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HPE、セルフドライビングネットワーク戦略を拡大、AIが本番環境へ移行

Hewlett Packard Enterpriseは、DiscoverカンファレンスでネットワーキングとAIインフラの広範な強化を発表。セルフドライビングネットワークとAIファクトリーを通じて、エンタープライズがAIエージェントを大規模に展開できるよう支援し、「エージェンティックエンタープライズ」を実現する。ネットワーキング、セキュリティ、AIインフラ、データ管理、運用ソフトウェアが対象。

ソースSiliconANGLE AI著者: Paul Gillin

Hewlett Packard Enterprise(HPE)は本日、Discoverカスタマーカンファレンスにおいて、ネットワーキングと人工知能インフラストラクチャに関する一連の拡張を発表しました。同社は、セルフドライビングネットワークの実装とAIファクトリーの確立により、企業がAIエージェントを大規模に展開し、いわゆる「エージェンティックエンタープライズ」の基盤を構築することを約束しています。

HPEは、企業のAI導入が単なる質問応答から自律的な行動へと移行していると見ています。HPEのネットワーキング事業担当エグゼクティブバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーであるRami Rahim氏は、「AIはただ答えるだけではありません。今やAIは行動を開始しています。AIエージェントはワークフローに組み込まれ、アプリケーションに接続し、より多くのデータを意思決定に活用しています」と述べました。同氏はまた、多くの企業AIプロジェクトが事前のアーキテクチャ計画の欠如により失敗していると指摘し、「これは単なるAI導入曲線ではなく、テクノロジー支出のシフトであり、強固なアーキテクチャ基盤が必要です」と強調しました。

ネットワーキング面では、HPEはセルフドライビングネットワーク戦略をキャンパス、ブランチ、データセンター、AIインフラ環境に拡張する新機能を発表しました。新製品には、AI推論クラスターとエッジ展開向けのJuniper QFX5140スイッチ、AMD HeliosラックスケールAIプラットフォーム向けに最適化されたQFX5250スイッチトレイが含まれます。これらはGPUがデータを待つボトルネックを削減することを目的としています。HPEはまた、AI駆動の運用をネットワークポートフォリオ全体に拡大し、Mist管理プラットフォームへのCXスイッチサポート追加や、MarvisアシスタントのAruba Centralへの統合を進めています。新たにデータセンター運用向け予測分析と、エージェンティックAIを活用した根本原因分析エンジンが導入され、問題がユーザーに影響を与える前に特定・修復できるようになります。

セキュリティ分野では、HPEはSD-WANとクラウド提供のセキュリティ管理を単一コンソールに統合した、AIネイティブの統合SASE(Secure Access Service Edge)プラットフォームを発表しました。これにより、ゼロトラスト展開を加速し、ポリシー管理と運用を簡素化します。

AIファクトリーに関して、HPEはNvidiaとの協業を拡大し、Agent Toolkit、Nemotronモデル、OpenShellセキュアランタイム、機密コンピューティング技術への対応を追加しました。これらは、本番環境でAIエージェントを展開する企業向けにガバナンス、可観測性、セキュリティ制御を提供します。HPE Private Cloud AIは、セキュアなローカルエージェント登録、モデルガバナンス制御、データ準備機能の強化、最大256GPUの大規模推論ワークロードサポートを獲得しました。ストレージ統合として、Alletra Storage MP X10000がPrivate Cloud AIに組み込まれ、非構造化データにメタデータとガバナンスポリシーを自動適用し、推論パフォーマンスとトークン処理効率を向上させます。Data Fabricソフトウェアの新統合により、エンタープライズデータがAIエージェントにアクセスしやすくなりながら、アイデンティティとアクセス制御が維持されます。また、Zertoデータ保護技術がAI環境に拡張され、問題のあるエージェント動作を特定し、既知の正常状態にロールバックできるようになりました。

GreenLakeハイブリッドクラウドプラットフォームも更新され、ネットワーキング、コンピュート、運用管理ツールの統合が進み、MorpheusおよびOpsRampコパイロットが自然言語インターフェースを提供します。さらに、ServiceNowとのパートナーシップにより、GreenLake IntelligenceとOpsRamp機能がITサービス管理ワークフローに統合されます。

Rahim氏は、「これらは、単に答えを提供するだけでなく、実際に行動するAIのためのアーキテクチャの基本要素です」と締めくくりました。