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企業向けクラウドファミリー

プライベートクラウドソリューション

Private Cloud Solution
概要

Infortrend企業向けクラウドファミリーは、GPUをサポートする高性能演算ハードウェアとインストール済の包括的なソフトウェアスタックを完全に統合したクラウドプラットフォームです。そのソフトウェア階層には、主要なシステムサービス、アプリケーションマーケット、アプリケーションの導入や管理を行う内蔵Kubernetesなどが含まれます。

企業本社のデータセンター向けに設計され、ターンキーによる迅速な導入が可能で、高可用で3ノードから20ノードまで円滑な拡張をサポートできる拡張性のある構造を持ちます。リソース管理とシステムの信頼性確保を予見的に行うAIに支援された監視および予測解析ツールによって、運用の効率性は、大幅に強化されています。

このプラットフォームは、AIトレーニング、ビッグデータ解析、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)アプリケーションなどの重要な業務をサポートします。


モデル

Infortrend企業向けクラウドには、KS 5000Uシリーズを使うことができます。各モデルは、Intel® Xeon®スケーラブルまたはAMD EPYC™ 9004/9005シリーズプロセッサを搭載し、様々なNVIDIA GPUをサポートし、柔軟なストレージ容量を選択できます。

GPU Intensive
GPU集約型

The KS 5008Uは、GPU集約型業務に最適化され、2個のCPUと最大4枚のNVIDIA GPU、最大8台のU.2 NVMe SSDを搭載できます。AIトレーニング、一般AI業務、3Dレンダリングに最適で、効率的なリソース利用によって、高度なGPU性能を提供できます。

General Purpose
汎用型

The KS 5016Uは、様々なAIおよびHPC業務をこなすことができるよう設計され、2個のCPUと最大2枚の高性能GPU、最大16台のNVMe SSDを搭載できます。演算集約型業務に適した拡張性のある性能と中規模の容量が提供可能なバランスの取れた構造により深層学習推論、チャットボット、AIを活用した製造に適しています。

Storage Intensive
ストレージ集約型

The KS 5024Uは、高速ストレージアクセスが必要なデータ処理中心のアプリケーションに最適化され、ノード当たり2個のCPUと最大24台のNVMe SSDを搭載できます。emailサーバー、データベース、CRMシステム、連続的な工場データの記録に最適で、企業ITや製造環境に大容量、高性能を提供します。

ハードウェア仕様

KSa 5008U KSi 5008U KSa 5016U KSi 5016U KSi 5024U
対応業務 高負荷AI トレーニング & レンダリング 高負荷AI トレーニング & レンダリング 汎用AI & 製造 汎用AI & 製造 データ記録、 CRM & DBシステム
フォーム ファクター 2U 2U 2U 2U 2U
設置形式 ラックマウント ラックマウント ラックマウント ラックマウント ラックマウント
CPU AMD EPYC™ 9004/9005 プロセッサ 2個 第4世代または第5世代 Intel® Xeon® スケーラブルプロセッサ 2個 AMD EPYC™ 9004/9005 プロセッサ 2個 第4世代Intel® Xeon® スケーラブルプロセッサ 2個 第4世代Intel® Xeon® スケーラブルプロセッサ 2個
最大メモリ DDR5 最大1.5TB DDR5 最大2TB DDR5 最大1.5TB DDR5 最大2TB DDR5 最大2TB
GPU FHFL dual-width 最大4枚 FHFL dual-width 最大4枚 FHFL dual-width 最大2枚 FHFL dual-width 最大2枚 無し

機能

高性能

Intel® Xeon®スケーラブルプロセッサまたは AMD EPYC™ 9004/9005シリーズプロセッサ2個の搭載によって、KS 5000Uは、ノード当たり最大320 CPUコアを提供し、クラスタ当たり6,400コアまで拡張できます。それにより、AI、HPCおよびデータ集約型の業務で驚異的な性能を発揮できます。

GPU演算: 各KS 5000Uノードは最大4枚の Nvidia GPUカードをサポートできるため、企業のデータセンターにおいてAI、深層学習、ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)アプリケーションにとって最適なシステムとなります。

