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エンジニアリングを加速するための 5 つの勝利戦略 – はじめに

編集者メモ: この投稿は、6 部構成のブログ シリーズの紹介です。 レポート全文を読む ここから.

新製品開発チームがより迅速にイノベーションを行えるようにすることは、企業の競争力を維持するための戦略の最重要事項です。 しかし、科学と工学の画期的な進歩を商業化することはますます困難になっています。 Gartner の 2021 年 R&D Leadership Council レポートによると、R&D リーダーの 90% が、新製品開発をサポートする新テクノロジーの加速が最優先事項であるにもかかわらず、難しいと感じています。 

この課題の主な理由は、航空機から分子に至るまで、工学製品の複雑さと洗練さが増大していることです。 これらの新製品を可能にする計算科学および計算工学手法は、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) に依存しています。 

より広範な企業では、デジタル変革により人々の働き方やコラボレーションの方法が変化し、クラウドによって可能になりました。 ただし、この変革はエンジニアリングと研究開発で起こり始めたばかりであり、既存の慣行のリフトアンドシフトによってクラウド HPC を導入している組織は、期待していた生産性の向上を実現できていません。 

エンジニアリングと研究開発をデジタル的に変革するには、HPC ハードウェアの最適化から研究開発スループットの最適化まで、HPC 実践の根本的な再概念化が必要です。

この新しいアプローチでは、ソフトウェア、ハードウェア、クラウドの考慮事項はすべて、クラウドのみが可能にする機能を最大限に活用して、エンジニアの成功に役立ちます。 このペーパーでは、組織がエンジニアリング イノベーションを加速するのに役立つことが証明されている、従来の HPC 実践からの根本的な脱却を表す XNUMX つの戦略について説明します。

「クラウド戦略のないビジネス戦略は存在しません。また、達成しようとしているビジネスの成果に細心の注意を払わなければ、真のクラウド戦略もありません。」

David Smith Gartner 氏、エンタープライズ アーキテクチャおよびテクノロジー イノベーション担当特別副社長

エンジニアリングイノベーションを加速するための XNUMX つの成功戦略

ハードウェア中心からユーザー中心へ – 研究者の使いやすさと生産性の最適化を実現します。

柔軟性のないものから無制限へ – 使用できるツールと導入モデルに関して最も幅広いオプションを提供します。

サイロ化からコネクテッドへ – 孤立した分析を統合して、複数チームのコラボレーションとベスト プラクティスの共有を可能にします。

静的からインテリジェントへ – クラウドで利用可能な多くのオプションの中からコストパフォーマンスのトレードオフを慎重に決定します。

手動から自動へ – ポリシーベースの制御を運用してセキュリティとコンプライアンスを確保しながら、エンジニアに権限を与えます。

クラウド HPC の現状

業界アナリストは、クラウド HPC の導入が加速するにつれて、HPC の需要が増加していることを示しています。 市場調査会社 Intersect60 によると、世界の HPC 市場は 2025 年の 40 億ドルから 2021 年までに 360 億ドルに達すると推定されています。 同社は、クラウド HPC が 20 年まで年間平均成長率 (CAGR) 2027% 以上で成長を続け、推定 9 億ドルに達すると予測しています。 クラウド HPC を加速する主な要因には、ディープ ラーニングと AI 機能の使用、および増加する一連のワークロードを最適に実行するためのより柔軟なアーキテクチャ オプションの必要性が含まれます。 クラウドの主な利点は、最新のテクノロジー、ハードウェア、アプリケーションへのより高速なアクセスを提供するエコシステムです。

データセンターの課題が新製品開発に影響を与える
…クラウドでは新しいアーキテクチャが爆発的に利用できるようになりましたが、

Hyperion Research によると、クラウドは 2019 年に HPC の転換点に達しました。 したがって、もはや HPC がクラウドに移行するかどうかが問題ではなく、HPC のクラウドへの移行がどれだけ早くなるかが問題になります。 同社は、2022 年から 2023 年にかけて、パフォーマンス、使いやすさ、AI ワークロードの大幅な増加によって、HPC クラウド支出の第 2022 の転換点が訪れると予測しました。 組織はすでにクラウド導入を加速する兆候を示しています。 Rescale の 78 年計算工学現状レポートによると、ほとんどの組織 (XNUMX%) がすでにクラウドをある程度使用しており、半数の組織がクラウドを継続的に使用していることがわかりました。

クラウド HPC 支出は急激に増加すると予測されている

ほとんどの人がクラウドへの移行を開始しています

エンジニアリングまたは科学コンピューティングを実行する組織向け

78%

何らかの方法でクラウドを使用する

53%

クラウドを一貫して使用する

2022 年のテクノロジー投資における CIO の優先事項

エンジニアリングと研究開発をサポートするための HPC クラウドへの移行は、CIO の広範な投資優先事項と一致しています。 「クラウド ファースト」アプローチはもはや ERP や CRM に限定されるものではなく、エンジニアリングや研究開発のワークロードも包含するようになりました。 Gartner の 2022 年 CIO およびテクノロジー エグゼクティブ調査では、データ インテリジェンス、クラウド プラットフォーム、アプリケーションのモダナイゼーションが投資の最優先事項であることがわかりました。 多くの企業は、クラウドを使用するだけでなく、クラウドの使用を最適化することに取り組んでいます。 これには、パフォーマンスとコストの分析、制御の改善、ガバナンス、セキュリティ、運用の自動化に関する主要な機能が必要です。

