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データセンターのワークロード管理、AI活用の現状は(中)

2021/07/14

John Edwards Network World

 データセンターのワークロードが増加の一途をたどる中、ITチームの作業の負担を減らし、効率化とコスト削減を実現するために、AIの活用に注目する企業が増えている。

前回から続く)

Credit: SeventyFour / Shutterstock

 ワークロード管理ツールに対しては、AIのさまざまなアプローチを適用できるが、モデルの予測が完全に説明可能であることが重要だとRamamoorthy氏は指摘する。「データセンターのワークロード管理では、AIシステムが下した判断に基づいて、人間の担当チームが連携して対応にあたることが、他の分野よりも多い」。したがって、AIモデルの判断が解釈可能であることが必要だ。判断の意図を担当チームがきちんと理解し、適切に行動できなくてはならない。「AIモデルの精度は、せいぜい80~85%という場合もある。人間のチームにとっては、AIモデルの判断を正確に解釈することによって、合理的な判断の関連性を示しやすくなる」。判断と共に信頼度スコアも提示できるAIモデルであれば、ワークロードの効果的な管理にも役立つ。

 AIやMLツールの利用が広がる中、最大の成果を得るために必要なのは、人間の知力とテクノロジーとのせめぎ合いではなく協力関係だという点を、企業は理解しつつある。AIや機械学習に関する製品を手がける米Tanjoの共同創業者で最高経営責任者(CEO)のRichard Boyd氏は言う。「機械で単純に置き換えられない作業はたくさんあるが、機械が人間よりはるかに優れている作業も間違いなくある。AIやMLが広く行き渡って、この新しい協力関係に人間の働き手が適応すれば、考え方の主流も変わるはずだ」

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