他を寄せ付けない演算力: 最大128コアを演算用に装備した各KSノードによって、クラスタ全体では最大2560コアを演算に提供できます。

高速ストレージ: KSノードはU.2 NVMe SSDを搭載することで、最大1MのIOPS、30GB/sの読み取りスループット、25GB/sの書き込みスループット性能をアプリケーション実行のため提供できるストレージを装備します。

High Performance

拡張性

KS 5000Uは、拡張型クラスタ構造を持っているため、業務の要求が増加するのに従って、3ノードから20ノードまで切れ目無くスケールアウトできます。

演算ノードの拡張: ユーザーは、3ノードのクラスタから始めて、演算要求が増加するのに従って、システムを止めることなく1ノードずつ追加することができます。それにより、リソースの増加を効果的に行い、アプリケーションの性能の最適化を行えます。

保存容量の拡張: KSは、様々なストレージ拡張方法をサポートし、EonStor GSユニファイドストレージEonStor DS SANストレージと接続することができます。

Scalability

アプリケーションごとの柔軟なデータ保護

KSは、複数ノードへのデータ複製(Replica x2またはx3)をサポートし、アプリケーション毎に個別に複製方法を設定できます。製造システム、データベース、CRMアプリケーション等の重要なアプリケーションでは、データ保護を最適化するため、個別の冗長方針(Replica x2またはx3)に従って構成できます。生産に関係ない業務のようなあまり重要ではないアプリケーションでは、複製は必要では無いと思われ、リソースを必要としているアプリケーションへ割り当てることができます。この方法によって、データ保護管理に大幅な柔軟性を持たせることができます。

Flexible Data Protection by Application

バックアップと復元

柔軟性を高めるため、KSはコンテナおよびVMのバックアップを提供します。全てのアプリケーションのデータと設定をバックアップすることによって、KSはコンテナ化されたアプリケーションの整合性を保証し、円滑な運用を支援します。

企業は、クラウドや遠隔地のストレージに対してリモートバックアップを行うことで、データ保護戦略を合理化できます。バックアップ効率を改善するため、KSは様々な機能を提供します。それには、スケジュールバックアップ、増分バックアップ、それに、バックアップの状況を確認し、プロセスを円滑に実行するための広汎な監視用ダッシュボードが含まれます。

Backup and Restore

高可用性

KSは、自動ノード障害探知とフェールオーバー機能を伴って設計されました。システムは、自動的にノード障害を見つけることができ、その場合、即座にアプリケーションの実行を正常なノードに移行します。このアプリケーション保護により、KSは、物理的なノード障害が発生した場合でも、アプリケーションのサービスはダウンタイム無しに継続されます。障害のあるノードは、クラスタから完全に切り離され、修理が終わったら再度クラスタに加えられます。どちらの作業もシステムを停止する必要はありません。これらの機能によって、可用性は大幅に高められ、企業のアプリケーションの継続性が保証されます。

High Availability

自動調整

KSは、リアルタイムでノードの負荷状況に基づいた、クラウド用に作られたアプリケーションのノード間の動的調整が可能です。この機能は、CPU、GPU、メモリ、ストレージ容量、ネットワーク使用率などの指標を含む演算ノードのハードウェア負荷を継続的に監視することで実現しています。

演算性能に対するアプリケーションの要求が増加した場合、システムは、自動的にアプリケーションを使用率の低いノードに移行することで、リソースの再配分を行います。逆に、要求が減少した場合、KSは、自動的にリソースを低下する調整を行うことで効率を最適化します。この動的な調整によって、性能の安定性と効率的なリソース使用が確保されます。

加えて、KSは、オープンソース版Kubernetesの主要な自動調整の課題も解決しました。データベースに依存する状態保持型アプリケーションに対しては、ノード間でデータが同期していないため、調整は時として問題の原因となりましました。KSでは、状態保持型アプリケーションのデータを切り離して、外部ストレージに保存することで、切れ目無く調整することを可能にしました。すなわち、アプリケーションの調整中でも、一貫したアクセスとデータのミスマッチ防止をすることができます。

Automatic Scaling

AI監視と予測

EonSightは、AIに支援された知的な監視ソリューションで、クラスタ全体から個々のノードまでの広範囲なリソース管理を提供します。システムは、自動的に性能基準を設定し、リアルタイムの異常検出を行います。それによって、異常の特定とリアルタイムの警報発生が可能になります。この管理システムは、事前予測機能も装備しています。システムの使用率を予測し、リソースの調整や拡張の推奨を行い、企業が問題発生前に予防措置を取れるようにします。

