| |

クラウド コンピューティングの最後のフロンティアを前進させる

パブリック クラウド コンピューティングの勢いは否定できません。 58 年も経たないうちに、企業はパブリック クラウドを使用するかどうかの議論から、ワークロードの大部分をパブリック クラウドで実行するようになりました (Cisco によると、2016 年の時点で 73%)。 シスコでは、この数字が 2021 年までに XNUMX% に跳ね上がると予想しています。データセンター (プライベート クラウド) への本国送還は発生しますが、これはまれな例外です。 当初、多くの人がワークロードをオンプレミスに維持する正当性を見つけましたが、スタートレックで聞いたように、「今ではそれらはすべて Borg です」。

クラウド コンピューティングの導入は、2010 年頃のエンタープライズ コンピューティングに似ています。

ただし、この傾向には XNUMX つの障害があり、それがハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) です。 HPC は、私たちが毎日使用している飛行機、自動車、医療、電子機器、AI 対応サービスを作成するためにエンジニアによって使用されています。 科学者は HPC を使用して、気象、気候、天体物理学のシミュレーションを強化し、私たちの知識の限界を押し広げています。 彼らが使用する技術の例には、数値流体力学 (CFD)、エレクトロニクス設計自動化 (EDA)、分子動力学計算、人工知能モデル トレーニングなどがあります。 
によると、2019 年の時点で、HPC ワークロードのわずか 20% がクラウドで実行されています。 ハイペリオンリサーチ。 コモディティ コンピューティングで実行されるクラウド ネイティブ Web アプリケーションとは異なり、HPC インフラストラクチャは、膨大な量のコアとメモリ、およびマシン間の高速相互接続に特化しています。 この特殊なソフトウェア + ハードウェア アーキテクチャが、HPC のパブリック クラウドへの移行の阻害要因となってきました。

HPC クラウドはすでに登場しています
パブリック クラウドにおける HPC ワークロードはわずか 20% ですが、これはわずか 2 年前の数字の XNUMX 倍です。 これは企業 IT の爆発的な成長であり、その成長にはいくつかの要因があります。 まず、シミュレーションを使用して新製品を設計してきた企業は、ようやく成果を上げ始めたばかりで、ユースケースを拡大していますが、現在はクラウドファーストの考え方を持っています。 第 XNUMX に、AI からデジタル ツインに至るまで、主流企業も HPC に参入しており、市場全体の成長を推進しています。 第三に、HPC インフラストラクチャの主要なワークロードであるシミュレーション ソフトウェアを専門とする独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) は、自社のソフトウェアの従量制ライセンス モデルとともに、クラウド展開をついに採用し始めています。 そして最後に、クラウド プロバイダーは、HPC 市場の成長を認識して、新しい専用の HPC インフラストラクチャの提供に熱心に取り組んでいます。

ハイ パフォーマンス コンピューティング組織がワークロードを実行している場所。

組織の観点から見ると、HPC チームは、完全に飛び込むわけではないにしても、パブリック クラウドに足を踏み入れていることは明らかです。 HPC ワークロードを実行するすべての組織のうち、70% が少なくとも一部のワークロードをクラウドで試しており、40% がパブリック クラウドのみを使用しています。

HPC クラウドの成功へのステップ
HPC インフラストラクチャ、シミュレーション ソフトウェア、およびそのユーザーの独特の性質を考慮すると、HPC のクラウドへの移行は、CRM、ERP、自社製アプリケーションなどの従来のワークロードの移行とは異なるものになる可能性があります。 IaaS、PaaS、SaaS レベルのサービスの観点から HPC を検討することがなぜ役立つのか、またクラウド プロバイダーが果たせる役割を確認するには。
主要なクラウド プロバイダーはすべて、専用の VM または物理サーバーと高速相互接続を備えた HPC インフラストラクチャ (IaaS) をすでに提供しています。 これは大きな前進ですが、ほとんどの HPC ワークロードをパブリック クラウドに移行するには十分ではありません。 パブリック クラウドの VM にカプセル化されてオンプレミスと同じように簡単に実行できる従来のモノリシック アプリケーションとは異なり、HPC インフラストラクチャ上でシミュレーション ソフトウェアを実行するには、特殊な HPC エンジニアリングの専門知識 (特定のシミュレーション用に最適化されたクラスター設計など) が必要です。 したがって、HPC IaaS はインフラストラクチャに柔軟性と効率性を追加しますが、全体としては複雑さは軽減されていません。 パブリック クラウド インフラストラクチャの動的な性質により、おそらく複雑さが増します。
使用されるソフトウェアの独自の性質を考慮すると、クラウド PaaS アプローチは、クラウドでの HPC のモデルとしては考えられません。 Kafka や Kubernetes などの新しいプラットフォーム テクノロジは、アプリケーション開発者による自社製アプリケーションの構築に急速に採用されました。 クラウド プロバイダーは、ほぼすべての業界に適用できるこれらのオープン ソース テクノロジーのマネージド サービスをすぐに開始しました。 例には、Amazon MSK (マネージド Kafka) や Azure ASK (マネージド Kubernetes) が含まれます。 一方、HPC ワークロード ユーザーのほとんどは研究者、エンジニア、数学者であり、通常はソフトウェア開発者ではありません。 EDA シミュレーションを実行するエレクトロニクス設計者や CFD シミュレーションを実行する航空宇宙エンジニアは、業界固有の独自ソフトウェアのエンド ユーザーであり、GitHub で流行している最新のオープン ソース ツールを積極的に試してみる開発者ではありません。

