データストアからデータエンジンへVAST DataのAI OS進化

今週開催されたVentureBeatのTransform 2024カンファレンスで、VAST Dataの創設者兼CEOであるRenen Hallak氏は、同社のAIインフラストラクチャに対するアプローチについての洞察を共有し、企業AIシステムの未来を垣間見せました。Hallak氏は、地理的および組織的に広がるデータ管理とAI展開の複雑さに対処するために設計された、AI用のグローバルオペレーティングシステムの概念を紹介しました。このシステムは、VAST Data Store、VAST Database、VAST Data Engineの3つの主要コンポーネントで構成されています。

VAST Dataは、AIインフラストラクチャの分野で大きな進展を遂げています。2023年12月、同社はFidelity Management & Research Companyが主導するシリーズE資金調達ラウンドで1億1800万ドルを調達しました。この投資により、VAST Dataの評価額は91億ドルに達し、2021年の37億ドルからほぼ3倍に跳ね上がりました。

VAST Data Storeは、画像、ビデオ、オーディオ、ゲノムデータなど、さまざまなソースからの大規模な非構造化データのファイルおよびオブジェクトアクセスを提供します。Hallak氏はステージ上で、「これはファイルアクセス、オブジェクトアクセス、大量の自然情報を提供します」と説明しました。この基盤の上に構築されているのがVAST Databaseで、保存されたデータに対するAI推論から生成されたメタデータのSQLクエリを可能にします。これにより、組織は膨大なデータリポジトリから効率的に意味のある洞察を引き出すことができます。

3つ目のコンポーネントであるVAST Data Engineは、受信データに基づいて機能をトリガーすることでシステムを稼働させます。Hallak氏は、「ゲノムファイルが入ってくると、その推論機能を通じてどの遺伝子がどの変異に関連しているかを理解し、それがさらに多くの機能をトリガーし、基礎となる自然の宇宙をよりよく理解できるようになります」と例を挙げて説明しました。この統合アプローチは、AI技術スタックの包括的なエンドツーエンドのソリューションが必要であるというVentureBeatの最近の分析で強調された課題に対処しています。VAST Dataのグローバルオペレーティングシステムは、多様な環境でデータ管理、AI処理、分析を処理できる統一プラットフォームを提供することを目指しています。

Hallak氏は、このシステムにおける垂直統合の重要性を強調し、時間と空間の制約に基づいてインテリジェントなスケジューリングを可能にします。「世界中にデータセンターがある場合、その情報を海を越えて移動させたくありません。データの近くでサーバーレス機能をスケジュールしたいのです」と彼は説明しました。この能力は、エンタープライズAIインフラストラクチャにおけるセマンティックレイヤーとデータファブリックの成長傾向と一致しています。地理的に一貫した名前空間を作成することで、VAST Dataのシステムはデータアクセスと処理を簡素化し、新しいAIユースケースと能力を解き放つ可能性があります。データの品質とガバナンスに関する懸念に対処するために、Hallak氏は、VAST Dataのプラットフォームがスマートタグ付け、匿名化、メタデータ管理のツールを提供することを強調しました。これらの機能により、企業はAI機能を大規模に活用しながらデータの制御を維持できます。

VAST Dataのアプローチは、既存のエンタープライズインフラストラクチャとのAIシステムの統合の課題にも取り組んでいます。このプラットフォームは、データが存在する場所に接続でき、大規模なデータ移行の必要性を排除します。この柔軟性は、データアーキテクチャ全体を全面的に見直すことなくAIを採用しようとする組織にとって重要となるでしょう。将来を見据え、Hallak氏はVAST Dataの役割を、業界が4〜5年後に直面する課題に対応する方向に進めています。この先見の明のあるアプローチにより、企業環境でのセキュリティの向上、マルチテナンシー、サービス品質の必要性など、AIインフラストラクチャの新たな課題に対処することができます。