コンピュート コンピュートとは
コンピュートは、データおよび資産の整理、処理、取得に不可欠で、オンプレミスのインフラストラクチャ、ハイブリッドシステム、またはクラウド環境を通じて、情報とアプリケーションを提供することで重要な運用を可能にします。コンピュートは現在のデジタルプロセスを強化し、データ分析、アプリケーション実行、およびリソース管理をサポートし、組織がさまざまな状況で効率的に機能できるようにします。
- コンピュートの主要機能
- コンテナのメリット
- コンピュートがエンタープライズ組織にとって不可欠である理由
- コンピューティングという観点から見たコンピュートの重要性
- コンピュートの基盤
- コンピュートのテクノロジーとパラダイムとは
- クラウドコンピューティングにおけるコンピュートとは
- エッジコンピューティングにおけるコンピュートとは
- モノのインターネット (IoT) におけるコンピュートとは
- 人工知能 (AI) におけるコンピュートとは
- コンピュートのパフォーマンスと最適化とは
- HPEのコンピュートが選ばれる理由
コンピュートの主要機能
コンピュートの主要機能を以下に示します。
- 問題解決: エッジからクラウドまでのコンピュートを使用すると、AIを活用したシステムにより、複雑な問題をほんの一瞬で回避できます。
- データの処理と格納: コンピュートでは、データの受け取り、分析、格納の処理が行われます。データには、ビジネスアプリケーションやWebの間で収集および移動されるありとあらゆる情報が含まれています。データが処理され格納されると、ITDMやマネージャーがそれをさらに分析および使用して解決策を策定できます。
- 最適化された機会: 最適化されたインテリジェントなコンピュートシステムによって、新たなビジネスセグメントへの参入や新たな水準の収益性を達成する機会が支援されます。
コンテナのメリット
コンテナは次のようないくつかのメリットを開発者に提供します。
- 移植性: コンテナにはプログラムとその依存関係が入っており、インフラストラクチャに関係なく、それらが開発環境、テスト環境、および本番環境で確実に機能できるようにします。
- スケーラビリティ: Kubernetesや他のオーケストレーションテクノロジーを使用すると、ワークロードのニーズに合わせてコンテナを容易にスケールアップまたはスケールダウンできます。
- 効率: ホストオペレーティングシステムのカーネルを共有することによって、コンテナは従来の仮想マシン (VM) よりも少ないシステムリソースを使用するため、起動時間が短縮され、オーバーヘッドが軽減されます。
- 隔離: コンテナはアプリケーションを他のアプリケーションやホストシステムから隔離し、セキュリティと安定性を高め、1つのホスト上で多数のワークロードを実行する柔軟性を高めます。
- 迅速な展開: コンテナには、アプリケーションの実行に必要な要素がすべて入っているため、アプリケーションの起動が容易になります。これにより、開発者はアップデートや新機能をより迅速にリリースできるようになります。
- 設定間の整合性: 開発者は、ローカルでテストされたコードがステージング環境や本番環境で同様に動作することを確信できるため、「個々のマシンで動作するかどうか」という懸念が最小限に抑えられます。
- DevOpsとCI/CDの統合の改善: コンテナによって、DevOps環境でのプロセスが簡素化され、継続的インテグレーション/継続的展開 (CI/CD) パイプラインの自動化が強化されます。
- 柔軟性: コンテナを使用すると、開発者は複数の言語、フレームワーク、ツールをエラーなく使用できます。
- セキュリティ: コンテナは権限が制御されている個別の環境で実行されるため、攻撃対象領域が減り、セキュリティが向上します。
- コスト削減: コンテナではリソースの使用が最適化され、ハードウェアの必要性およびクラウドインフラストラクチャの消費量が減るため、運用コストが削減されます。
これらの特性により、コンテナは最新のコンピューティング、特にクラウドネイティブアプリケーションの開発にとって不可欠なものとなっています。
コンピュートがエンタープライズ組織にとって不可欠である理由
汎用性に優れた強力なコンピュートがなければ、エンタープライズ組織は、今日の市場に迅速に対応するために必要となるデータ分析やビジネス予測の能力を持つことはできません。
コンピュートはクリティカルな意思決定に大きく役立ちます。複雑な問題を解いて、絶えず収集されているかつてないほど大量のデータに意味のあるインサイトを提供するソリューションを提供するために、企業は目的に合ったインフラストラクチャ、および結果として発生するワークロードの管理を支援するソフトウェアを必要としています。
また、ビジネスの柔軟性を高めるためにもコンピュートが必要です。強力なクラウドコンピュート能力をリモートで利用できれば、組織は競争力の強化を維持するためのタスクの遂行、スケールアップやスケールダウン、リソースの最適化をどこからでも迅速かつ正確に行うことができます。
