2024年5月7日 10:00 EDT更新
マイク・ウィートリー
エンタープライズソフトウェア大手のRed Hat社は本日、同社の年次ユーザーカンファレンスである今年のRed Hat Summitで、人工知能関連の発表を相次いで行った。
発表内容には、Red Hat Lightspeed 生成 AI プラットフォームを Red Hat OpenShift および Red Hat Enterprise Linux に拡張し、ユーザーが自然言語を使用してこれらのサービスをより効率的に操作できるようにするというものが含まれています。同社はまた、AI 対応アプリケーションの構築を容易にするオープン ハイブリッド AI および機械学習開発プラットフォームである Red Hat OpenShift AI の高度なバージョンと、オープンソース アプリケーション モダナイゼーション プロジェクトである Konveyor 内での生成 AI 機能の追加も発表しました。
Red Hat Lightspeed は昨年、同社の Ansible Automation Platform に導入され、同社のワークフロー自動化プラットフォームに高度な自然言語処理機能をもたらしました。これらの機能は、同社の主要 Kubernetes ディストリビューションである Red Hat OpenShift にも間もなく拡張されます。組織は、このディストリビューションを使用して、あらゆるクラウド アーキテクチャで実行できるコンテナ化されたクラウド ネイティブ アプリケーションを構築します。
同社によれば、OpenShift はさまざまなビジネス部門のチームで一般的に使用されているが、それらのチームのメンバー全員がアプリケーションの構築と展開の専門家というわけではない。今年後半にリリース予定の Lightspeed の統合は、OpenShift 初心者がアプリケーション プラットフォームを最大限に活用するために必要なスキルを身に付け、開発できるように設計されており、参入障壁を下げる。同社によれば、専門家にとっては「戦力増強装置」として設計されている。
簡単に言えば、Red Hat Lightspeed は OpenShift の使いやすさを大幅に向上させることを目指しています。たとえば、新しいアプリケーションを導入するユーザーに対して、自動スケーリングを有効にする必要があることをアドバイスしたり、適切なサイズのクラウド インスタンスを提案したりするなど、推奨事項を提示します。ユーザーのアプリケーションがしばらく稼働すると、使用パターンを評価し、容量要件が予想よりも低い場合は自動的にスケールダウンします。
Red Hat Enterprise Linux に関しては、Lightspeed によって、ユーザーは Linux 環境をより簡単に導入、管理、維持できるようになります。たとえば、ユーザーはよくある質問を尋ねて、導入に関する問題をすばやく解決できるようになります。このようにして、企業の計画とシステム管理タスクを簡素化し、パフォーマンスを向上させ、セキュリティを強化し、状況に応じて Linux 環境を適応させるのに役立ちます。
Red Hat は、RHEL Lightspeed は新しい Common Vulnerability and Exploit の修正がリリースされたときに管理者にフラグを立てることができると例を挙げた。管理者は自然な声で Lightspeed にアップデートを進めるよう指示できる。
ただし、本番環境で実行している影響を受けるマシンについてユーザーにさらに警告が表示されるため、ユーザーはこれらのマシンをすぐにオフラインにして更新を実行しないように知ることができます。代わりに、Lightspeed を使用して、次の本番環境メンテナンス期間中にパッチをスケジュールすることができます。
OpenShift と同様に、Lightspeed も今年後半に RHEL で利用可能になる予定です。
同社によれば、Lightspeed自体も、より関連性の高いコード推奨をサポートし、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させるために強化されている。たとえば、IBM watsonx Code Assistantを活用して、既存のAnsibleコンテンツを使用して生成AIモデルをトレーニングできるようになった。さらに、このコンテンツは、各組織の自動化パターンに合わせて調整されたwatsonxコード推奨で強化することもできるとRed Hatは述べた。
また、Lightspeedには強化された管理ダッシュボードがあり、管理者は従業員がプラットフォームをどのように使用しているかを詳しく調べることができます。
Red Hat のシニア バイスプレジデント兼最高製品責任者であるアシェシュ バダニ氏は、本日のアップデートは、ユーザーが生成 AI の進歩を最大限に活用できるように支援するという同社の取り組みを示すものだと述べました。「Red Hat Lightspeed は、最も迅速にイノベーションを実現できるユーザー、つまり IT 組織の手に、実稼働可能な AI を提供します」と同氏は述べました。
