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NetAppは、AIデータインフラストラクチャソリューションを提供するカリフォルニア州の企業であるDataPelagoの買収を完了しました。この買収により、NetAppのデータインフラストラクチャラインナップにストレージレイヤーのGPUアクセラレーション処理機能が追加されます。これにより、企業はAIおよび分析ワークロードを実行する前に、データをスタンドアロンのコンピューティング環境に移行する必要がなくなります。
NetAppによるDataPelagoの買収は、後者の主力コア技術であるNucleusに焦点を当てています。Nucleusは、多様なCPUおよびGPUリソースを活用して、データを元のストレージ場所で直接処理するユニバーサルデータ処理エンジンです。Nucleusは、データを運用システムから専用のAIまたは分析クラスターに移動するのではなく、ソフトウェア定義のアクセラレーションを採用してデータをインプレースに保ちます。このゼロコピーアーキテクチャは、エンタープライズAI展開における重要なペインポイントを解決し、不要なコストを削減し、レイテンシを低減し、データガバナンスのリスクを軽減し、頻繁なデータ移動に起因するインフラストラクチャのオーバーヘッドを削減します。
DataPelagoによると、従来の分散型ストレージおよびコンピューティングアーキテクチャと比較して、Nucleusエンジンはエンタープライズインフラストラクチャコストを最大80％削減し、データ処理パフォーマンスを最大10倍加速できます。実際のゲインは、特定のワークロードとデプロイメント構成によって異なりますが、この技術的利点は、処理能力をデータソースに近づけるプロキシミティコンピューティングへの業界の一般的なシフトと一致しています。
この高度なテクノロジーにより、NetAppはエンドツーエンドのデータ準備および処理機能を既存のストレージおよびデータ管理プラットフォームに組み込むことができます。同社は、この買収を、企業がAIアプリケーションのために準拠した、ガバナンス対応のデータをアンロックし、GPUリソースの利用を最適化し、全体的なAIモデルのパフォーマンスを向上させるための重要なイニシアチブと見なしています。断片的でフラグメント化されたデータ環境では、高価なアクセラレータハードウェアがアイドル状態になることがよくあります。これは、リソースが、コアモデルのトレーニングおよび推論操作ではなく、退屈なデータパイプラインの構築、複製、変換、および送信タスクによって占有されるためです。
買収完了後、DataPelagoはNetAppの完全子会社として運営されます。同社のプロフェッショナルエンジニアリングチームと独自のNucleusテクノロジーは、オンプレミスとクラウドの両方のデータシナリオにおけるNetAppの戦略的レイアウトを強化します。これらのシナリオでは、ビジネスユーザーは統合データ管理と高性能AIインフラストラクチャソリューションをますます求めています。
この動きは、Cisco、Google Cloud、Red Hat、SK Telecomなどの業界パートナーとのNetAppの長期的なエコシステム協力戦略をさらに推進します。DataPelagoの統合により、NetAppはAIデータ処理においてより直接的な役割を果たすことができます。特に、ストレージシステム、GPUコンピューティングクラスター、AIビジネスプラットフォーム全体での冗長なデータ送信を最小限に抑えたいと考えている企業にとって重要です。
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