エンタープライズグレードの可観測性をAIワークロードへ

SUSE AIによるエンタープライズ対応AIアプリケーションの構築:　 可観測性、セキュリティ、コンプライアンス

AIは、ビジネスプロセスの変革、予測分析の提供、業界全体の新しいアプリケーション推進の最前線にいます。企業にとってAIの可能性を活用することは、安全なAIアプリケーションを構築するという複雑なニーズに対処し、その運用においてセキュリティ、可観測性、コンプライアンスを確保することを含みます。クラウドネイティブなAIアプリケーションを構築、導入、実行するためのプラットフォームであるSUSE AIは、この課題に対応し、AIワークロードの固有の要件を満たすように特別に設計されたエンタープライズグレードの機能を提供します。この投稿では、SUSE AIが堅牢な可観測性、セキュリティ、AI固有のインフラストラクチャ機能を組み合わせて、企業が信頼性が高く、安全で、コンプライアンスに準拠したAIアプリケーションを構築できるようにする方法について説明します。

エンタープライズグレードの可観測性をAIワークロードに導入

AIアプリケーションは、従来のクラウドネイティブワークロードよりも包括的な可観測性を必要とします。特に、大規模言語モデル（LLM）やリアルタイムのレコメンデーションエンジンのような高リソース消費・高性能が求められるAIモデルでは、SUSE AIの可観測性ダッシュボードは、AIアプリケーションの健全性とパフォーマンスを追跡し、最適化するための重要なツールとなります。

GPUモニタリング：リソース集約型AIワークロードのリアルタイム可視化

企業でAIを導入する際の主要な課題の1つは、特にGPUを使用する機械学習モデルの計算集約的なニーズを管理することです。SUSE AIは、GPUの使用状況、メモリ使用量、処理能力をリアルタイムで視覚化する包括的な可観測性ダッシュボードを提供します。GPUモニタリングにより、組織はAIモデルの需要を追跡し、リソースを効果的にバランスさせ、パフォーマンスのボトルネックを回避できます。これは、特に大規模な LLM が関与するアプリケーションにとって価値があるもので、リアルタイムのGPUメトリクスが非効率性を浮き彫りにして、モデルの展開を最適化するのに役立ちます。

LLMの健全性とパフォーマンスモニタリング

大規模言語モデル（LLM）は、チャットボットやドキュメント要約、自然言語検索まで、あらゆるものを可能にし、エンタープライズAIの中心的存在となっています。SUSE AIの可観測性ダッシュボードは、基本的なメトリクスを超えて、レイテンシー、スループット、トークン処理速度など、LLM特有の健全性指標についての洞察を提供します。これにより、企業は最適なパフォーマンスを確保し、潜在的な問題を迅速に特定し、一貫したサービス品質を維持できます。このレベルのLLMモニタリングは、コストのかかるダウンタイムを回避し、異常やリソースの飽和をフラグ付けすることで、事前保守を可能にします。

RAG実装のためのベクトルデータベースの洞察

Retrieval-Augmented Generation（RAG）を活用するAIアプリケーションでは、ベクトルデータベースへの効率的なアクセスが非常に重要です。例えば、Milvusのようなベクトルデータベースは、AIモデルが膨大なデータから必要な情報を素早く見つけ出せるよう、データの特徴をエンベディングとして保存します。SUSE AIでは、こうしたベクトルデータベースの動作状況を「見える化」するツールを提供しています。具体的には、クエリの遅延時間や応答速度、データ取得率といった重要な指標をリアルタイムで監視できます。これにより、RAGの動作がスムーズに行われ、文脈に基づいたデータ取得を必要とするAIアプリケーションでも、より速く、正確に結果を提供できるようになります。これらのツールを活用することで、AIを使ったサービスの信頼性とパフォーマンスを大幅に向上させることが可能です。

