時間が非常に重要な場所です。背中に触れているそれは、シャツですか?それとも蜘蛛ですか? 主として実施しなくてはならないタスクとしては信頼に足るだけの熟練を持って可能な限りローカル(つまりエッジ)で処理を行うことと、それを抽象化して高いレイヤ(つまり頭脳)が情報の洪水で埋もれないようにすることです。
数十億年にも及ぶ進化は間違うことはない
これと同じ道を辿ってコンピューターも進化しています。我々は時間が重要な処理についてはエッジで処理を完了させ、処理の特殊なモデルについてはその中間層で処理し、複雑で知性が必要とされる処理は中央で行うようになっています。
中央に頭脳が存在します。CPUは巨大なデータセットにアクセスすることが可能で、複雑なアルゴリズムを動作させることができます。システム内で最も強力なコンポーネントです。言うまでもなく平凡な処理(複雑なアルゴリズムを必要としない)についてはNICやRAIDコントローラーや特殊なグラフィックスアクセラレータなどのドーターボード(マザーボードの対義語)へとオフロードしています。最終的には、周辺機器はUSB経由で接続されて、高度に専門家したコンピューティングを行っています。
上の例からは2つの教訓があります :
- データの源へ近づくにつれ、情報の帯域は太いものとなり、意思決定をおこなうための知性は低くなり、決定自体はより早く行われるようになります
- 単一のファブリックが重要(シリコンの場合もあれば、ニューロンの場合も)で高いレイヤで判断されたことを低いレイヤで動的に学習、もしくは進化によってプログラムできなくてはならない
そして、いよいよ神経システム的なクラウドコンピューティングの登場
さらに我々はクラウドコンピューティングにおいても同様の進化を推し進めつつあります。巨大なパブリッククラウドプロバイダーは中央の頭脳としての位置を占め、そこには多くのデータが収集されつつあります。こうしたクラウドはデータセットが豊富なことと、より優れた機械学習のアルゴリズムによって差別化されることになります。この中央のクラウドはデータを処理し続け、そしてエッジのローカルで分析、処理、まとめを行う新しい｢分散クラウド｣という可能性を作り出します。こうした分散されたクラウドは脊髄のような役割を行い、世の中に対して低遅延、広帯域の接続のための重要なハブとしての役割を務めることになります。｢神経系のシステム｣は遂に神経システムにまで進化することになったのです。
今日、中央クラウドで起こっている多くのことは間違いなく脊髄もしくはエッジまで下降してきます。これは中央クラウドのインテリジェンスのレベルがより高いものへ進化していくからです。これが我々が中央クラウドとエッジをまたがった共通のファブリックが必要とする理由です。急速に広がるIoTの世界はこの分散クラウド無くしては進化を加速することができません。
次の時代のコンピューティングの基盤を生み出す
私はこの素晴らしい2つのイノベーションのエンジン ー GoogleとNutanix ーが一つになるのを目にして震えを禁じえません。Nutanixは本社からエッジと同様にリモートオフィス/ブランチオフィスにまでに広がる次世代のウェブスケールアーキテクチャデータセンタを生み出し、その成功を証明する一方で、Googleは機械学習とデータそして分析について巨大な規模で広がる芸術とも呼べるコンピューティングインフラストラクチャでその成功を証明しています。
この両方のインフラストラクチャのファブリックは共通点を多く持ちます。これら両方は共通のソフトウェア定義のオープンソースコンポーネントからなっており、単一障害点を持たないがゆえのAlways-on、全てを分散しておくことでの障害が前提の設計、機械学習での運用の最適化、APIファーストそして、全てがソフトウェアによるインテリジェンスなど多くの近代での分散コンピューティングの理念のもとに構成されています。
こうした共通のファブリックが組み合わさることで、以下のような特徴を持つ非常に強力なコンピューティングパラダイムを生み出すことになります :
管理の統一
エッジを含む分散されたクラウド内で動作するすべてのアプリケーションに対して統一された管理をもたらすことは非常に重要です。Nutanix Calmは意味のある表示とそのアプリケーションの運用を分散されたマルチクラウド環境全体に対して提供します。これにはプライベート、パブリッククラウドの両方の単一ウィンドウでの管理が含まれます。従来型アプリケーションとクラウドネイティブなアプリケーションの両方がGoogle Cloud Platform(GCP)またはオンプレミスのNutanixクラウド環境にシングルクリックで展開することができ、この2つのクラウド環境はNutanix Xi クラウドサービスを利用して相互に移行することができます。
共通ファブリック