技術投資計画
主要なクラウドへの取り組み

エンジニアリング部門がクラウド導入を加速している理由

ビジネス全体の組織がデジタルおよびクラウド変革戦略を追求する中、エンジニアリングと研究開発もクラウドへの移行に意欲を持っています。 エンジニアリングと研究開発が、新製品を革新して作成する能力が従来の HPC 慣行によって深刻な影響を受けていることに気づいたため、この移行は加速しています。 HPC がエンジニアリングと研究開発を推進する原動力となるため、HPC リソースの需要は増加し続けています。 ビジネスの成長とイノベーションのエンジンとして機能するために、エンジニアリングは、サプライ チェーンの課題の管理から研究開発サイロの排除に至るまで、いくつかの重要な問題に対処する新しい機能を備える必要があります。

ハードウェア中心からユーザー中心へ サプライ チェーンの問題は、HPC ベンダーが顧客の注文を履行する能力に影響を与え続けています。 大幅な遅れは長期化する可能性が高い。 その結果、IT 部門は、エンジニアリングからの需要の増加やアドホックなスパイク コンピューティングのニーズに対応するためにオンプレミスの HPC インフラストラクチャをアップグレードできなくなります。 これにより、エンジニアの待ち時間が長くなり、プロジェクトの遅延が発生しました。

企業の HPC リソースに対するニーズは加速しています。 計算科学および計算工学の手法が広く採用されるにつれ、HPC の需要も増加しています。 さらに、シミュレーションを使用する組織は、新しいワークロードをオンボーディングし、マルチフィジックスやサロゲート ML モデルなどの追加技術を採用しており、HPC リソースの需要がさらに高まっています。

HPC の人材不足は、HPC ベンダーと顧客の両方に影響を与えています。 多くの企業は、新しいテクノロジーを導入するための十分な専門知識が不足していることに気づき、IT の最新化の取り組みが遅れています。 一方、ベンダーは支援できる立場にありません。

組織内の分析の孤立化。 従来の HPC アプローチでは密結合システムが採用されているため、研究開発チームはニーズに焦点を当てたワークロード固有のテクノロジ スタックを作成しますが、通常は互いに切り離されています。 その結果、製品革新が遅れ、研究開発チーム間のコラボレーションが減少しました。

ますます分散する従業員をサポートします。 組織は、パンデミック後の世界ではリモートワークが多くの場合実現可能であることを発見しました。 エンジニアリングと研究開発にとって、柔軟性を提供し、より多くの人材を惹きつける、どこからでもアクセスできる、より優れたコラボレーション機能を提供する必要があります。

「テクノロジー人材の需要は、データと分析、情報セキュリティ、アーキテクチャ、クラウド、エンジニアリングに重点を置いて、猛烈なペースを維持しています。」

Craig Stephenson 氏、コーン フェリー、北米テクノロジー担当役員業務担当マネジング ディレクター

TRA既存の HPC がクラウドおよびオンプレミス環境におけるイノベーションを制限する

企業は、新しい製品イノベーションをより迅速に市場に投入する必要性を認識しており、そうすることでより大きな市場シェアを獲得でき、競合他社によって破壊されるリスクを軽減できます。 Gartner の 2021 R&D Leadership Council では、R&D リーダーにとって、新製品開発のための新テクノロジーの加速が最優先事項であることがわかりました。 しかし、同じ研究開発リーダーの 90% が、これを行うのは難しいと感じていました。

これにはいくつかの理由があります。 設計された製品を市場に投入するには、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) を活用した計算科学および工学手法が利用されます。 そして、HPC は数十年間大きな変化が見られない分野です。 HPC はスーパーコンピューティングから初めて登場して以来、高価で複雑な特殊なアーキテクチャを管理することによって定義されてきました。

研究開発のスループットを最大化するのではなく、使用率を最大化するというこの考え方は、リフト アンド シフト アプローチで HPC ワークロードをクラウドに移行している組織も含め、多くの HPC 組織の特徴となっています。

90%

研究開発リーダーの割合は、新製品開発の加速技術が最優先事項であるにもかかわらず難しいと感じています

出典 Gartner R&D Leadership Council 2021

リフトアンドシフト クラウド HPC にはいくつかの課題があります。 まず、クラウドの基本的な利点 (ほぼ無限のスケールと幅広いアーキテクチャ) が無視されます。 クラウドへのリフトアンドシフトを伴う従来の HPC を実行している組織は、データ センターを維持する必要がなくなる可能性がありますが、インフラストラクチャのメンテナンス、セキュリティ、管理の他のすべての側面は複雑になります。 これらすべては、クラウドの規模とアーキテクチャのオプションの恩恵を受けることなく行われます。

