エージェントAIツールキット
オンプレミスインフラストラクチャ上に構築された自律型インテリジェンス
エッジにおけるエージェント型AIの導入における主な課題
エージェント型AIを試験運用段階から本番環境に移行させる際、チームは繰り返し課題に直面します。本番環境では、継続的な運用、低遅延、システムの信頼性が不可欠です。主な課題は以下のとおりです。
- 継続的な推論ループのための、持続的かつ低遅延な推論をサポートする
- 予測不可能で長時間実行されるAIワークロードを確実に処理する
- AIシステムを既存の企業データおよび運用データソースと統合する
- 再設計やシステム交換なしでインフラストラクチャを拡張する
- セキュリティ、可用性、および長期展開の要件を満たす
エージェント型AI向けオンプレミスインフラストラクチャ選定チェックリスト
エージェント型AIを本番環境に導入する際には、継続的な推論、低遅延、長期的な信頼性をサポートするプラットフォームを選択する必要があります。このチェックリストは、ツールキットから重要な考慮事項をまとめたものです。
• AIアクセラレーションとコンピューティング能力の向上
このプラットフォームは、現在および将来のエージェントワークロードに対して十分なCPUおよびGPUリソースを提供しますか？
拡張性とスケーラビリティ
システムを再設計することなく、ネットワーク機能、ストレージ機能、または高速化機能を追加することは可能ですか？
• データ局所性とストレージアクセス
ローカルストレージは、アクティブなワークロードを中断することなく、高速でアクセスしやすく、保守しやすいものでしょうか？
• ツールとシステムの接続性
このシステムは、企業向けソフトウェア、センサー、運用システムと容易に統合できますか？
・常時稼働における信頼性
このプラットフォームは、頻繁なダウンタイムや介入なしに継続的に使用できるように設計されていますか？
・サービス性とメンテナンス
進行中のAI運用を中断することなく、コンポーネントの保守や交換は可能ですか？