アプリケーションが従来型のモード1からモダンなモード2へと進化するに従い、共通のファブリックがこの両方が同じインフラストラクチャ上に同居するハイブリッドの世界において大きな役割を果たす様になってきました。Googleと共にNutanixがアナウンスしたXiクラウドサービスはGCP上で近い将来利用できるようになります。このパートナーシップによって、アプリケーションは(GCP上での動作に)追加で様々な障壁が生じることも、そしてパブリッククラウドへの以降に際してリフト&シフト(何らかの下駄を履かせて/もしくは停止を伴っての置き換え)が必要になることもなく、その利用体験やAPI周りのツールなどもお客様からはインビジブル(意識する必要のないもの)となります。GCP内のNutanix Xiクラウドサービスはマルチテナントでのインスタンスであり、多くのオンプレミス環境で顧客に評価されているのと同じエンタープライズクラウドOSです。
それと同時に、NutanixはGoogleのKubernetesファブリックを1クリックでプライベートのNutanixベースのクラウドへも展開できるようにしました。Nutanix Calmで、ユーザーは近代的なモード2アプリケーションのためのKubernetesプラットフォームをNutanixインフラストラクチャ上で起動、更新、トラブルシュート、そして拡張することができるのです。このプラットフォーム上で、ユーザーはその下のインフラを支えるNutanix Acropolisの永続的なストレージ機能を活用して、KubernetesのPodやHelmチャートを単一コマンドで立ち上げることができます。これは1クリックでのライフサイクル、自動階層化、データローカリティ、QoS、暗号化、レプリケーション構成要素、スナップショット、バックアップ、DRなどをインビジブルにオンプレミスのモード2アプリケーションへももたらします。
インテリジェントエッジ
中央のクラウドと分散されたクラウドはそれぞれ起源を同じくしていますので、中央クラウドは分散されたクラウドへ、その学習モデルやパッケージアプリケーションの一部を配信することができます。NutanixエンタープライズクラウドOSはその能力を数千からなるノードの環境から2ノードと1ノードからなる石油掘削機や非動力船(はしけ)、出先機関などのROBO環境に至るまでいかなる規模ででも動作させられるということで証明しました。実際にNutanixエンタープライズクラウドOSはドローン上に搭載されるIntel NUCにすら組み込むことが可能です。
単一のコンピューティングファブリックをエッジから中央のデータセンタまで同じように拡張していけるというユニークな機能はNutanixを業界において特異な存在としています。Googleと手を結ぶことで、TensorFlowのような機械学習、推論さらにはモデルの学習から、エッジ処理、分析に至るまでがシームレスにエッジでNutanixのエンタープライズクラウドOS上にプッシュ配信することができるようになるのです。NutanixのエンタープライズクラウドOS自身もその誕生以来データセンタの運用にMapReduceやデータ階層化、データライフサイクル管理、ヴァージョン管理などで挑んできました。こうしたトランザクショナルな能力は既存の財産ですが、Nutanix エンタープライズクラウドOSは機械学習や(X-Fitでの)解析にまで進化し、今後は巨大なデータセンタ内のコグニティブなニーズにTensorFlowをもたらそうとしています。
これまでに証明してきたようにクラウドコンピューティングの革命は興味深いもので、さらに過去どのようにモノが進歩してきたのかもっと多く学ぶべきことが残されています。Jean-Baptiste Alphonse Karr で1849年に以下のように記載されています。“plus ça change, plus c’est la même chose”— “the more things change, the more they stay the same”。(フランス語: 多くのものが変わっていくが、同様に多くのものは変わらない)
注意: Nutanix CalmとGoogle Cloud Platformの統合は2018年の最初の四半期に利用可能になる予定です。他の機能も開発中で価格詳細についてはリリース間近にアナウンスが予定されています。
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記事担当者: マーケティング本部 三好哲生 (@Networld_NTNX)
今回はNutanixオフィシャルブログから、GoogleとNutanixの提携の意義について取り上げました。もちろんGoogleは巨大なパブリッククラウド企業であるという意味での意義は大きいのですが、そこでNutanixが果たそうとしている役割、これは非常に興味深いものです。Googleでしか動かないもしくはGoogleだからこそできるというものは多くありますが、Googleはエッジ(そしてセンサー/デバイス)からは少し離れてしまっているため、頭脳としては優れているものの、脊髄反射のようなレイテンシの必要な処理を行えるプラットフォームが必要としています。
もちろん、そのエッジだけの処理ではなく、エッジからクラウドに至るまでの広範なプラットフォームこそがNutanixですが、これまでのROBOではなく、エッジとしてモード1のみならない展開に夢がありますね。
まだビジョン･･･という雰囲気ですが、元PernixData社のCTOであるSatyam氏がリーダーシップを発揮している分野とのことで、今後の展開から目が離せません。本ブログでもフォローしていきたいと思います。
