2024 年のコンテナ技術の展望: 高性能、人工知能、セキュリティの統合を追求

パフォーマンス重視のコンテナ技術ツールとサービスを提供する企業である Sylabs は、2024 年の業界の見通しを予測しました。彼らの予測によれば、今後数年間で、パフォーマンスのポータビリティ、人工知能 (AI) および AIOps (人工知能オペレーション) のワークロード管理、FAIR 原則への準拠、機密コンピューティング、コンテナーのセキュリティなどの主要分野で大幅な進歩が見られるでしょう。進捗。これらの進歩により、科学データの発見可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能な管理原則の開発が促進されるでしょう。 Sylabs は、成長する業界のニーズを満たすために、これらの分野で革新的なソリューションを提供することに取り組んでいます。彼らの予測は、これらの分野の開発がビジネスの効率性とセキュリティの向上をもたらすことを示しています。

DevOps を AI 革命に適応: パフォーマンス ポータビリティ パラダイム

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の急速な進歩に伴い、パフォーマンス DevOps (開発運用) チームにとって、ポータビリティの重要性がますます高まっています。これは、特にワークロードがクラウドからエッジおよびハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 環境まで拡大するにつれて、さまざまなハードウェア間でアプリケーションの効率を維持することが重要になるためです。 DevOps チームは、業界リーダーや新興企業による専用 AI ハードウェアの台頭に対処する必要があり、DevOps マネージャーの仕事をさらに複雑にするため、この戦略的義務は非常に重要になります。 パフォーマンスの移植性とは、異なるハードウェア プラットフォーム上で実行する場合に、アプリケーションが比較的高い効率を維持できる能力を指します。ハードウェア プラットフォームが異なればアーキテクチャや機能も異なるため、これは DevOps チームにとっての課題です。この問題を解決するには、DevOps チームはさまざまなハードウェア プラットフォームの特性を深く理解し、アプリケーションがさまざまなプラットフォームで最適なパフォーマンスを達成できるように、目的を絞った最適化と調整を行う必要があります。 さらに、人工知能ハードウェアの台頭により、DevOps チームはサプライヤーやメーカーと緊密に連携する必要があります。最新の人工知能ハードウェア技術を理解する必要がある

Sylabs の戦略担当副社長である Keith Cunningham 氏は、人工知能と機械学習の分野ではパフォーマンスのポータビリティが戦略的ニーズとしてますます高まっていると指摘しました。さまざまなタイプのハードウェアに直面する開発者は、クロスプラットフォームのアプリケーション効率を確保する必要があります。 Singularityce などの Open Container Initiative (OCI) 準拠のコンピューティング コンテナー テクノロジは、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) と IT DevOps の間のギャップを埋めるのに役立ちます。この統合は、人工知能の可能性を最大限に発揮するための鍵となります。ハイ パフォーマンス コンピューティングのパワーと精度を、DevOps 実践の俊敏性と自動化と組み合わせることで、開発者は、急速に進化するテクノロジー環境に適応するために不可欠な、よりシームレスで効率的かつ革新的な開発プロセスを促進できます。 Sylabs の戦略担当副社長である Keith Cunningham 氏によると、Sylabs の目標は、さまざまなハードウェア プラットフォームで効率的に実行できるコンテナ ソリューションを開発者に提供することです。同氏は、人工知能と機械学習が発展し続けるにつれて、開発者は多様なハードウェア環境で一貫したパフォーマンスを提供できるテクノロジーを必要としていると強調しました。そのため、彼らは Open Container Initiative (OCI) 準拠のコンピューティング コンテナ テクノロジが重要であると考えています。このテクノロジーを使用することで、開発者はハイ パフォーマンス コンピューティングの力を活用しながら、DevOps 実践の機敏性と自動化を享受し、よりシームレスで効率的かつ革新的な開発プロセスを促進できます。彼によれば、これは急速に進化する技術環境に適応するために非常に重要です。

AIOps の進化のグラフ: 高度なコンテナ化への飛躍

AIOps (人工知能運用) 分野は、25% の安定した年間平均成長率 (CAGR) で成長すると予想されています。特に、コンテナ化されたソフトウェアによるアプリケーションの最新化と、より高度で洗練された人工知能テクノロジーの統合など、さまざまな要因によって変革が進んでいます。この文脈において、コンテナ化が果たす重要な役割が明らかになります。 AIOps の実践者は、システムのスケーラビリティ、信頼性、効率の向上に努めており、高度なコンテナ ソリューションは、重要なアクセス要件とセキュリティ要件があるさまざまな環境での運用に優れています。これらの側面は分離性と一貫性を確保する上で重要であり、AI 運用を効果的に拡張し、堅牢な障害回復メカニズムを確保するためにも重要です。したがって、コンテナ化は、AIOps の実装を成功させるための重要な基盤となります。 要約すると、AIOps 分野は急速に成長しており、コンテナ化されたソフトウェアと高度な人工知能テクノロジーによって推進されています。コンテナ化されたソリューションは、システムのスケーラビリティ、信頼性、効率を向上させ、分離性と一貫性を確保することで、AIOps 運用の​​拡張と堅牢な障害回復メカニズムに対する重要なサポートを提供します。 AIOps は安定した成長率で発展を続け、将来的には企業に強力な運用能力を提供すると予想されます。

この進化する環境において、AIOps 実践者は、機械学習 (ML) アルゴリズムを適用してイベントとビジネスを関連付けることにより、予測分析の精度を向上させます。この戦略的アプローチは、IT に関する意思決定をより迅速かつ効果的に行うのに役立ち、その結果、複雑なシステムのより効率的な管理と自動化が実現します。

