2021年2月25～26日にかけてオンラインでLIVE配信された、国内最大級のデータ活用イベント「NetApp INSIGHT Japan」。ニューノーマル時代のビジネスに不可欠なDX/クラウド/AI/データ活用といったキーワードをもとに、最前線で活躍する講演者たちにより最新のテクノロジー/サービス/ソリューションが解説されました。本稿では、25日に配信されたセッション「DX時代にデータを有効活用するためのインフラとは? ～富士通のAI/ハイブリッドITインフラのご紹介～」の内容をレポートします。

DX実現の鍵を握るデータ利活用をハイブリッドクラウドが牽引

富士通株式会社 システムプラットフォーム部門 エンタプライズビジネス推進統括部 エンタプライズ商品企画部 部長の大山敏弘は、セッション冒頭で「DX時代が到来したことで、データのライフサイクルが従来と大きく変わってきました」と語り、あらゆるデバイスでデータが生成・管理されるようになった現代のビジネスでは、データの持つ価値を見直す必要があると話を展開します。

「これまでのストレージに保管されるデータは『時間の経過とともに価値が下がる』もので、生成されたタイミングがもっとも価値が高く、時間が経過し価値が下がったデータはコストを重視したストレージに格納していくという考え方が主流でした。DXの取り組みが加速している現在でも生成時のデータには価値がありますが、その後の利活用によってさらに価値が向上、すなわち『時間の経過に伴い価値が上がる』ケースが出てきました」（大山）

こうした状況においては、コストだけでなく、データの利活用を前提として最適なストレージに格納することが求められると大山は解説します。

また、昨今のデータ管理のトレンドとして「パブリッククラウドの活用」が加速しており、今後も増加していくことが予測されています。その際に企業が期待しているポイントは「運用管理コストの削減」がトップで、「ハードウェアコストの削減」「運用管理者の負荷軽減」「ソフトウェアコストの削減」などが続きます。ただし、ストレージインフラとしてのパブリッククラウドは万能ではなく、大容量データの保存にコストがかかる、パブリッククラウド間のデータ移行が難しい、セキュリティが不安といった課題に悩む企業も少なくありません。大山は、これらの課題を解決するのに「ハイブリッドクラウド」が注目されていると語ります。

「ハイブリッドクラウドという言葉自体は浸透してきましたが、すでに利用している企業は20％にも満たないのが現状です。その一方で、80％を超える企業がハイブリッドクラウドの利用を意向している（すでに利用中の回答も含む）という調査結果も出ており、ハイブリッドクラウドの活用が、今後の大きなトレンドになっていくと考えています」（大山）

とはいえ、オンプレミスとクラウドのメリットを“良いとこ取り”したハイブリッドクラウドは、データを分散して保存することによる管理面での課題も表面化してきています。オンプレミスとクラウドそれぞれを管理しなくてはならないため、管理コストは増加し、IT管理者の負荷も増大。さらにセキュリティ面の不安や、データの全貌が把握しきれないといった課題を抱える企業も増えてきていると大山は語ります。

富士通とNetAppの協業強化でハイブリッドクラウドの課題を解決

こうしたストレージ市場の動向と、データ利活用を取り巻く課題が見えてきているなか、富士通はNetAppとの協業を拡大。企業の課題解決に向けた取り組みを加速させています。

「富士通とNetAppには20年以上にわたる協業の歴史があります。1998年にOEM契約を締結し、NetAppとの協業ストレージ製品を提供し続けてきましたが、2020年にはさらなる協業の強化を発表。NetAppとのパートナーシップ強化によりDXを加速させ、企業それぞれのDX要件に対応していきます。特に注力しているのは『データ利活用による新たな価値提供』で、クラウド連携に優れたストレージ製品やアナリスティックワークロードに対応した AI/HPCソリューションを展開していきます」（大山）

オンプレミスのストレージには、富士通自社製品に加えてNetAppとの協業による新製品を提供。仮想化システムやファイルサーバに適したユニファイドストレージ「ETERNUS AX/HX series」や、基幹データベースや、科学計算システムに活用されるHPCに適したSANストレージ「ETERNUS AB/HB series」など、あらゆる領域をカバーするラインナップを用意しています。

富士通では、ストレージ製品をはじめ、サーバ、HCIについてもサブスクリプション型のデリバリモデルを提供。これにより、オンプレミス環境のハードウェアも、サービスの一環として利用できるようになっています。ストレージに関しては実使用容量に応じた課金モデルを採用しており、無駄なコストを削減することが可能です。

さらに大山は、クラウド、データセンター、ネットワーク、セキュリティ、システム運用保守を統合的に提供するソリューション「FUJITSU Hybrid IT Service」を紹介。同サービスのインフラ領域となるDigital Infrastructure Platformにはオンプレミスで運用するストレージ製品と、富士通が提供するクラウドサービス「FJcloud」が用意され、ハイブリッドクラウド環境の構築に対応。このデータ基盤により、データの保護・利活用やコストの軽減などを広く見据えた適材適所のデータ配置を実現しています。