第 XNUMX に、リフト アンド シフトの考え方をクラウドに取り入れると、クラウドのもう XNUMX つの基本的な特性である接続性が無視されます。 ほぼすべてのリソースに API 経由でアクセスできる世界では、コラボレーション、データ共有、継続的統合に関する新たな機会が可能になります。 しかし、これを実現するには、分析とデータ分離の島をさらに増やすのではなく、クラウドを意識し、ユーザー中心のストレージとデータ戦略が必要です。

最後に、クラウドを活用するには、前例のないレベルの自動化と分析が必要です。 クラウドの規模と動的な性質は、より多くの可能性を意味しますが、多くの組織が持っていない新しいスキルも必要になる場合があります。 新しいチームが入社し、新しいアプリケーションが実装されると、スクリプトと XNUMX 回限りの構成を使用した従来のアプローチはすぐに維持できなくなります。

組織が HPC をボトルネックから新製品イノベーションの推進力に変える唯一の方法は、新しいレベルの自動化を採用して、クラウド オペレーティング モデルの可能性を最大限に活用して研究開発をサポートすることです。

クラウド向けに構築された HPC によりエンジニアリングと研究開発の変革が可能に

ビジネス テクノロジーのリーダーは、エンジニアリングと研究開発にデジタル変革をもたらすためにクラウド HPC を導入しようとしています。 CRM やソフトウェア開発などの他のビジネス機能を変革するクラウドの力を目の当たりにし、多くの企業が現在、エンジニアリングや研究開発で同じプロセスと生産性の向上を推進することに照準を合わせています。 他のクラウドの最近の企業デジタル変革から学べる教訓があり、研究開発変革がどのように発生する必要があるのか​​がわかります。 クラウドはこれらの変革を実現しましたが、重要な生産性の向上は、コンピューティングが実行されている場所からではなく、ユーザーと組織の対話方法を変えることによってもたらされました。

デジタル変革の成功から得た教訓から、既存の HPC プラクティスをクラウドにリフトアンドシフトすることで、研究開発における目に見える生産性の向上がもたらされると信じるのは誤りであることがわかります。

たとえば、ソフトウェア開発では、クラウド サービスによって可能になった、Git や Jenkins CI/CD などのオープン ソースおよびソーシャル コーディング ツールの新しい実践により、開発が加速されました。 CRM では、クラウド対応 API インターフェイスによってクラウドベースの SaaS エコシステムが構築され、これにより前例のないレベルの自動化と分析が実現され、営業とマーケティングの連携方法が改善されました。

したがって、テクノロジー リーダーが求めるエンジニアリングと研究開発の変革は、クラウドからではなく、クラウドが可能にするものから生まれます。 Rescale の 2022 年の計算工学の現状レポートでは、エンジニアに無限のコンピューティングへのアクセスを提供することは有益であるが、実際に生産性を高めるのはコンピューティングへのアクセスを容易にすることであることが調査でわかりました。

したがって、テクノロジー リーダーは、クラウド アーキテクチャの規模と多様性を活用しながら、従来の複雑な HPC スタックに対して SaaS のようなシンプルさを実現する必要があります。 これは、彼らが望む研究開発の運用モデルから始めて、クラウドがそれを提供する方法を見つけることを意味します。

プロジェクトの成功確率に対する計算ツールの影響

クラウド用に構築された HPC は、XNUMX つの基本的な点で従来の HPC とは異なります

従来の HPC アプローチはデータセンターでもクラウドでも使用できますが、最終的な効果は同じです。どちらの場合も、インフラストラクチャの決定から始まり、使用されるアプリケーションとユーザーの作業と共同作業の方法に対する下流への影響が考慮されます。

一方、クラウド用に構築された HPC はユーザーから始まります。 ユーザーが必要とするすべてのリソースはインスタンス化され、オンデマンドでアクセスされます。 これらのリソースは、ハードウェア (任意のクラウド プロバイダーから)、アプリケーション (任意のソフトウェア ベンダーから)、データ (組織内の任意の場所から)、ベスト プラクティス (他のユーザーが共有) まで多岐にわたります。 ユーザーの目的によって、使用するアプリケーションが決まります。 そして、使用されるアプリケーションは、コストと解決までの時間の目標に基づいて、使用されるハードウェア アーキテクチャを決定します。

クラウド向けに構築された HPC アプローチは、ユーザー中心、無制限、接続、インテリジェント、自動化されています。 次のセクションでそれぞれについて説明します。

編集者メモ: この投稿は、6 部構成のブログ シリーズの紹介です。 レポート全文を読む ここから.

著者

  • ギャレット・ヴァンリー

    Garrett VanLee は、Rescale の製品マーケティングを率いており、業界全体のイノベーションの最先端で顧客と緊密に連携しています。 彼は、顧客の成功事例、研究の成果、Rescale のエンジニア、科学者、IT 専門家が他の組織を支援するためのベスト プラクティスを共有することを楽しんでいます。 Garrett は現在、スーパーコンピューティング、HPC、AI モデルの融合と、これらのトレンドが科学と産業における発見をどのように推進しているかに焦点を当てています。

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