クラウドコンピュートのもう一つの大きなメリットは、従量制課金構造によってもたらされる効率です。この構造によって、オーバープロビジョニングの問題が回避され、ハードウェア、ソフトウェア、サービスなどのメータリングを利用することで、需要の急増時に対応できるようになります。また、この機能によって、企業は資金や労力をどこに投入するかを自由に選択できるようになります。
コンピューティングという観点から見たコンピュートの重要性
コンピューティングにおける「コンピュート」という用語は、コンピューターまたは相当する他の装置上で、計算または命令を遂行する行為を表しています。コンピュートには、問題解決、データ処理、アルゴリズムの実行、算術演算など、いくつかのアクティビティがあります。ソフトウェアアプリケーション、シミュレーション、モデルなどを作り出すために、最新のコンピューティングシステムはコンピュートの能力を必要としており、その能力は今日のコンピューティングシステムにとって不可欠です。人工知能、科学研究、データ分析、および他の多くの研究分野や業種は、コンピューティングを効率的かつ効果的に利用することによって進歩しています。
コンピュートの基盤
コンピュートの基盤には以下の要素があります。
- CPU (中央演算処理装置) のアーキテクチャーと機能: CPUはコンピューターのコアコンポーネントであり、命令の実行と演算の実行を担います。制御ユニット、算術論理演算ユニット (ALU)、レジスタ、キャッシュなどのさまざまな要素から成っています。CPUのアーキテクチャーとその機能を把握しておくことは、命令がどのように処理されて演算がどのように実施されるかを理解するために不可欠です。
- 命令実行と処理ステージ: 命令とは、実行するアクションを通知するためにコンピューターに送られる指示のことです。命令を遂行するプロセスには多くの場合、取得、デコード、実行、結果の格納といった多数のステップを伴います。これらのステップによって、コンピューターは必要とされるアクションの理解と実行を正確かつ効果的に行うことができます。
- メモリ階層とストレージシステム: メモリ階層は、コンピューター内でのメモリの配置のことであり、キャッシュ、メインメモリ (RAM)、セカンダリストレージデバイス (ハードドライブやSSDなど) のいくつかのレイヤーから成っています。それぞれのレイヤーのメモリは速度と容量が異なるため、データアクセスとストレージを最適化するにはメモリ階層とストレージシステムを把握しておくことが不可欠です。
こうした原則は、コンピューターが情報の処理、命令の実行、データの格納、データの取得をどのように行うかを理解するための基礎であり、上記がコンピュートの構成要素です。
コンピュートのテクノロジーとパラダイムとは
コンピュートのテクノロジーとパラダイムは、計算を行うためのさまざまな手法とモデルにわたっています。以下に例をいくつか紹介します。
- 従来型のコンピュートモデルでは、命令が順次実行されるシングルスレッド処理と、並列処理が可能なマルチコアプロセッサーによるマルチスレッド処理があります。完全対称型マルチプロセッシング (SMP) では、タスクを同時に実行することで性能を向上させるために連携する複数のプロセッサーまたはコアがあります。
- 並列コンピューティングおよび分散コンピューティングでは、複数のデータを同時に処理するSIMDアーキテクチャーと、異なるデータセットに対して異なる命令を実行するMIMDアーキテクチャーがあります。クラスターコンピューティングでは、複数のコンピューターを接続してコンピューティング性能を向上させており、グリッドコンピューティングでは、分散リソースを接続して1つの仮想スーパーコンピューターを作り出しています。
- ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) では、複雑な問題解決のための複数のスーパーコンピューターとクラスター、効率的な計算のためのGPUやFPGAなどの複数のアクセラレータ、量子力学を活用して従来型のコンピューターよりも高速に問題を解決する新たに出現した量子コンピューティングがあります。
こういったコンピュートのテクノロジーとパラダイムによって、計算能力を強化し、パフォーマンスを向上させ、複雑な計算の課題に取り組む、さまざまな方法が提供されます。
クラウドコンピューティングにおけるコンピュートとは
クラウドコンピューティングにおける「コンピュート」という用語は、計算アクティビティを達成するための仮想化されたリソースを供給および管理することです。クラウドコンピューティングにおけるコンピュートに関連する主要な側面を以下に示します。
- 仮想化コンピュートリソースでは、仮想マシン (VM) とコンテナを使用して、アプリケーションを実行するための隔離された環境が作成されます。VMはコンピューターシステム全体をエミュレートします。コンテナは依存関係と一緒にパッケージ化された軽量のアプリケーションです。VMと比べると、コンテナの方が効率と拡張性に優れており、起動時間が短く、異なるコンピューティング環境間でのポータビリティにも優れています。
