
(このブログでは、Enterprise Management Associatesから間もなく発表されるデータを使用しています。Aryakaと私は、EMAと同社のリサーチ担当副社長であるShamus McGillicuddy氏に感謝します。)
人工知能は概念実証の段階から、わずか数四半期でミッション・クリティカルな状況へと移行しました。間もなく発表されるEnterprise Management Associates(EMA)の調査によると、2025年末までに企業の87%がAIのトレーニングワークロードを導入し、推論アプリケーションもそれに続く見込みです。
変化しているのは、AIが動作する場所だけではありません。企業はAIのワークロードをプライベート・データセンター、パブリック・クラウド、GPU-as-a-Serviceプラットフォーム、そして最近ではエッジ・コンピュート環境に分散させています。その意味するところは明らかです。企業ネットワークは、より多くの場所で、より少ない誤差で、これまで以上に多くのことを求められるようになっています。
しかし、ほとんどのネットワークはそれに追いついていません。
AIのインフラ格差は現実に
EMAが269人のITリーダーを対象に実施予定の調査では、ネットワークの準備態勢に大きな不足があることが明らかになりました:
- 自社の広域ネットワーク(WAN)がAIのパフォーマンス要件をサポートできると回答した企業はわずか31%でした。
- 60%以上の企業が、現在の監視・観測ツールではAIのトラフィックフローを適切に追跡できず、ボトルネックを特定できないことを認めています。
- 84%がモデルの漏洩と不正な推論へのアクセスをセキュリティリスクの上位に挙げていますが、AIワークロードに合わせたセーフガードを導入しているのは半数以下です。
これらのギャップは、パフォーマンスや可視性からポリシーの実施や保護に至るまで、スタック全体に及んでいます。また、AIのユースケースがより複雑化し、分散化するにつれて、これらのギャップはますます広がっています。
ネットワークは速く進化しなければなりません
AIトラフィックは従来の企業トラフィックとは異なります。バーストが多く、レイテンシに敏感で、データ集約的です。大規模モデルのトレーニングには、GPU、データレイク、アクセラレータ間の高スループットの相互接続が必要です。推論、特にエッジでは、リアルタイム応答と機密データセットへの安全なアクセスが要求されます。
レガシーな MPLS ネットワークは柔軟性に欠け、DIY SD-WAN ソリューションは拡張性に欠けることが多く、最先端のクラウドネットワークでさえ、すべてのユーザー、場所、デバイスで一貫したポリシーの適用を保証することはできません。
簡単に言えば、AIをサポートするということは、単に接続されているだけでなく、インテリジェントで、安全で、各ノードで観測可能なネットワークを構築するということです。
Aryaka Unified SASEによるギャップの解消
Aryakaでは、AIを含む次世代のエンタープライズワークロードをサポートするために、Unified SASE as a Serviceプラットフォームを設計しました。当社のアーキテクチャは、グローバルプライベートネットワーキング、統合セキュリティ、および深い観測可能性を組み合わせており、そのすべてがサービスとして提供され、SLAによって裏付けられています。
AI特有の要求に応えるため、私たちは3つの専用機能を導入しました:
- シャドーAIディスカバリー– Aryaka Unified SASE as a Serviceは、すべてのGenAIトラフィックの識別とレポーティングを提供します。
- AI>Perform– GPUaaSやクラウドを含むグローバル環境やハイブリッド環境において、AIワークロードのための最適化されたトランスポートを提供します。確定的なレイテンシー、WAN最適化、インテリジェントなルーティングを提供し、高スループットのトレーニングやリアルタイムの推論に不可欠です。
- AI>Observe– Aryaka AI>Observeは、Aryaka Unified SASE as a Serviceとシームレスに統合するAIを搭載したクラウドネイティブなソリューションを企業に提供します。Aryakaのエンドツーエンドの可視性とディープラーニングモジュールを活用することで、セキュリティ問題を完全に観察することができます。
- AI>Secure(2025年後半予定)– モデルの盗難、不正な推論、データの流出など、AI特有の脅威に対する深い保護を提供します。NGFW、SWG、CASB、TLSインスペクションを統合し、あらゆる場所で一貫したセキュリティ・ポリシーの適用を支援します。
今後の方向性
AIはもはや実験的なものではありません。それに伴い、パフォーマンス、信頼性、信用を確保することが求められています。ネットワークが対応できなければ、AIへの投資はリスクにさらされます。
Aryakaがお手伝いします。当社のAI対応セキュアネットワーキングプラットフォームを使用すれば、妥協することなくAIワークロードを高速化し、観察し、保護することができます。
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