研究データを活かすための基盤を構築する
AI学習、HPC、研究データ管理、長期保管
AIGFS、SONiC、オープンソース技術を活用し、研究機関、企業研究所、公共分野向けのデータ基盤を設計・構築しています。
研究現場で求められる基盤とは
AIやデータ解析の発展に伴い、研究現場ではGPU性能だけでなく、大量のデータを安全かつ効率的に管理するための基盤提案が求められています。
私たちは、ストレージ、ネットワーク、長期保管を個別の製品として提供するだけでなく、研究活動を支えるデータ基盤として設計・構築しています。
AIGFS
AI・HPC向け分散ストレージ
AIGFSは、大規模な研究データやAI学習データを効率的に管理するためのオブジェクト指向の分散ストレージ基盤です。
- 複数ノードによる並列拡張
- 大容量データの高速アクセス
- AI学習環境との連携
- 研究データの共有と保管
- Open Sourceをベースにした柔軟な構成
特にOpen Sourceは研究室単位の小規模の構成から大規模なデータセンター環境まで、設計次第で用途に応じた構築が可能です。
Open Networking
SONiC / PicOSによる柔軟なネットワーク構築
データ基盤の性能はストレージだけでは決まりません。
SONiCなどを活用したベンダーロッキングのないOpen Networkingにより、
- MLAG
- EVPN-VXLAN
- Spine-Leaf
- 00GbE/400GbE/800GbE
などの構成を柔軟に設計し、研究環境やデータセンター向けネットワークを構築します。
Long-Term Archive
長期保管が求められるデータのために
研究成果や解析結果、証跡データ、監査データなど長期保管が必要なデータは年々増加しています。
私たちはZFSをはじめとするOpen Source技術を活用し、
- データ完全性の確保
- 大容量保管
- 長期アーカイブ / BCP
- 運用コスト削減
を実現する保管基盤を提供しています。
Small AI Infrastructure
小規模でも可能なオンプレミスAI環境
すべてのAI利用に大規模なGPUクラスタは必要ありません。
私たちは、
- GPUサーバ
- AIGFS
- SONiC / PciOS
- 学習環境
を組み合わせた、小規模オンプレミスAI環境の構築も支援しています。
研究室や企業の開発部門において、短期間で利用開始できる構成をご提案します。
技術資料
私たちは技術情報の公開を重視しています。
- AIGFS構築例
- SONiC構築例
- EVPN-VXLAN解説
- ZFS運用事例
- AI基盤構成例
などの技術資料を公開しています。
技術資料を見るデータ基盤の設計・構築について
研究データ管理、AI学習環境、長期保管、Open Networkingなど、用途に応じた構成をご提案します。
まずはご相談ください。