Red Hat は、自社のプラットフォームに AI を統合することだけに関心があるのではなく、AI 開発の面でも主要プレーヤーの 1 つになることを目指しています。そのために、同社はクラウド ネイティブ AI 対応アプリケーションの構築に使用される Red Hat OpenShift 内の Red Hat OpenShift AI プラットフォームの新しい機能強化を発表しました。
新しい機能には、現在プレビュー版として提供されているエッジでのモデル提供が含まれており、これにより、OpenShift のシングルノード バージョンを使用するリモート エッジベースのアプリケーションに AI モデルを拡張できます。これにより、開発者は、断続的またはエアギャップ ネットワーク アクセスのいずれかで最もリソースが制限された環境で推論機能を備えたアプリケーションを作成できると同社は述べています。
一方、OpenShift AI ユーザーは、強化されたモデル サービング機能の恩恵を受け、予測 AI と生成 AI の両方をサポートできる複数のモデル サーバーを利用できるようになります。サポートされるサーバーには、あらゆるタイプのモデルの提供を調整する Kubernetes カスタム リソース定義である KServe のほか、テキスト生成推論サーバーや大規模言語モデル用の TGIS サービング エンジンなどがあります。同社によると、これらの強化されたモデル サービング機能により、チームは複数のユース ケースに対して単一のプラットフォームで予測 AI と生成 AI を実行できるようになり、コストの削減と操作の簡素化が実現します。
最後に、OpenShift AI はプロジェクト ワークスペースと追加のワークベンチ イメージを追加することで AI モデル開発プロセスを容易にし、データ サイエンティストが好みの統合開発環境とツールキットを柔軟に使用できるようにします。
本日発表されたもう一つの新機能は、Red Hat Ansible Automation プラットフォーム内での「自動化されたポリシー・アズ・コード」の導入である。同社によれば、これは AI アルゴリズムを使用して、セキュリティとガバナンスのポリシーを適用し、広大なハイブリッドクラウド資産全体でコンプライアンスを維持するのに役立つという。
Red Hat によれば、この新機能は自動化の成熟における最新のステップであり、企業が社内外の要件の変化に容易に対応し、大規模な AI をサポートするための情報技術インフラストラクチャをより適切に準備できるようになるという。
Red Hat は、レガシーアプリケーションをクラウドネイティブアプリとして再構築することで最新化するために使われるオープンソースプロジェクトである Konveyor に生成 AI 機能を導入すると発表した。
Konveyorは基本的にRed Hatのアプリケーション移行ツールキットの基盤技術を提供しており、生成AIの導入により再プラットフォーム化業務の経済性が向上すると同社は述べている。
Konveyor は、IBM watsonx Code Assistant などの生成 AI モデルと統合できるようになりました。これにより、クラウドでレガシー アプリケーションを再構築するプロセス全体にわたって、開発者の統合開発環境で直接コーディングの提案が提供され、かなりの時間が節約されます。さらに、Konveyor は、検索拡張生成技術を使用して組織のアプリケーション移行データを活用し、アプリの最新化へのアプローチを効果的に学習して、コード推奨事項の品質を向上させます。
最後に、Red Hat は Podman Desktop 開発者エクスペリエンス専用の拡張機能である Podman AI Lab を発表しました。これにより、開発者は自分のパーソナル コンピューターやワークステーション上のコンテナー内で生成 AI 搭載アプリケーションを構築、テスト、実行できるようになります。
Podman AI Lab には、生成型 AI アプリの作成プロセスを容易にするレシピ カタログが付属していると言われており、顧客サポートや仮想アシスタントを強化できるチャットボットなどの一般的なユース ケースのテンプレートが含まれています。その他のテンプレートには、大量のコンテンツを要約するテキスト サマライザー、開発者のアプリケーション開発を支援するコード ジェネレーター、画像やビデオ フレーム内のオブジェクトや人物を識別して位置を特定するオブジェクト検出機能、音声を即座にテキストに書き起こす音声からテキストへの書き起こし機能などがあります。
レッドハットのアプリケーション開発事業部門の副社長兼ゼネラルマネージャーであるサルワール・ラザ氏は、多くの従来のアプリケーション開発者が、生成AIの統合に関しては大きな学習曲線があることに気づいていると述べた。「Podman AI Labを使用すると、高価なインフラストラクチャへの投資や広範なAIの専門知識を必要とせずに、使い慣れたツールと環境を使用して、より安全でセキュリティの高い方法でコードとワークフローにAIモデルを適用できます」と彼は述べた。
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