AIアプリケーションのためのエンドツーエンドのセキュリティ：ゼロトラスト、ライフサイクルカバレッジ、その他

AIアプリケーションによって処理されるデータの機密性が高まり、コンプライアンス要件が厳しくなるにつれて、AIにおけるセキュリティは非常に重要となります。SUSE AIは、ゼロトラストの原則を適用し、エンドツーエンドのライフサイクルカバレッジを提供することにより、セキュリティに包括的に対処します。

AIワークロードのためのゼロトラストセキュリティ

AIアプリケーションは、データ漏洩やモデル逆転攻撃など、さまざまなセキュリティリスクにさらされています。SUSE AIは、ゼロトラストセキュリティ対策を実施し、データやモデルをすべての段階で保護します。これには、暗号化、厳格なアクセス制御、および異常行動を監視する継続的なモニタリングが含まれます。これらのゼロトラスト保護により、承認されたエンティティのみが機密データにアクセスできるようになり、AIアプリケーションを展開および実行するための安全な環境が提供されます。

開発から運用までの包括的なライフサイクルセキュリティ

SUSE AIは、初期開発フェーズから導入、日常業務まで、AIアプリケーションの堅牢なライフサイクルセキュリティカバレッジを提供します。開発中、SUSE AIのツールは、安全で精査されたパッケージと依存関係のみが使用されるようにし、本番環境での脆弱性のリスクを最小限に抑えます。導入後、プラットフォームは継続的な監視と脅威検出を提供し、運用中の攻撃のリスクを軽減します。SUSE AIは、AIライフサイクルをエンドツーエンドで保護することで、企業がエンタープライズグレードのセキュリティ基準を満たしていることを自覚し、自信を持ってAIアプリケーションを導入および運用できるよう支援します。これは、AIの実装に対応する必要がある新しい急速に変化する規制が導入されているため、特に重要です。

EU AI法などの規制の枠組みは、AIモデルの開発、使用、管理の方法に厳しいルールを課しています。SUSE AIはコンプライアンスを念頭に置いて設計されており、組織が機能やパフォーマンスを損なうことなく規制要件を満たすのに役立つ組み込みツールを提供しています。

SUSEの認定サプライチェーン上に構築された安全なAIインフラストラクチャ

可観測性とセキュリティに加えて、SUSE AIには、SUSEの安全なCommon Criteria認定サプライチェーンから供給された、エンタープライズAI向けに調整された重要なインフラストラクチャコンポーネントが含まれています。このサプライチェーンは、検証済みの信頼できるAIツールを提供し、エンタープライズ AI 開発の強力な基盤を提供します。注目すべきサービスには、次のようなものがあります：

• Ollama:大規模モデルを管理するための強力なツールであるOllamaは、簡素化された展開オプションを提供し、モデルが安全で監査可能であることを保証します。
• Open WebUI: モデルのパフォーマンスの可視化と微調整のために構築されたOpen WebUIは、SUSE AIの可観測性ツールとシームレスに統合するインタラクティブなインターフェースを提供します。
• Milvus:主要なオープンソースベクトルデータベースとして、Milvusは、企業が効率的でスケーラブルなストレージと埋め込みの取得でRAGアプリケーションを強化できるようにします。

SUSE AIは、これらのAIインフラストラクチャコンポーネントを安全なサプライチェーンを通じて提供することで、各ツールが厳格なセキュリティとコンプライアンス基準を満たしていることを保証し、AIアプリケーションの安全な導入と運用をサポートします。

まとめ

SUSE AIは、AIアプリケーションを導入するためのプラットフォームであるだけでなく、エンタープライズグレードのAI特有の課題に対処する包括的なソリューションです。高度な可観測性、堅牢なセキュリティ、コンプライアンスへの対応により、SUSE AIは、AIアプリケーションが安全で信頼性の高い基盤上に構築されていることを実感し、組織が自信を持ってAIアプリケーションを導入できるようにします。企業がビジネス成果を上げるためにAIへの依存度が高まる中、SUSE AIのようなプラットフォームは、これらのアプリケーションのパフォーマンス、安全性、コンプライアンスを確保する上で重要な役割を果たします。