クラウドネイティブアプリケーション向けAzure OpenAIサービス

第2章. 生成AIのためのクラウド・ネイティブ・アーキテクチャを設計する

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クラウドネイティブアーキテクチャ は、クラウド独自の機能と制約を活用できるアプリケーションを設計・構築する方法である。クラウドネイティブ・アプリケーションは通常、Kubernetesのようなプラットフォームによってオーケストレーションされたコンテナで実行されるマイクロサービスで構成され、DevOpsと継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD）のプラクティスを使用して、迅速なデリバリーとスケーラビリティを可能にする。クラウドネイティブアーキテクチャは、ジェネレーティブAI時代の中核をなすものだ。

クラウド・ネイティブ・コンピューティング・ファウンデーション（CNCF）のような組織（ ）は、クラウドネイティブのベストプラクティスとコミュニティ開発の素晴らしい触媒である。彼らの目標は、「クラウドネイティブ・コンピューティングのベンダニュートラルなハブとなり、クラウドネイティブを普遍的で持続可能なものにする」ことだ。CNCFは、これらのトピックに関する素晴らしい情報源であり、学習教材だ。 、クラウドネイティブ・アプリケーションを構築するためのパブリックな方法論である12ファクター・アプリも素晴らしいリソースだ。

クラウド・ネイティブ・ムーブメントの一環として、スケーラブルで信頼性が高く堅牢なAIシステムを実現するために、クラウド・ネイティブ・アーキテクチャの利用を志向するプロジェクトやコミュニティがいくつか存在する。画像認識、自然言語処理、推薦システムなどのタスクを実行するには、大量のデータ、複雑なアルゴリズム、特殊化されたハードウェアが必要になることが多い。これは、従来のITアーキテクチャパターン（モノリシックアプリケーションなど）では必ずしも可能ではない。

AIシステムにクラウド・ネイティブ・アーキテクチャが必要なのは、以下の理由からだ：

システム性能

AIシステムは大量のデータを処理し、複雑な計算を高速かつ効率的に実行する必要がある。クラウド・ネイティブ・アーキテクチャにより、AIシステムはコンピューティング、ストレージ、ネットワークといったクラウドの弾力的なリソースを活用し、需要に応じてスケールアップまたはスケールダウンすることができる。また、AIシステムは、AIワークロード用に最適化されたグラフィック・プロセッシング・ユニット（GPU）やテンソル・プロセッシング・ユニット（TPU）などの特殊化ハードウェアを使用することができる。

アジリティ

AIシステムは、変化するビジネス要件、ユーザからのフィードバック、データ品質に適応する必要がある。クラウド・ネイティブ・アーキテクチャにより、AIシステムはDevOpsやCI/CDのプラクティスを使用して、新しい機能、モデル、アップデートを迅速かつ確実にデプロイできる。また、A/Bテストやカナリア・デプロイなどのテクニックを使って、AIシステムが異なるアーキテクチャ、アルゴリズム、パラメータを試すこともできる。

革新性と統合性

AIシステムは、AI研究とテクノロジーの最新の進歩を活用する必要がある。クラウド・ネイティブ・アーキテクチャにより、AIシステムは、最先端の機能と性能を提供するAIサービス、ツール、フレームワークのクラウドの豊富なエコシステムにアクセスできるようになる。また、データ分析、モノのインターネット、エッジ・コンピューティングなど、AIシステムの価値とインテリジェンスを高める他のクラウド・サービスとの統合も可能になる。 ...