2024 年のコンテナ技術予測: パフォーマンス、AI、セキュリティの採用

パフォーマンス重視のコンテナ技術向けのツールとサービスを提供する Sylabs は、2024 年までの業界展望の予測を発表しました。同社は、パフォーマンスの移植性、人工知能 (AI) および AIOps (人工知能オペレーション) ワークロードの管理、科学データに対する FAIR 原則 (基礎可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能) の遵守、機密コンピューティング、コンテナ セキュリティなどの主要分野で大きな進歩を予測しています。

AI革命へのDevOpsの適応: パフォーマンス移植性パラダイム

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) が急速に進歩するにつれて、DevOps (開発運用) チームにとってパフォーマンスの移植性がますます重要になります。主な推進力は、特にワークロードがクラウドからエッジや高性能コンピューティング (HPC) 環境に拡大するにつれて、さまざまなハードウェア間でアプリケーションの効率を維持することです。 DevOps チームが業界リーダーやスタートアップ企業による特殊な AI ハードウェアの台頭に対処するにつれて、この戦略的必要性は重要になり、DevOps マネージャーの状況はさらに複雑になります。

「パフォーマンスの移植性は、特に AI と機械学習の分野では、ますます戦略的な必須事項となっています。多様なハードウェアに直面している開発者は、プラットフォーム間でアプリケーションの効率性を確保する必要があります」と、Sylabs の戦略担当副社長である Keith Cunningham 氏は述べています。「singarityce などの OCI 準拠のコンピューティング コンテナー テクノロジーは、HPC と IT DevOps の間のギャップを埋めます。この統合は、AI の可能性を最大限に引き出すための鍵です。高性能コンピューティングのパワーと精度を DevOps プラクティスの俊敏性と自動化と一致させることで、開発者はよりシームレスで効率的、かつ革新的な開発プロセスを促進できます。これは、急速に進化するテクノロジー環境に適応するために不可欠です。」

AIOps の進化の図解: 高度なコンテナ化への飛躍

AIOps（人工知能オペレーション）部門は、年平均成長率（CAGR）25%で安定的に成長すると予想されており、コンテナ化されたソフトウェアによるアプリケーションの近代化や、より高度で複雑なAIテクノロジーの統合など、複数の要因によって変革が起こっています。この文脈では、AIOps 実践者がシステムのスケーラビリティ、信頼性、効率性の向上に努める中で、コンテナ化が果たす重要な役割は明らかです。高度なコンテナ ソリューションは、分離と一貫性を確保するために重要な、アクセスとセキュリティの要件が厳しいさまざまな環境での実行に優れています。これらの側面は、AI 操作を効果的に拡張し、堅牢な障害回復メカニズムを確保するために重要です。

この進化するシナリオでは、AIOps 実践者は機械学習 (ML) アルゴリズムを活用してイベントをビジネスに結び付け、予測分析を改善します。この戦略的アプローチにより、IT の意思決定がより迅速かつ効果的になり、複雑なシステムの管理と自動化の効率が向上します。

2024 年を見据えると、AIOps ソフトウェア ベンダーが生成型人工知能 (GenAI) を統合することで、大きなマイルストーンが達成されると予想されます。 AIOps のこのような技術的進歩により、AIOps の導入が加速し、より高度で応答性の高い運用機能が導入され、最終的にはサービス レベル アグリーメント (SLA) のコンプライアンスが向上します。ソフトウェア開発者が AIOps アプリケーションでのコンテナ化を好む傾向が高まっていることは、AI 主導の運用を安全、スケーラブル、効率的に展開するという業界全体の傾向を反映しています。

「高度なコンテナ化と AI 技術が AIOps 革命を推進することを期待しています」とカニンガムは述べています。「この統合により IT 運用が変革され、拡張性とセキュリティが強化され、運用効率が大幅に向上します。コンテナ化はこの新しい時代の礎となり、AIOps は現代の IT システムの複雑さが増すのに、より機敏かつ正確に対応できるようになります。」

