S3を使用して膨大な量のソースコンテンツを集約するAIモデルのトレーニングには、大量のGPUだけでなく、GPUの利用率を最大化し、コストのかかるボトルネックを解消するために、高可用性、負荷分散、高性能なデータスループット、ストレージ制御を備えたバックボーンが必要です。また、データストレージには、AIの速度と複雑さに対応できる高度なセキュリティに加え、ポスト量子暗号（PQC）によって機密データセットを将来にわたり保護することも求められます。
F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)とNetApp StorageGRIDを組み合わせることで、企業は高速かつスケーラブルでPQC対応のソリューションを利用できます。これにより、量子時代に備えながら、AIモデルのトレーニングに向けたデータ取り込みという要求の厳しいワークロードに対応できます。
F5がNetApp StorageGRIDの効率性とレジリエンスを強化
AIワークロードに必要なGPU帯域幅は毎秒数百GBに達することがあり、トレーニングデータセットには数PBのストレージが必要になる場合があります。さまざまなトラフィック管理機能とセキュリティ機能を備えたF5 ADSPの中核コンポーネントであるF5 BIG-IPは、こうしたコンテンツ転送ワークロードをインテリジェントに分散するために必要なハイパースケール性能を提供し、帯域幅やストレージが利用可能になるまでGPUがアイドル状態になるのを防ぎます。
F5 BIG-IP Local Traffic Manager (LTM)は、レイヤー4およびレイヤー7のトラフィックを負荷分散するために必要なスループットとセキュリティを提供する、あらゆるツールを備えた強力なソリューションです。組み込みのPack Velocity Acceleration（ePVA）チップによるハードウェアアクセラレーションを使用するFastL4や、過剰なTCP接続を削減するOneConnect機能などを利用できます。これらの機能はプロファイルで設定でき、F5 iRulesを使用してカスタマイズしたレイヤー7機能により、さらに細かく調整できます。
“F5 BIG-IPは、AIワークロードをインテリジェントに分散するために必要なハイパースケールを提供し、帯域幅やストレージが利用可能になるまでGPUがアイドル状態になるのを防ぎます。”
一方、極めて大規模なデータセットを扱う企業では、SMBやNFSなどの従来のファイル共有プロトコルを使用するレガシーなネットワーク接続ストレージ（NAS）ソリューションでは、AIワークロードに必要な規模に対応できないことが明らかになり、HTTPS経由のS3への移行が進んでいます。NetApp StorageGRIDは、AIのデータ、アプリ、サービスに大規模に利用できるS3オブジェクトストレージを提供します。数十億個に及ぶオブジェクトの書き込みやコピーに対応し、バケットへほぼ瞬時にアクセスできます。高可用性ソリューションとして導入できるBIG-IPは、HTTPチェックに失敗した異常なノードを監視して除外し、書き込みを他の正常なノードメンバーに振り分けることで、NetAppクラスターを管理します。
BIG-IPとNetApp StorageGRIDを組み合わせることで、高速性、レジリエンス、セキュリティを備え、AIワークロードの課題に対応できる高度なアーキテクチャを企業に提供します。
F5とNetAppのストレージクラスターにPQCを導入し、Q-Dayに備える
現在使用されているノートPCやスマートフォンをはじめ、企業データをホストして保護するサーバーなど、あらゆるデバイスは、データを0と1で符号化する2進方式のプロセッサで動作しています。これらは古典コンピューターと呼ばれ、現在データの保護に使用されている古典暗号方式に依存しています。
“量子コンピューティングは、2034年までに現在の暗号化標準を完全に破れるようになると予測されており、業界ではその時を「Q-Day」と呼んでいます。”
量子コンピューティングでは、データを1と0で保存しません。量子ビット（一般にqubitと呼ばれます）を使用することで、はるかに大量のデータを高速に処理できます。量子コンピューティングの発展に伴い、最終的には現在の暗号化標準が危殆化し、2034年までに完全に破られると予測されています。業界では、この時点をQ-Dayと呼んでいます。
2034年はまだ遠い先のことに思えるかもしれませんが、ハッカーは今この瞬間にもデータを盗み、将来復号できるようになるまで保管しています。この種の侵害は一般に「今収集し、後で復号する（harvest now, decrypt later）」攻撃と呼ばれます。企業は、テクノロジースタックにTLS 1.3を実装してPQCをサポートすることで、今からこうした攻撃への備えを始められます。PQCアルゴリズム自体は計算負荷が高いため、最も機密性が高くリスクの高いデータにのみ使用すべきです。また、組織内の主要な関係者と連携して、これらのアルゴリズムの導入を計画し、テストする必要があります。
PQCの計算オーバーヘッドが軽減されるまでは、ほとんどのワークロードに従来型暗号が適しています。企業は、税務・法務文書や医療記録など、特に機密性が高く、長期にわたって保持されるデータから、PQCを段階的に導入する必要があります。このレベルの制御とテストには、BIG-IPが提供するプラットフォームのインテリジェンスときめ細かな制御が必要です。S3ストレージクラスターへのリクエストが行われると、BIG-IPはF5 iRulesを使用してデータの分類とリスクを判定し、適切な暗号化を適用して、トラフィックを適切なNetApp StorageGRIDノードにルーティングできます。
F5とNetAppで、将来を見据えたAIモデルのトレーニングを迅速に導入
これらのソリューションを導入することで、組織はAI導入のメリットを最大限に引き出しながら、将来復号可能になった時点で悪用する目的で攻撃者が現在データを収集するという、目に見えにくい脅威への対策を強化できます。F5とNetAppは、迅速かつ効率的で将来に対応できるAIへの移行を簡素化するために必要なプラットフォーム機能を提供します。
詳細については、F5とNetAppのソリューションのWebページをご覧ください。併せて、プレスリリースもぜひご覧ください。
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