- Infrastructure as a Service (IaaS) は、コンピューターリソースをクラウドから借りるようなものです。リソースには、ストレージ、ネットワーキング、コンピューティング性能などが含まれます。IaaSを使用すれば、サービスの利用中に使用するオペレーティングシステムやアプリケーションをユーザーが選択することもできます。
- コンピュートリソースの柔軟性と拡張性は、クラウドコンピューティングにおいて、必要とするコンピューティングリソースの量を容易に調整できることを意味します。ワークロードが増大したらリソースをすばやく増やすことでき、ワークロードが減少したらリソースを減らすことができます。この柔軟性によって、適正な量のコンピューティングリソースが使用されるようにして、アプリケーションで需要の変化に対応できるようになります。
エッジコンピューティングにおけるコンピュートとは
「コンピュート」とは、データが生成または消費される場所により近い、ネットワークのエッジに設置されている処理と計算の能力のことです。エッジコンピューティングでコンピュートに関連する重要な要因を以下に示します。
エッジコンピューティングにおける「コンピュート」とは、データが生成または消費される場所により近い、ネットワークのエッジに展開されている処理と計算の能力のことです。エッジコンピューティングにおけるコンピュートに関連する主要な側面を以下に示します。
- エッジデバイスはネットワークエッジで接続されているデバイスであり、エッジサーバーは追加の処理能力を提供します。エッジコンピューティングアーキテクチャーは、レイテンシを低減し、リアルタイム処理を可能することを目標としています。
- エッジコンピューティングでは、計算タスクがデバイスの近くに分散されるため、レイテンシが低減し、リアルタイム処理が可能になります。エッジでのコンピュート能力には、アプリケーションの実行、分析の実行、ローカルでの意思決定などがあります。
- エッジ環境でのコンピュートでは、レイテンシの低減、帯域幅使用の最適化、オフライン運用機能、データのプライバシー保護とセキュリティの向上などのメリットが得られます。データをローカルで処理することで、エッジコンピューティングでは応答時間が短縮され、ネットワークの輻輳が軽減され、オフライン運用がサポートされ、機密データの保護が強化されます。
エッジ環境でのコンピュートのいくつかのユースケースを以下に示します。
- 産業用IoT: 工業環境におけるリアルタイムでの監視、制御、分析。
- スマートシティ: 交通管理、環境モニター、公共の安全のためのリアルタイムでの分析。
- 医療: リモートでの患者のモニタリングや診断のための、ケア時点でのデータの処理と分析。
- 小売業: 在庫管理、パーソナライズされたマーケティング、カスタマー・エクスペリエンスの向上のためのリアルタイム分析などのアプリケーション。
エッジでのコンピューティングでは、データソースの近くに計算能力がもたらされるため、リアルタイム処理が可能になり、レイテンシが低減され、効率が向上し、さまざまな業種やユースケースに対する能力が強化されます。
モノのインターネット (IoT) におけるコンピュートとは
モノのインターネット (IoT) における「コンピュート」とは、計算能力、およびIoTデバイスやシステムによって行われる処理のことです。IoTにおけるコンピュートに関連する主要な側面を以下に示します。
- IoTデバイスの組み込みシステムは、リソースが限定されて低電力環境での特定のタスクに最適化されている、特殊化されたコンピューティングデバイスです。
- IoTにおけるエッジコンピューティングでは、デバイスの近くに計算能力がもたらされるため、ローカル処理が可能になり、レイテンシが低減され、帯域幅とプライバシー保護の課題に対処できます。
- IoTではエッジコンピューティングとクラウドコンピューティングを組み合わせることが必要であることが多く、エッジデバイスでローカル処理に対応し、クラウドリソースでストレージ、コンピューティング、分析のための拡張性が提供されます。
IoT展開、処理の統合、データ分析、および意思決定のコンピューティングニーズに合うように、エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングが組み合わされます。
人工知能 (AI) におけるコンピュートとは
AIにおけるコンピュートに関連する主要な側面を以下に示します。
- AIにおける機械学習アルゴリズムでは、トレーニングにかなりのコンピューティングリソースが必要とされ、大規模データセットや複雑な計算を処理することも伴います。
- AIコンピュートには、ラベル付きデータと反復計算によるモデルのトレーニングが伴い、推論では低いコンピュート要件での予測に事前トレーニング済みモデルが使用されます。
- 特殊化されたAIコンピュートハードウェア (TPU、GPU、FPGA、ASICなど) は機械学習のワークロードを高速化できるように開発されているため、パフォーマンスとエネルギー効率に優れた処理能力が提供されます。
