Aruba、クラウドデータセンターのワークロード管理にAIを活用へ

このプロバイダーは、効率性を高め、コストを削減できる機械学習アルゴリズムを開発するために、学者と協力している

イタリアのクラウドプロバイダーであるArubaは、ピサ大学の学者と協力して、クラウドリソースのパフォーマンスを最適化し、その過程でエネルギーを節約してコストを削減するのに役立つ2つの機械学習アルゴリズムを開発しています。

同社は同大学の情報工学科と共同で、クラウドプラットフォームの負荷管理ソリューションを開発する2年間のプロジェクトに取り組んでいます。

クラウドプロバイダーは、規制当局や顧客から、自社のデータセンターが効率的な方法で運用されていることを示し、企業がネットゼロ目標を達成するのを支援するよう、ますます強く求められています。

機械学習はクラウドをより効率的にできるのか？

負荷管理システムは、仮想マシン（VM）が使用するリソースの予測に基づいています。

予測は、VMに関連する過去のデータの分析に基づき、特定のアルゴリズムの開発を通じて、VMユーザーの要求を保証しながら、ハードウェアのエネルギー消費を最適化することを目指します。

クラウドリソースの利用を最適化できるようになれば、例えば、顧客の特定のニーズに応じてハードウェアの量を予測的に調整することで、不要なときの消費を削減でき、その結果、より良いコストでサービスを提供できるとArubaは考えています。

このプロジェクトでは、2つの異なる機械学習アルゴリズムが開発さ れます。過去に使用されたリソースに基づいて特定のプロファイルを概説する動的VMプロファイリングアルゴリズムと、プロファイルを利用してクラウドプラットフォームを構成するさまざまなハードウェア上での実行を管理するVM管理アルゴリズムです。後者は、パフォーマンスを保証しながらエネルギー消費を最適化するのに役立つと期待されています。

クラウドリソースモニタリングのためのOpenStackソリューション

このプロジェクトによって、負荷予測に基づくクラウドプラットフォーム上の仮想マシン管理の統合ソリューションを開発し、オープンソースプラットフォームOpenStackをベースとした概念実証を実施することで、さまざまなユースケースにわたるフィールド実験を行うことが可能になると期待されています。

これにより最終的には、ユーザがOpenStackノード間の負荷を予測的かつ履歴ベースで移動させ、ノード上のリソースの利用を最適化できるようになる可能性があります。クラウドデータセンターのオペレータにとっては、クライアントの要求に十分なリソースを保証し、サーバーの使用を最適化するのに役立ち、OpenStackクラスタにスタンバイ計算ノードをセットアップして、負荷分散のニーズに応じて起動できるようになります。

Arubaのエンジニアリング責任者であるDaniele Miglioriniは、このパートナーシップを クラウドエコシステム内での機械学習の実用化における革新に向けた重要な一歩 と表現しました。

「このパートナーシップは、最先端のソリューションを提供し、急速に進化する市場のニーズに応えるために、イタリアの優秀な学術機関との技術協力に対する我々の継続的なコミットメントを反映しています」とMiglioriniは述べています。

「この分野における我々の経験とピサ大学の専門知識との相乗効果により、クラウドの未来を形作るソリューションが生まれ、AIから得られる利益を促進し、長期的な持続可能性を視野に入れたデータセンター部門のエネルギー使用を最適化することができると確信しています」。

ピサ大学情報工学科の教授で、この共同研究の科学的責任者であるCarlo Vallatiは、次のように語っています。「Arubaのような大企業と協力する機会を得たことで、私たちの部門はクラウドコンピューティング技術の分野で最先端のトピックに取り組むことができるようになりました」

「これは、エネルギー効率や環境の持続可能性といった、将来のクラウド開発において極めて重要な分野に大きな影響を与える可能性のある、革新的なソリューションに取り組む機会を与えてくれるものです」。

この記事は海外Data Centre Dynamics発の記事をData Center Cafeが日本向けに抄訳したものです。