資料の紹介

　AIの活用が実証段階から実業務へと広がるにつれ、ITインフラにも変化が求められている。大量のデータを扱い、学習や推論など用途によって必要な処理能力も異なるからだ。機密データはオンプレミス、豊富な計算資源はクラウドと使い分ける場面も増える中、複数の環境にまたがるデータやアプリケーションを効率よく管理することが課題となる。

　そこで有力な選択肢となるのが、オンプレミス、クラウド、エッジにまたがるデータやアプリを統合的に管理するハイブリッドクラウドだ。コンテナを活用した共通基盤を整えれば、環境ごとの違いを抑えながらAIアプリケーションを展開できる。仮想マシンを含む多様なワークロードやデータを一元管理し、必要に応じて処理能力やストレージを拡張できる点も、AI活用との相性がよい。

　本資料では、こうしたハイブリッドクラウドによってAI活用を支える基盤を構築する方法を解説する。AIモデルを環境をまたいで利用する仕組みから、データ保護、災害復旧、開発・運用の自動化までを紹介。ワークロードの集約によるコスト最適化にも触れ、AIを継続的に業務へ生かし、アジリティ（敏捷性）を高めるための柔軟なインフラのあり方を示している。

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