結論として、エッジコンピューティング、クラウドコンピューティング、特殊化されたAIハードウェアなどのコンピュートテクノロジーの進歩は、IoT、機械学習、AIなどのさまざまな分野での多様なコンピューティング要件を満たすことに大きく貢献しています。そのような強力なコンピュート能力によって、より効率的なデータ処理、より迅速な意思決定、今日のデジタル環境でのイノベーションを推進する高度なアプリケーションの開発が可能になっています。
コンピュートのパフォーマンスと最適化とは
コンピュートのパフォーマンスと最適化は、コンピューティングリソースの効率、スピード、使用率を最大化することに重点が置かれています。コンピュートのパフォーマンスと最適化の主要な要素を以下に示します。
- パフォーマンスのメトリックとベンチマークでは、スループットなどのメトリック、およびハードウェアやソフトウェアを比較するためのテストを標準化するベンチマークなど、コンピューティングシステムの効率を評価するための測定値が提供されます。
- 複数の処理ユニットや特殊化されたハードウェアの使用などの並列化手法により、複数のタスクを同時に実行することで計算速度が向上します。最適化手法により、アルゴリズムの改良、データアクセスの最適化、コードの最適化を通じて効率が向上します。
- コンピューティングリソースの管理により、負荷分散、ワークロード管理、リソースの動的プロビジョニングなどを使用することで、リソースの割り当てとスケジューリングが効果的に行われるようになります。自動スケーリングによって、需要に基づいてリソースが動的に調整され、使用率が最適化され、パフォーマンスのニーズが満たされます。
まとめると、パフォーマンスメトリック、並列化と最適化の手法、およびコンピューティングリソースの管理は、コンピューティングシステムの効率と有効性を向上させ、より高速な計算とリソース使用率の最適化を実現することに重要な役割を担っています。
HPEのコンピュートが選ばれる理由
HPEは、企業のニーズを満たす幅広いソリューションを提供し、最先端のテクノロジー、スケーラビリティ、セキュリティを提供しています。HPEの主なコンピューティングソリューションを以下に示します。
- HPE ProLiantサーバー: 業界をリードする適応性とセキュリティに優れたサーバーです。さまざまなワークロードをサポートし、優れたスケーラビリティと信頼性を備えています。HPE ProLiantサーバーは、強化された管理機能により、小規模企業や大規模データセンターのパフォーマンスを最適化します。
- HPE Superdome Flex: ミッションクリティカルなタスク向けのハイパフォーマンスコンピューティング。HPE Superdome Flexは、スケールアップおよびスケールアウトの機能により、金融、医療、研究における複雑なコンピューティングジョブを処理できます。
- HPE Apollo: HPE Apolloソリューションは、HPCおよび大規模データ向けにスケーラブルでエネルギー効率に優れたインフラストラクチャを提供します。科学研究、AI、機械学習には膨大な処理能力が求められるため、これらのシステムが最適です。
- HPE Edgeline: HPEのエッジコンピューティングソリューションは、コンピューティングをデータソースに近づけることによって、リアルタイムでの分析と意思決定を可能にします。これらのデバイスは、IoT、産業、エッジAIアプリケーションに最適です。
- HPE GreenLake: HPE GreenLakeは、オンプレミス環境向けの従量課金制クラウドサービスを提供します。これにより、企業はデータとインフラストラクチャの制御を維持しながら、計算リソースを効果的に増やすことができます。
- HPE SimpliVity: コンピュート、ストレージ、ネットワークが組み込まれているシンプルなハイパーコンバージド インフラストラクチャアーキテクチャー。HPE SimpliVityは、データの経済性、拡張性、管理性を向上させることによって、ITを簡素化し、イノベーションを加速します。
- HPE Moonshot: ハイパフォーマンスコンピューティング、クラウド、データセンターのアプリケーション向けの、エネルギー効率に優れたスケーラブルなサーバープラットフォームです。HPE Moonshotは、大規模な並列処理を行う組織向けの優れたコンピュート性能密度を提供します。
- HPE AI/ML Scalable Computeソリューション: HPE Machine Learning Operations (MLOps) は、要求の厳しいAIワークロードに適しています。これらのGPUベースのコンピューティングソリューションは、AIモデルのトレーニングと推論を高速化し、組織がAIによって変化することに役立ちます。
組織は、現在および将来のニーズを満たすように、さまざまなコンピューティング製品にHPEを選ぶことができます。HPEのコンピュートソリューションは、ハイパフォーマンスコンピューティング、エッジコンピューティング、スケーラブルなAIおよびビッグデータのインフラストラクチャに必要な性能、セキュリティ、柔軟性を提供します。
