MicrosoftのAzure Arcマルチクラウドプラットフォームが機械学習ワークロードをサポートするようになりました

Azure Arcは、コンテナクラスターがどこにホストされているかに関わらず、お客様があらゆるKubernetes環境でAzureを実行できるサービスを提供しています。Arcはリリース当初から幅広いユースケースをサポートしていましたが、リリース当初は機械学習（ML）のサポートが決定的に欠けていました。しかし、Arcのようなツールの利点の一つは、企業がワークロードをデータの近くで実行できることです。今日では、これは多くの場合、そのデータを使用してMLモデルをトレーニングすることを意味します。

Microsoft は本日、Ignite カンファレンスにおいて、Arc 対応データ サービスのセットに Azure Machine Learning を追加することで、まさにこの機能を Azure Arc に導入すると発表しました。

「機械学習機能をハイブリッドおよびマルチクラウド環境に拡張することで、お客様は既存のインフラ投資を活用しながら、データが存在する場所でトレーニングモデルを実行できるようになります。これにより、データの移動とネットワークの遅延が削減され、セキュリティとコンプライアンスの要件も満たされます」と、AzureゼネラルマネージャーのArpan Shah氏は本日の発表で述べています。

この新しい機能は、Arc のお客様にもご利用いただけるようになりました。

Microsoft は本日、この新しい機械学習機能を Arc に導入することに加えて、ユーザーが標準の Kubernetes 構成を任意のクラスターに展開できるようにする Azure Arc 対応 Kubernetes の一般提供が開始されたことを発表しました。

ハイブリッドAzureサービスの世界におけるもう一つの新機能は、Azure Stack HCI上のAzure Kubernetes Serviceのサポートです。Azure Stack HCIは、顧客のデータセンター内の標準化されたハイパーコンバージドハードウェア上でAzureを実行するためのMicrosoftのプラットフォームです。このアイデアはAzure Arcより前から存在していましたが、自社データセンターでAzureを実行したい企業にとって依然として魅力的な選択肢であり、Dell、Lenovo、HPE、富士通、DataOnといったベンダーから継続的なサポートを受けています。

Arc のオープンソースの側面について、Microsoft は本日、Arc は Cloud Native Computing Foundation (CNCF) の標準に準拠するあらゆる Kubernetes ディストリビューションで動作するように構築されていること、また RedHat、Canonical、Rancher、そして今回 Nutanix と協力して Azure Arc 上での Kubernetes 実装のテストと検証を行っていることを強調しました。