コラボレーションとイノベーション: FAIR 原則と現代の AI 研究の融合

AI 研究者は、科学的コンピューティングからインスピレーションを得て、AI 分野を、検索可能性、アクセシビリティ、相互運用性、再利用性の原則にさらに近づける態勢を整えています。コンピューティング コンテナ テクノロジの進歩によって推進されるこの一貫性により、グループや組織間での高度なコラボレーションが促進されると期待されています。その結果、コンテナ化された AI ワークフローとそれに関連するデータセットの配布とピアレビューが大幅に改善されます。これらの原則を採用することで、AI 研究の効率、統合、透明性が向上し、総合的な改善が促進され、より回復力のある AI アプリケーションが開発されます。

さらに、コンテナ化を通じて AI ワークフローを標準化することで、よくある「自分のマシンでは動作する」という問題を解決し、さまざまなコンピューティング環境にわたってより一貫したエクスペリエンスを構築できるようになります。 AIモデルの再現性と信頼性を強化することを目的としたこの動きは、FAIRの科学計算ワークフローの進歩を反映しています。この実践により、特にパフォーマンス重視の環境向けにカスタマイズされたコンテナ プラットフォームを活用する AI 運用のスケーラビリティと効率性が向上することが期待されます。

機密コンピューティング: コンテナ セキュリティの次のステップ

Sylabs は、コンテナ内での使用中に機密データを保護することに重点を置いた、コンテナ化された環境における高度なセキュリティ対策の需要が高まると予想しています。機密コンピューティングは、この分野で重要な役割を果たすようになり、強化されたデータ保護のために設計されたプロセッサ アーキテクチャの安全な領域内に使用中のデータを分離することで、独自の方法でデータを保護します。このアプローチは、保存中および転送中のデータに対する従来のセキュリティ対策を補完し、コンテナ内のメモリ アクセスと実行環境に関連するリスクを軽減します。

「特に、機密コンピューティング ソリューションを既存のワークフローに統合することで、より安全で効率的なコンテナ テクノロジへの移行が進むと予想しています」とカニンガム氏は語ります。「これらの統合により、システムのアクセシビリティと機能性を維持しながらセキュリティが強化されます。機密コンピューティングは、現代のコンテナ セキュリティ戦略の重要かつ将来を見据えたコンポーネントになります。」

データ集約型コンピューティング向けの次世代コンテナソリューションへの移行

2024 年までに、業界は重要な課題に直面することになります。従来のエンタープライズ コンテナ ソリューションでは、AI アプリケーションなどの高度でパフォーマンス集約型のコンピューティング環境のニーズを満たすのに不十分な場合が多いのです。このニーズは、セキュリティとアクセスが重要になる共有環境では特に当てはまり、大規模でデータが豊富な環境向けにカスタマイズされたコンテナを統合するコンテナ ワークフローへの移行を促進します。高いコンピューティング需要と高度なデータ処理を特徴とするこれらの複雑な環境では、従来の製品における技術ギャップの一部を克服するためにハイブリッド コンテナー テクノロジが必要です。

「企業が AI やデータ集約型コンピューティングの複雑な要求に直面しているため、Singularity コンテナに対する企業の関心が明らかに高まっています」と Cunningham 氏は述べています。「Singularity は、現代のスケールアウト コンピューティングに固有のスケーラビリティと複雑さの課題に対処するために特別に構築されています。コミュニティ主導の改善により大幅な進化を遂げ、現在では確立された OCI ワークフローとシームレスに統合され、要求の厳しいアプリケーションにスケーラビリティ、堅牢なセキュリティ、効率性の向上をもたらします。さらに、強化された相互運用性により、さまざまなコンピューティング環境でのパフォーマンスが向上し、さまざまなワークロードへの適応性が拡張され、さまざまな高度なオーケストレーションおよび管理システムとシームレスに組み合わせることができます。ワークフローに混乱を招くことなくシステムのパフォーマンスとセキュリティを向上させるために Sylabs のソリューションを選択する企業が増えるにつれて、Sylabs はさらに成長すると予想しています。」