ハードウェアがソフトウェアを支え、ひいてはデジタルビジネスを支えます。ハードウェアがなければ、どちらも成功しません。
適切なハードウェアの活用は、プラットフォームやネットワークの選択と同様に、組織にとって重要です。なぜなら、パフォーマンスが引き続き最優先されるからです。デジタルビジネスのパフォーマンスは、需要に対応できる最適なテクノロジーの活用にかかっています。適切なハードウェアを選択することで、コスト、運用電力、アジリティの効率を高められます。
今日のxPUテクノロジーは、ネットワークやアプリケーションに有用な特定のアクセラレーション機能をシリコンに搭載した専用ハードウェアによって、パフォーマンスを飛躍的に向上させ、デジタルトランスフォーメーションを推進するため、規模の経済を実現します。ただし、xPUのコンピューティング能力と処理能力を最大限に活用するには、アプリケーションを中心にエンタープライズアーキテクチャをモダナイズする必要があります。
xPUがムーアの法則の寿命を延ばす
この記事をお読みの方なら、ムーアの法則をご存じでしょう。ご存じない方のために説明すると、ムーアの法則は厳密には「法則」ではなく、約50年にわたって結果的に的中した予測です。1965年、Intelのゴードン・ムーアは、技術の進歩に伴い、集積回路（CPU）当たりのトランジスタ数が毎年2倍になり、処理能力が飛躍的に向上すると予測しました。その後、倍増する期間を2年ごとに修正しましたが、長期的には約18か月ごとという結果になりました。
ここ10年ほど、ハードウェアの更新によるCPU性能の向上は鈍化しており、ムーアの法則はすでに終わった、あるいは終わりつつあるという主張が数多く聞かれるようになりました。しかし、こうした主張は、シリコンチップ上の部品数の倍増と汎用処理性能の向上だけを直接的な根拠としすぎています。
基礎となる物理法則の制約により、ハードウェアコンポーネントをこれ以上小型化できない限界に近づいているのは事実です。しかし、これはコンピューティングや処理能力の向上が停滞していることを意味するものではありません。CPUが直面する課題を解決する鍵は、特定のソフトウェア要件に対応するよう設計された専用ハードウェア「xPU」です。
CPUは、一般的な万能包丁のようなものです。汎用性が高く、多少の非効率さはあるものの、料理を作って提供するために必要な作業をすべてこなせます。現在のGPU、DPU、xPUといった専用コンピューティングは、包丁立てに収められたフィレナイフ、肉切り包丁、キッチンばさみなど、用途に特化した調理器具に相当します。CPUと併用することで、料理を作って提供するプロセスの速度と効率が向上し、料理人は提供できる料理を「スケールアウト」できるようになります。
一定の物理的限界を超えると、トランジスタ数と汎用CPUの処理能力が18か月ごとに倍増する状況は続かない可能性があります。一方、特定用途向けの精密な「ドメイン固有」ハードウェアが持つ処理性能は、引き続き指数関数的な向上を可能にします。ソフトウェアとアーキテクチャがxPUの高速化機能を活用できるよう設計されていれば、ムーアの法則は実質的に汎用コンピューティングの枠を超えて適用されることになります。
デジタルトランスフォーメーションにはモダンなエンタープライズアーキテクチャが必要
かつては、汎用CPUに搭載されるトランジスタ数と演算能力が倍増するだけで、パフォーマンスを十分に向上できました。しかし現在では、特定の演算能力を備えた専用ハードウェアと、その能力を活用するよう設計されたソフトウェアを組み合わせることで、運用エクスペリエンスが向上します。
CPUを前提にアプリケーションを設計する場合、データ要件がアプリケーションの速度、品質、パフォーマンスに影響するため、開発者は慎重に検討する必要があります。一方、DPUを前提にすれば、消費電力を抑えながら、より高速なデータ処理を活用できるようにアプリケーションを設計できます。先ほどの例えで言えば、料理人が一般的な包丁ではなく肉切り包丁で骨付き肉を切り分けるようなもので、時間と労力を節約できます。
しかし、最高性能のDPUをデータセンターに導入するだけでは、データ処理の最適化とオブザーバビリティの実現を同時に達成することはできません。エンタープライズアーキテクチャは、ハードウェア上で稼働するソフトウェアに対してその能力を最大限に引き出せるよう設計する必要があります。つまり、ハードウェア自体を不可欠なアーキテクチャコンポーネントとして捉えなければなりません。
90年代のテレビ番組や映画を現在の4K UHDテレビで見ると、ハードウェアを活用するように設計されていないソフトウェアがどのようなものか、視覚的に理解できます。逆に、現在の4Kプロセッサーを古いCRTテレビやリアプロジェクションテレビに搭載しようとしても、その技術を活かせるようにシステムが設計されていないため、視聴者が望むような体験の向上は得られません。最適な映像を実現するには、両者を適切に組み合わせる必要があります。同様に、現在のエンタープライズアーキテクチャは、今日のxPUハードウェアの能力を活用するようには設計されていません。今、多くの組織が過去のハードウェア上に最新のソフトウェアを載せてデジタルトランスフォーメーションに乗り出そうとしていますが、これでは将来的な失敗につながるほかありません。
今日のハードウェア機能を最大限に活用できるようアーキテクチャをモダナイズし、大規模なデジタルビジネスを実現する方法については、F5の新しいO’Reilly書籍『デジタルビジネスのためのエンタープライズアーキテクチャ』に収録されている、システム担当CTO兼ディスティングイッシュドエンジニアのJoel Mosesによる章「インフラストラクチャのルネサンス」をご覧ください。
関連するブログ記事
SOAS 2025：足並みの乱れが凡庸さを招く
AI導入における方針の不一致は、非効率を招きます。セキュリティ、自動化、導入の各戦略を整合させ、AIの可能性を最大限に引き出す方法をご紹介します。
WebAssemblyが重要な理由
WebAssembly（Wasm）は、あらゆるプラットフォームで高性能なアプリケーションを実現する、ポータブルで高速かつセキュアなバイナリ命令セットです。
インフラストラクチャは依然として格好の攻撃経路
クラウドコンピューティングでは、APIやドラッグ＆ドロップ式の設定ツールを活用し、ネットワークやインフラストラクチャを敬遠する人がそれらを直接扱わずに済むようにすることで、インフラストラクチャへの対応を不要にすることが長年追求されてきました。しかし、インフラストラクチャを無視することも、攻撃の主要な標的であるという事実を見過ごすこともできません。
堅牢なデータアーキテクチャがもたらす戦略的メリット
適切に構築されたデータアーキテクチャがもたらす効果は、業務プロセスの改善にとどまりません。戦略的な業務効率の向上、より深いビジネスインサイトの獲得、隣接するビジネス機会への展開にもつながり、これらすべてをより俊敏に実行できるようになります。
デジタルワークフローにおける不正検知には、データだけでは不十分
2019年には、業界全体でクレジットカード詐欺の試みが約25万件確認されました。これは約2分に1件の割合です。今日、不正を検知するには、デジタルワークフロー上のできるだけ多くのポイントから収集したデータを相互に関連付け、手作業によるデータ処理をはるかに上回る速度で分析する能力が求められます。