クラウド内の HPC: IaaS と PaaS を超える
これが SaaS につながります。 世界を変える新しい製品を開発するために、エンジニアや科学者にシミュレーション ソフトウェアをサービスとして提供するにはどうすればよいでしょうか? すべての業界は特定の種類のシミュレーションを使用しており、それぞれの業界には、パッケージ化されたソフトウェア ソリューションを提供する一連の主要 ISV が存在します。 これらの成熟した洗練されたアプリケーションは、特定の HPC クラスターで実行するために最適化されています。 クラウド コンピューティングは彼らの重点分野ではなく、ほとんどの企業は Microsoft が Office/Office365 で行ったようにソフトウェアをクラウド サービスとして再構築するだけではありません。 一方、クラウドプロバイダーは、これらの業界全体のシミュレーションソフトウェアの専門家ではなく、シミュレーションの専門家は熟練しており、すでに使用しているソフトウェアスイートに精通しています。
つまり、顧客 (またはユーザー) がパブリック クラウド上でシミュレーションを実行するには、組織はすぐに利用できるクラウド プロバイダーの HPC インフラストラクチャと広範なシミュレーション ソフトウェア セットを統合し、サービスとして運用する必要があります。 この価値あるやりがいのある取り組みには、いくつかの手順が必要です。 まず、クラウド プロバイダーが提供する動的なインフラストラクチャを管理する必要があります。これは、ベスト プラクティスの HPC クラスター設計に対してインフラストラクチャの展開、運用、終了を意味します。 XNUMX 番目に、システム要件を含むシミュレーション ソフトウェア スイートのライフサイクル管理を実行し、オンデマンドで展開する必要があります。 次に、動的 HPC インフラストラクチャに対して使用されるシミュレーション ソフトウェアのライセンスを管理する必要があります。 最後に、上記のそれぞれについて適切なコストとパフォーマンスのトレードオフを行う必要があります。
これを行う唯一の方法は自動化です。ここで Rescale が役に立ちます。 

クラウドでの HPC の有効化
Rescale ScaleX は、完全なアーキテクチャ制御により、世界最大の HPC クラウド ネットワーク上で HPC ワークロードを実行するための SaaS のようなシンプルさを提供するクラウド サービスです。 これは、エンジニアや研究者が使用できることを意味します。 任意のシミュレーション ソフトウェアまたは ML ツール (例えば、 ANSYS、ケイデンス、シーメンス、TensorFlow) 主要なクラウド プロバイダーの HPC インフラストラクチャのいずれか (AWS、Azure、GCP など) をターンキーで簡単に実行できます。
Rescale は、エンド ユーザーから ISV、クラウド サービス プロバイダーに至るまで、クラウドでの HPC を可能にします。
Rescale を使用する組織には、いくつかの利点があります。 XNUMX つ目は、OPEX モデルに基づくシミュレーションあたりの HPC インフラストラクチャとシミュレーション ソフトウェアのコストがはるかに低いことです。 XNUMX つ目は、エンジニアがすでに使い慣れているシミュレーション ソフトウェアにクラウドの柔軟性をもたらし、コラボレーションを向上させることで、新製品の市場投入までの時間を大幅に短縮することです。 XNUMX つ目はソリューション領域を拡大し、エンジニアが設計の検証だけでなく、より幅広いオプションに対して探索的なシミュレーションを実行できるようにすることです。 最後に、ソフトウェア ライセンス、インフラストラクチャ支出、個人やチームによる消費量など、HPC スタック全体の運用コストを包括的に可視化します。
エンド ユーザー組織を超えて、さまざまな業界の ISV が Rescale を使用してソフトウェアのクラウド配信を自動化しています。 クラウド サービス プロバイダーは、HPC インフラストラクチャへの需要を促進するために Rescale に注目しています。
詳細については、をご覧ください リスケール.com.

著者

  • Edward Hsu

    Edward は、製品戦略、設計、ロードマップ、市場投入を担当し、Rescale の製品ポートフォリオの商業的成功を推進しています。 Rescale に入社する前は、Edward は D2IQ (旧 Mesosphere) で製品とマーケティングを担当し、VMware でも製品マーケティングを担当していました。 キャリアの初期には、エドワードはマッキンゼー・アンド・カンパニーでコンサルタントとして働き、オラクルの CRM 部門でエンジニアリング責任者を務めました。 エドワードは、MIT で電気工学とコンピュータ サイエンスの修士号と学士号を取得し、ニューヨーク大学スターン ビジネス スクールで MBA を取得しています。

類似の投稿