2024 年に向けて、AIOps ソフトウェア ベンダーは生成人工知能 (GenAI) を統合する予定であり、これは大きなマイルストーンとなるでしょう。このテクノロジーの進歩により、AIOps の導入が加速され、より洗練された応答性の高い運用機能が導入され、それによってサービス レベル アグリーメント (SLA) のコンプライアンスが向上します。ソフトウェア開発者が AIOps アプリケーションのコンテナ化を好むのは、AI 主導の運用を安全、スケーラブル、効率的に展開するという広範な業界の傾向を反映しています。これにより、企業の効率性と柔軟性が向上すると同時に、データのセキュリティとシステムの信頼性も向上します。 AIOps テクノロジーは進化し続けるため、2024 年にはさらなる革新と画期的な進歩が見られることが期待されます。

カニンガム氏は、高度なコンテナ化と人工知能テクノロジーが AIOps に革命的な影響を与えると信じています。この統合により、IT の運用方法が変わり、拡張性とセキュリティが向上し、運用効率が大幅に向上します。コンテナ化テクノロジーは AIOps の新時代の基礎となり、ますます複雑化する最新の IT システムをより機敏かつ正確に処理できるようになります。

コラボレーションとイノベーション: FAIR 原則と現代の人工知能研究の出会い

人工知能研究者は、人工知能の分野を見つけやすさ、アクセシビリティ、相互運用性、再利用性の原則に合わせて調整する準備をしています。科学計算からのインスピレーション。彼らは、コンピューティング コンテナー テクノロジの進歩により、AI ワークフローと関連データセットのより一貫した配布とピア レビューが推進されると考えています。これらの原則を採用することで、AI 研究の効率、統合、透明性が大幅に向上し、全体的な改善が促進されるでしょう。さらに、この組み合わせにより、人工知能アプリケーションの開発に大きな柔軟性がもたらされます。コンピューティングコンテナテクノロジーによって推進されるこのコラボレーションは、グループや組織内で促進され、コンテナ化された AI ワークフローと関連データセットの配布とピアレビューの改善につながることが期待されています。

コンテナ化による人工知能ワークフローの標準化により、「自分のマシンで作業する」問題が解決され、さまざまなコンピューティング環境間でより一貫したエクスペリエンスが可能になります。この取り組みは、人工知能モデルの再現性と信頼性を高めることを目的としており、FAIR の科学計算ワークフローの進歩を反映しています。このアプローチにより、AI 運用、特にパフォーマンス重視の環境に合わせて調整されたコンテナ プラットフォームを使用して運用される AI 運用のスケーラビリティと効率が向上すると期待されています。

Confidential Computing: コンテナ セキュリティの次のステップ

Sylabs は、コンテナ内での使用中の機密データの保護に重点を置き、コンテナ化された環境における高度なセキュリティ対策に対する需要の増大を予測しています。 Confidential Computing は、この分野の主要なプレーヤーとして浮上しており、データ保護を強化するように設計されたプロセッサ アーキテクチャの安全なエンクレーブ内に使用中のデータを隔離することで、使用中のデータを独自に保護します。このアプローチは、保存中および転送中のデータに対する従来のセキュリティ対策を補完し、コンテナ内のメモリ アクセスと実行環境に関連するリスクを軽減します。

カニンガム氏は、「特にコンフィデンシャル コンピューティング ソリューションを既存のワークフローに統合することによって、より安全で効率的なコンテナ テクノロジへの移行が期待されています。これらの統合により、セキュリティを維持しながら強化しながら、システムのアクセシビリティと機能性が引き続き向上します。コンフィデンシャル コンピューティング」と述べました。は、最新のコンテナ セキュリティ戦略の重要かつ将来を見据えたコンポーネントになるでしょう。」

データ集約型コンピューティング向けの次世代コンテナ ソリューションへの移行

to 2024 年、業界は次のような問題に直面するでしょう。主な課題 - 従来のエンタープライズ コンテナ ソリューションでは、人工知能アプリケーションなどの高度なパフォーマンス重視のコンピューティング環境のニーズを満たすには不十分なことがよくあります。このニーズは、セキュリティとアクセスが重要になる共有環境に特に当てはまり、大規模でデータが豊富な環境の機能を統合するコンテナ ワークフローへの移行を推進します。高いコンピューティング需要と複雑なデータ処理を特徴とするこれらの複雑な環境では、従来の製品におけるテクノロジーのギャップの一部を克服するためにハイブリッド コンテナー テクノロジーが必要です。

Cunningham 氏は次のように述べています:「人工知能とデータ集約型コンピューティングの複雑な要求に直面して、Singularity コンテナに対する企業の関心が明らかに高まっています。Singularity は、コンテナに固有のスケーラビリティと複雑さを解決することを目的として構築されています。」最新のスケールアウト コンピューティング。課題に対応するように設計されています。コミュニティ主導の改善により大幅な進化を遂げ、確立された OCI ワークフローとシームレスに統合され、要求の厳しいアプリケーションにスケーラビリティ、堅牢なセキュリティ、およびセキュリティの強化を提供します。効率。相互運用性により、さまざまなコンピューティング環境全体でパフォーマンスが向上し、さまざまなワークロードへの適応性が拡張され、さまざまな高度なオーケストレーションおよび管理システムとシームレスに統合されます。システムのパフォーマンスとセキュリティを向上させるために Sylabs ソリューションを選択する企業がますます増えているため、ワークフローに破壊的な変更を加えることなく、Sylabs がさらに成長することを期待しています。」

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