AI Monitoring and Forecasting

GPUリソース使用率の最適化

GPU sharing for resource efficiency

リソース効率化のためのGPU共有: これにより、複数のアプリケーションがGPUリソースを共有できます。そのため、複数のアプリケーションで同時にGPUによる演算が行われる際には、各アプリケーションの要求に基づき、GPUリソースの動的な調整が行われます。

GPU passthrough to boost performance

性能向上のためのGPUパススルー: これにより、VMから直接物理GPUリソースへのアクセスが行われ、ホスト上で直接GPUを使用した場合とほぼ同じ性能が得られます。この機能は、GPU性能はハードウェア仮想化によって制限されるというVMの典型的な制約を解消することを目的としたものです。この機能は、3Dレンダリング、機械学習、HPCといったGPU集約型アプリケーションに対して、大きな恩恵があります。


アプリケーションマーケット

KSは、顧客の様々な要求に応えられるよう、製造、ITサービス、AI/機械学習、ビッグデータ、DevOpsツール、電子商取引、業務アプリケーションを含む10以上の分野にまたがるアプリケーションを収納したアプリケーションマーケットを提供します。企業は、効果的に重複した作業を削減するため、固有のアプリケーションをKS上で作成し、アプリケーションマーケットを使って、異なる部門でそれを共有することもできます。Infortrendは、アプリケーションを実行するためにKSを提供しますが、実装サービスは含まれません。自社アプリケーションの作成と導入はお客様自身で行っていただきます。

Application Market

使い易い管理ツール

KSは、効率的な管理のため、EonOneおよびEonKubeというグラフィカルユーザーインターフェースを持った使い易いソリューションを提供します。

EonOneは、円滑なシステム運用と性能の最適化を可能にする広汎なハードウェア監視を提供します。さらに、簡素化された管理インターフェースによって、IT要員が演算ノードのスケールアウトや外部保存ノードの拡張を簡単に行えるようにします。

User-Friendly Management-EonOne

EonKubeは、アプリケーションの管理用に設計され、企業がコンテナ化されたアプリケーションと仮想マシンの双方を1台のプラットフォーム上で管理することを可能にします。それによって、クラウド構造への移行を円滑に行えます。内蔵のアプリケーションマーケットは、様々な分野のアプリケーションを提供でき、様々な事業の要求に効果的に応えられます。直感的なGUIによって、ユーザーは、簡単にアプリケーションを導入でき、YAMLなどの複雑な導入ファイルの使用を削減できます。さらに、EonKubeは、堅固な監視と安全機能を持っているため、詳細なリソース管理とシステム性能の強化が可能です。


クラウド用に作られたアプリケーションと従来のアプリケーションのサポート

異なる種類のアプリケーションの実行: KSは、クラウド用に作られたコンテナ化されたアプリケーションを実行するため、内蔵Kubernetesプラットフォームを提供します。実装されたスーパーバイザーによって、KSは、VM上でマイクロソフトのアプリケーションのような従来のアプリケーションをサポートできます。これらによって、企業は、全ての業務を1台のプラットフォーム上に統合できます。

様々なOSとの互換性: KSは、数多くの主要なWindowsおよびLinuxバージョンをサポートし、様々な事業やアプリケーションの必要に応じた幅広いOSに対応します。

Support for Cloud-Native and Traditional Applications

簡単な導入

KSには、直感的なインストールウィザードがあり、設定の全段階を通じて、ユーザーの手引きを行います。それによって、設定は30分以内に終了します。作業手順、ハードウェア統合、ネットワーク診断を合理化することによって、KSは、円滑で効果的な導入が行えます。

Easy Deployment

応用業務
Manufacturing
製造

安全で低レイテンシなオンプレミス基盤によるリアルタイム解析、自動化、現場での制御が可能。

General AI
一般AI

GPUに最適化された演算機能と合理化された導入によってAIトレーニングや推論を高速化。

HPC
HPC

拡張性、高スループット性能により負荷の高いシミュレーションや解析を支援。

HPC
仮想化

企業ITのための基盤を提供。

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