プラットフォーム基盤

コンテナ基盤は、Kubernetes や Docker などのオーケストレーション技術を使用して、AI アプリケーションをコンテナ単位で効率的に管理・運用する仕組みです。コンテナは、独立した環境で動作し、AI モデルや関連ソフトウェアを素早くデプロイ、スケーリングできます。障害時には自動的に復旧し、また、リソースの利用状況を可視化することで、システム全体の一貫した管理が可能となります。これにより、AIサービスの提供がスムーズになり、迅速かつ安定したサービス提供が実現します。

仮想化技術は、物理サーバー上で複数の仮想マシン（VM）を作成し、それぞれで独立した AI アプリケーションやワークロードを運用できるようにします。リソースを効率的に利用することで、コストの削減やスケーラビリティの向上を実現します。また、仮想マシンごとにセキュリティ対策を講じることで、AI システムの堅牢性が高まり、リスクの低減が可能です。仮想化技術は、コンテナ基盤や AI アプリケーションとの統合により、柔軟で一貫した運用環境を提供します。

AIシステムでは、大量の機密データを扱うため、セキュリティが極めて重要です。アクセス制御、データの暗号化、認証機能を通じて機密データを保護するとともに、脆弱性への対策を講じることで、潜在的リスクを早期に発見し、迅速に対応できます。これにより、AIアプリケーションを運用するための強固なセキュリティ基盤が構築され、インフラとの連携によりシステム全体を統合的に監視・防御することが可能となります。このような対策を講じることで、AIシステムの信頼性と安全性を高め、効果的な運用を支えます。

運用管理では、AIサービスの稼働状況をモニタリングしながら、可用性やスケーラビリティを最適化する機能を提供します。ログ収集、アラート通知、パフォーマンス可視化を一元的に行うことで、運用担当者の負荷を軽減し、障害発生時には迅速に原因を特定し、スピーディーな復旧をサポートします。インフラストラクチャとの連携により、アプリケーションライフサイクル全体を効率的に管理し、高品質なサービスを継続的に提供することができます。