TECH BUYER 2022/09 - IDC Perspective - Doc # JPJ49566722
サイバーエージェントがプライベートクラウドで構築した AI学習基盤:最適なインフラの選定基準についての考察
By: Masaaki Moriyama, Yukihisa Hode
税抜価格: ¥187,500
レポートページ数:全6ページ
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Abstract :概要
本調査レポートでは、IDCがサイバーエージェントに対して実施したインタビュー調査に基づき、同社がオンプレミスのプライベートクラウドとして構築したKubernetes環境の「AI学習基盤」の導入経緯、選定基準、導入後の効果などを分析し、最適なインフラ選定で重視すべき項目について考察している。また、Kubernetes環境におけるストレージ選定基準やそこでネットアップのストレージとTridentが選定された理由についても紹介し、Kubernetes環境での新しいストレージの選択基準についても考察している。
IDC Japanのグループディレクターである森山 正秋は「ITバイヤーはAI(Artificial Intelligence:人工知能)環境のインフラ選択においては、パブリッククラウドかオンプレミスかといった二者択一的な選択を避け、ワークロードの要件に対応して、それぞれのインフラが持つメリット(コスト、パフォーマンス、拡張性、サービスレベルなど)を生かした選択を行うことが求められる」と分析している。
Table of Contents:目次
Executive Snapshot
Figure: Executive Snapshot:サイバーエージェントがプライベートクラウドで構築したAI学習基盤-最適なインフラの選定基準についての考察
概況
サイバーエージェントのAI技術活用
AI学習基盤構築をプライベートクラウドで構築した背景
競争力を持ったAI学習基盤の構築
導入効果と今後の展開
ワークロードに対応した最適なインフラの選択
ITバイヤーへの提言
参考資料
関連調査
調査方法
Synopsis
List of Figures (1)
- Executive Snapshot:サイバーエージェントがプライベートクラウドで構築したAI学習基盤-最適なインフラの選定基準についての考察
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※このレポートは、年間情報サービス 「Japan Data Platforms, Logistics and Operations」 、 「Japan Hyperconverged Infrastructure Trends and Strategies」 、 「Japan Infrastructure Trends and Strategies」 、 「Japan Storage Solutions」 、 「Japan Storage Systems」 として発行されています。
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