AIの成功を支えるエンタープライズデータセンターおよびクラウドネットワーキング
Omdiaの新たな調査によると、企業はAIワークロードのサポート、 AIインフラの拡張、および運用レジリエンスの向上を図るため、 ハイブリッドクラウドおよびデータセンターネットワークの近代化を進めていることが明らかになりました。
主なポイント要点はAIの支援により生成されています。自動生成された要約には、時折誤りがあったり、重要な文脈が抜け落ちたりする場合があるため、完全な情報を得るには、必ずブログ記事の全文をご参照ください。Omdiaが北米のIT専門家400名を対象に実施した調査によると、企業は、従来のネットワークでは対応できないことが多い、はるかに高い帯域幅、低遅延、および高い耐障害性を必要とするAIワークロードをサポートするために、ハイブリッドクラウドおよびデータセンターネットワークの再設計を進めていることが明らかになりました。 この調査では、分散型マルチクラウド環境全体でAIインフラを拡張し、パフォーマンスを維持するためには、ネットワーク監視、可観測性、セキュリティ、自動化、および高帯域幅の接続性が最優先事項であることが強調されています。 BlueCatは、DDI、マルチクラウド管理、可観測性、AIを活用した分析を組み合わせた「Intelligent NetOps」ポートフォリオを、AI対応ネットワークにおける可視性の向上、運用の簡素化、インフラの複雑性の低減を実現する手段として位置付けています。
AIは、企業のネットワーク要件を根本から変革しつつあります。組織がAIイニシアチブをパイロットプロジェクトから本番環境へと移行させるにつれ、従来のクラウドおよびデータセンターネットワークは、増大する帯域幅の需要、運用の複雑化、セキュリティ要件、および可視性のギャップに対応しきれていない状況にあります。 BlueCatが共同スポンサーを務めたこのOmdiaの新たな調査では、データセンターおよびクラウド・ネットワーキング・インフラストラクチャを担当するITプロフェッショナル400名を対象に、企業がAIの成功に向けてネットワークをどのように準備しているかを把握するためにアンケートを実施しました。調査結果によると、ハイブリッド環境が依然として主流の運用モデルである一方、多くの組織では、効果的なスケールアップに必要な自動化、可観測性、およびAI対応インフラが不足していることが明らかになりました。 また、この調査では、特にAIワークロードが分散環境全体において超低遅延、高スループット、動的なトラフィック管理、インテリジェントな自動化を要求する中、ネットワーク監視、セキュリティ、マルチクラウド管理、AI駆動型運用がなぜ戦略的優先事項になりつつあるのかについても明らかにしています。
調査が明らかにしたこと
AIは、企業がここ数十年間で直面してきた最も重要なインフラ変革の一つを加速させています。調査によると、ハイブリッド・ネットワーキング環境が現在では標準となっており、ワークロードはパブリッククラウド、SaaS、コロケーション、および従来のデータセンターに分散しています。組織は、ハイブリッド環境における最大の課題として、ネットワークパフォーマンスのばらつき、可視性の不十分さ、セキュリティ制御の不統一、およびトラフィック管理の複雑さを挙げています。
主な調査結果
本調査は、企業におけるAIの導入がもはや実験的な取り組みではなく、急速に本番環境規模の運用要件となりつつあることを示しています。 各組織は、セキュリティ、パフォーマンス、可視性、運用効率のバランスを取りつつ、クラウド、コロケーション、オンプレミス環境にまたがる分散型AIワークロードをサポートするために、ネットワーク戦略を進化させています。最も顕著な調査結果の一つは、インテリジェントなネットワーク運用の重要性が高まっていることです。企業は、ますますダイナミックになる環境を管理するために、ネットワーク監視、可観測性、AIを活用した分析、および自動化を優先しています。 ネットワーク運用における従来のアプローチは、特に帯域幅の要件が400G、800G、さらには1.6 Tbpsの範囲にまで高まる中、AI主導のインフラストラクチャの需要には不十分であることが明らかになっています。また、この調査結果は、統合セキュリティとマルチクラウドの可視性の戦略的役割を裏付けるものでもあります。 各組織は、AIの成功が、変化するワークロードやアプリケーションの要求にリアルタイムで適応できる、安全で回復力があり、可観測性の高いインフラストラクチャにかかっていることを認識しています。
データが示すこと
企業ネットワークにおけるAI対応状況
本レポートによると、多くの組織はAI規模のネットワーク需要に対する準備が依然として不十分であり、クラウドおよびデータセンター環境全体において、インフラの大幅な近代化が依然として求められていることが明らかになりました。セキュリティ、信頼性、パフォーマンスが、AI対応度の主要な指標として浮上しました。
AIが帯域幅の大幅な拡大を牽引
AIワークロードの増加に伴い、組織はAIトレーニングクラスター、クラウド接続、データセンター間ネットワークにおいて、400Gおよび800Gのネットワーク要件を急速に求められています。こうした要件は、エンタープライズネットワークのアーキテクチャと運用上の優先順位を再構築しつつあります。
AIネットワークへの投資は監視とセキュリティが主導
ネットワーク監視、可観測性、およびセキュリティ技術は、AI導入に備える企業にとって最優先のアップグレード項目である。調査結果からは、ハイブリッド環境全体におけるインテリジェントな自動化、脅威検知、およびリアルタイムの運用可視性に対する需要が高まっていることが浮き彫りになっている。
ネットワークにとっての意味
AI対応インフラへの移行により、組織はネットワークの設計、セキュリティ対策、監視、自動化のあり方を再考せざるを得なくなっています。断片化したツール、限られた可視性、あるいは手動運用に依存している組織は、インフラのボトルネックが発生するリスクがあり、それがAIイニシアチブの遅延や運用上の複雑化を招く恐れがあります。
- ハイブリッドおよびマルチクラウド環境全体での可観測性の向上
- AIワークロードに向けたネットワークパフォーマンスと帯域幅の拡張
- ネットワーク運用と構成管理の自動化
- 統合セキュリティおよび脅威検知機能の強化
- インテリジェントなNetOpsプラットフォームによる運用複雑性の低減
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AIの成功に向けて、企業がネットワークをどのように変革しているかをご覧ください
本レポートで学べる内容：
- AIワークロードをサポートするために企業が優先しているネットワーク投資
- オブザーバビリティ、自動化、セキュリティがAI対応インフラの核心となる理由
- 企業がAIのスケール拡大に向けて、ハイブリッドクラウドおよびデータセンターのネットワークをどのように整備しているか