大山は、このFJcloudを基幹システムのクラウド化に必要な「高信頼・安心安全な環境」と、現実的な移行手段を提供できるサービスと位置付け、前述したハイブリッドクラウドの課題である「管理コスト/管理者負荷の増加」「セキュリティ面の不安」「データの全貌が把握しきれない（＝データ管理の課題）」を払拭すると語ります。また、その際の注目の機能として「FabricPool」を解説します。

「NetAppとの協業ストレージ製品とFJcloudを利用することで使えるFabricPool機能は、アクセス頻度が低いデータを安価なティア（クラウド）に配置し、アクセス頻度の高いデータはオンプレミスのストレージ上に配置するといった自動階層化を実現し、コストを最適化します」（大山）

さらに、ファイルサーバの慢性的な容量不足とパフォーマンス不足をハイブリッドクラウドの活用で解消した、広島県庁におけるクラウド連携の事例を紹介。NetAppのストレージを活用したハイブリッドクラウド環境が、多くの企業の課題を解消することを説明しました。

富士通の最先端テクノロジーと専門ノウハウを活かし、データから価値を生み出す

セッション後半では、大山に代わって同社 インフラストラクチャシステム事業本部 ハイパースケール事業部 シニアディレクターの木内一慶が講演。「AI基盤におけるデータ利活用に向けた取り組み」をテーマに、富士通とNetAppの協業によるデータ利活用環境の最適化について話を展開します。

「ビジネス課題を解決する手段としてDXを推進するにあたり、データの利活用が重要となることはセッション前半で紹介しましたが、その背景には、大量のデータからパターンや洞察などの知見を獲得するAI技術が普及してきたことがあります」（木内）

とはいえ、AI技術を用いてデータから価値を生み出すのは、簡単なミッションではないと木内。たとえばディープラーニングの学習サイクルを例にとっても、データからパターンを抽出して実際のアプリケーションに組み込むまでには、データの選別・整理・加工の事前準備を行う必要があり、既存システムのデータ管理者のみならず、対象となるビジネス領域に精通した人の専門知識や経験が必要と語ります。AI技術をデータ利活用に適用するには、ビジネスの目的に応じて適切なデータを選び、さまざまなAI技術のなかから適切な技術を活用し、ビジネスの専門家がAIから洞察を得ることが重要となります。

講演では、マシンデータを機械学習によって分析して工場の予知保全に活用、その結果ダウンタイムの削減を実現したという例をはじめ、データから価値を生み出すAI開発プロセスのユースケースを紹介。木内氏は、富士通の持つ技術と知見が、多くの企業のAI開発を支援していると語ります。

「富士通は、さまざまな業種のデータから価値を創出するための最先端テクノロジーと専門ノウハウを有しており、国内外のお客様とデータの利活用に取り組んでいます。コールセンター、ヘルスケア、製造、金融、生命科学、スマートモビリティ、小売、ナレッジ、社会インフラなど、幅広い分野で多くの事例を創出しています」（木内）

AI活用基盤の導入・開発・運用に関する課題解決のサービスを展開

このように、DX実現を目指す企業のビジネス課題解決にAI活用は欠かせなくなっていますが、AIの活用に課題を感じている企業も多いと木内は語ります。

「『多数のGPUサーバを活用しきれていない』『コンテナの入れ替えなどAI開発環境の準備が大変』といったAI開発環境の課題や、『パラメータチューニングの試行錯誤に時間がかかる』『学習した結果のサービス化・デプロイが面倒』といった効率化の課題。さらに『PoC結果を本番に適用したいが、データが再現できない』『精度の継続的な監視が困難』などPoC後に表面化してきた課題に悩んでいる企業は少なくありません」（木内）

こうした課題の開発を図るため、富士通では企業がAI開発に専念できるよう、ニーズに応じてAI環境の構築から運用までをサポートしています。

また木内は、データの利活用を支援するソリューションとして、「FUJITSU AI Zinrai Deep Learning System/Service（以下Zinrai Deep Learning System） 」をピックアップ。

1. ディープラーニングを活用するためのソフトウェア環境がプレインストール済み
2. 導入企業のニーズに応じ、NGC（NVIDIA GPU Cloud）からコンテナを追加導入可能
3. プレインストール済みの監視ソフトウェアによりハードウェアリソースの監視が可能

という3つの特徴を挙げ、Zinrai Deep Learning Systemはソフトウェアおよび学習モデルのハイパーパラメータの最適化により、GPU性能を最大限に引き出すことができると解説します。

さらに富士通では、AI活用基盤の導入・開発・運用に関する課題解決のサービスを準備しています。「経験豊富なエンジニアが、お客様の要件・用途に合わせて、さまざまなOSSを組み合わせた最適なAI基盤を提案します」と木内。富士通のAI基盤向けのサービスにNetAppのデータ管理技術を統合することで、データ利活用環境の最適化を図り、継続的にデータ管理機能を強化していきますと、NetAppとの協業効果を口にします。

「今後はデータ利活用を加速させるため、AIワークロードやデータ配置の自動化を図り、それをエッジ-コア-クラウドにスケールさせ、大規模化を実現していく予定です」（木内）

木内は富士通の今後の展望を語り、セッションを締めくくりました。富士通とNetAppの連携により実現される理想のデータ利活用環境は、多くの企業のDX実現を強力に支援します。