マイクロソフトのマルチクラウドプラットフォームAzure Arcが機械学習のワークロードに対応

今回は「マイクロソフトのマルチクラウドプラットフォームAzure Arcが機械学習のワークロードに対応」についてご紹介します。

関連ワード （Kubernetes、Microsoft、Microsoft Azure、Microsoft Ignite 2021、機械学習等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

Microsoft（マイクロソフト）はコンテナのクラスターがどこでホストされているかに関わらずあらゆるKubernetes環境でAzureを実行できるサービスをAzure Arcで提供している。Arcは登場当初から幅広いユースケースに対応していたが、サービス開始時には残念ながら対応していない機能があった。それが機械学習だ。しかしArcのようなツールの利点の1つは企業がデータに関するワークロードを実行できることであり、それは現在ではそのデータを使って機械学習モデルをトレーニングするという意味であることが少なくない。

米国時間3月2日、Microsoft IgniteカンファレンスでMicrosoftは、Azure Machine LearningをArc対応のデータサービスに追加することでまさにこの機能をAzure Arcで利用できるようになると発表した。

AzureのGMであるArpan Shah（アルパン・シャー）氏は同日の発表で「機械学習の機能をハイブリッドやマルチクラウドの環境に拡大することにより、お客様は既存のインフラストラクチャへの投資を生かしつつ、データのある場所でトレーニングモデルを実行できます。データの移動やネットワークの遅延が減り、セキュリティやコンプライアンスの要件を満たすこともできます」と記した。

この新機能はArcの利用者にすでに公開されている。

Arcに機械学習機能が追加されたことに加え、MicrosoftはAzure Arc対応KubernetesがGAになったことも発表した。これによりユーザーは標準的なKubernetesの構成をあらゆる場所にあるクラスターにデプロイできる。

Azureのハイブリッドサービスの世界で新しい点としては、Azure Stack HCI上でのAzure Kubernetes Serviceのサポートがある。解説すると、Azure Stack HCIは顧客のデータセンター内にある標準化されたハイパーコンバージドなハードウェアセット上でAzureを実行するマイクロソフトのプラットフォームだ。このアイデア自体はAzure Arcより前からあるものだが、自社データセンター内でAzureを実行したい企業にとっては今でも妥当な代替策で、DellやLenovo、HPE、富士通、DataOnなどのベンダーがサポートを継続している。

Arcのオープンソースの面では、MicrosoftはArcがCNCF（Cloud Native Computing Foundation）の標準に適合するあらゆるKubernetesディストリビューションと連携して動作するように構築され、RedHat、Canonical、Rancherそして現在ではNutanixと連携してAzure Arc上でKubernetesの実装に関してテストと検証を実施していると強調した。

画像クレジット：Akio Kon/Bloomberg / Getty Images

【原文】

With Azure Arc, Microsoft offers a service that allows its customers to run Azure in any Kubernetes environment, no matter where that container cluster is hosted. From Day One, Arc supported a wide range of use cases, but one feature that was sorely missing when it first launched was support for machine learning (ML). But one of the advantages of a tool like Arc is that it allows enterprises to run their workloads close to their data, and today, that often means using that data to train ML models.

At its Ignite conference, Microsoft today announced that it is bringing exactly this capability to Azure Arc with the addition of Azure Machine Learning to the set of Arc-enabled data services.

“By extending machine learning capabilities to hybrid and multicloud environments, customers can run training models where the data lives while leveraging existing infrastructure investments. This reduces data movement and network latency, while meeting security and compliance requirements,” Azure GM Arpan Shah writes in today’s announcement.

This new capability is now available to Arc customers.

In addition to bringing this new machine learning capability to Arc, Microsoft also today announced that Azure Arc enabled Kubernetes, which allows users to deploy standard Kubernetes configurations to their clusters anywhere, is now generally available.

Also new in this world of hybrid Azure services is support for Azure Kubernetes Service on Azure Stack HCI. That’s a mouthful, but Azure Stack HCI is Microsoft’s platform for running Azure on a set of standardized, hyperconverged hardware inside a customer’s data center. The idea pre-dates Azure Arc, but it remains a plausible alternative for enterprises that want to run Azure in their own data center and has continued support from vendors like Dell, Lenovo, HPE, Fujitsu and DataOn.

On the open-source side of Arc, Microsoft also today stressed that Arc is built to work with any Kubernetes distribution that is conformant to the standard of the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) and that it has worked with RedHat, Canonical, Rancher and now Nutanix to test and validate their Kubernetes implementations on Azure Arc.

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（文：Frederic Lardinois、翻訳：Kaori Koyama）

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