高可用性エッジプラットフォーム

高可用性 (HA) エッジは、2ノード構成の高可用性ソリューションで、稼働時間が重要で、操作の簡便性が求められるエッジコンピューティング環境のために設計されました。組み込まれた自動フェールオーバー機能によって、このプラットフォームは、ダウンタイムを最小化し、重要なアプリケーションの無停止でのサービス継続を保証します。HAエッジは、回復力、コスト効率、管理の簡単さの間で優れたバランスを取ることができ、複雑な基盤の場合必要となるオーバーヘッドが発生しないため、信頼性の高い事業継続を提供します。

HAエッジソリューションには、2種類のハードウェアシリーズがあります: 設置場所に制約のある現場環境に特化した電力効率の良いKS 3000Uと、演算集約型の業務向けに設計された高性能のKS 5000Uです。AMD EPYC™およびIntel^® Xeon^®プロセッサを搭載しているので、ノード当たり16から320 CPUコアを提供でき、最大4枚のGPUをサポートできます。 筐体はラックマウント型とデスクトップ型が選択できるため、HAエッジは、様々なエッジ環境に対応した柔軟な導入形式が選択できます。

KS 3000U

KS 3000Uは、設置場所や供給電力が限られた現場の環境を念頭に置いて設計されたため、性能、電力効率、それにコスト効率の間でバランスの取れたシステムです。AMD EPYC™ 8004シリーズプロセッサを1個搭載し、AI推論、リアルタイムビデオ解析、小売り事業、その他の要求の厳しい現場での業務に最適です。KS 3000Uには、2種類のモデルがあります:

• KS 3004U – AI推論とビデオ解析向けのコンパクトなエッジプラットフォームで、最大2枚のGPUを搭載可能
• KS 3004UE – オフィスや小売店での環境向けに設計された効率的な1 GPU、低消費電力、低騒音のプラットフォーム

KS 5000U

KS 5000Uは、演算集約型あるいは大規模なエッジ業務向けに設計されました。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を2個搭載し、ノード当たり最大320 CPUコアを提供し、ノード当たり4枚のGPUをサポートします。それにより、重厚な演算性能と拡張性を提供し、AIおよびデータ集約型のアプリケーションを高速化します。異なる業務の要求に応えるため、KS 5000Uには3種類のモデルがあります:

• KS 5008U – AIトレーニング、生成AI、および3Dレンダリング向けのGPU集約プラットフォーム
• KS 5016U – AIおよび効率的な製造のためのデュアルプロセッサ性能とNVMe 16-bayを兼ね備えたバランスの取れたプラットフォーム
• KS 5024U – データベース、CRMシステム、データ収集向けの保存に特化したプラットフォーム

ハードウェア仕様

高性能

GPU演算: 最大4枚のGPUをサポートし、小売りや一般AIアプリケーションに最適です。

高い演算力: 演算集約型の現場業務に最大320 CPUコアを提供します。

高速ストレージ: U.2 NVMe SSDを搭載することで、KSは、アプリケーションの実行のために1MのIOPS、26GB/sの読み取りスループット、13GB/sの書き込みスループットという性能を提供します。

アプリケーションごとの柔軟なデータ保護

KSは、ノード間のデータ複製 (Replica x2) をサポートし、各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、複製の利点は、最適なデータ保護が設定できることです。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。

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。

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。

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。

GPUリソース使用率の最適化

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。

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。

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。

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。

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。