このHPCクラスタは、自動車の3D（3次元）モデリングや衝突安全性シミュレーション、新型車の設計といった処理負荷の高い業務を支えている。BMW Groupは1990年代半ばからの約30年間にわたって、自社開発アプリケーション「scVenus」でHPCクラスタを管理してきた。そうした中でシステムの寿命を迎え、これを刷新する必要に迫られていた。

　複数の選択肢を比較検討した結果、BMW GroupはRed Hat Ansible Automation Platformを採用。Red Hatのテクニカルアカウント管理チームや、IBM、Puzzle ITCなどのパートナー企業と協力して、アプリケーション、サーバ、クライアント用ソフトウェアの移行作業を進めた。

　BMW GroupでHPCプロジェクトリーダーを務めるマルティナ・プレッツル氏はこの移行について次のように語る。「自動車の生産を止めずに古いシステムを刷新するのは至難の業だった。関係者と一丸となって計画通りに移行を終え、俊敏な自動化の仕組みを確立できた」

　設定手順をコードとして定義する「Ansible Playbook」を利用したことで、従来は数千のノードで最大60時間の処理時間を要していた複雑なインフラ構成作業が、わずか20分程度に短縮された。定期的に発生する日常的な管理や保守作業にかかる時間も、12時間から3時間へと75％削減された。

　運用現場の負荷を軽減する「シフトレフト」の思想に基づいて、BMW Groupはセルフサービスポータルを構築した。これによって、HPCクラスタを利用する社内ユーザー自身がソフトウェアライセンスの再起動やサポートの要求を管理できるようになり、IT部門への問い合わせや対応の待ち時間を大幅に削減した。

　システムの回復力を高めるために、インフラ構成をプログラムのコードとして厳密に管理する「Infrastructure as Code」（IaC）も導入した。結果として、電源やネットワークが独立した複数の耐障害区画（アベイラビリティゾーン）や数千のエンドポイントにまたがる冗長構成と、障害発生時の自動ディザスタリカバリー（災害復旧）体制が確立され、システム全体の回復力（レジリエンス）が飛躍的に向上した。

「AIと生産システムの信頼レイヤー」としての自動化

　今後、BMW GroupのITチームは、システム障害などの予兆や事象を検出して自動復旧アクションを実行するイベント駆動型の自動化を導入する計画だ。併せて、クラウドネイティブなコンテナ化アーキテクチャへの移行も進めている。

　将来的には、AIによるコーディング支援ツールと、ガバナンス規則をコードで自動検証する「Policy as Code」（コードとしてのポリシー）を組み合わせる計画だ。欧州の厳しいデータ保護規則や社内コンプライアンスを順守しつつ、開発スピードの引き上げを目指す。

　BMW GroupでAnsible Coreチームリードを務めるヨハン・バーナード氏は次のように述べる。「Red Hatの自動化ツールは今後も欠かせない。AIモデルは確率的に動作するため、本番環境のシステムを管理させることにはリスクが伴う。AIツールを実務に組み込むには、信頼を確保する自動化機構を『信頼のレイヤー』（Trust Layer）として挟むことが不可欠だ」

グローバルインフラを支える構成

　BMW Groupは2026年に入り、世界各国の拠点をつなぐネットワーク向けにNTTデータのマネージドサービスを活用して、クラウドファースト戦略を推し進めている。このネットワークは4万台のネットワーク機器、26万のポート、3万台のサーバに及ぶ。

　2022年にはHewlett Packard Enterprise（HPE）との協力を開始した。電気自動車の開発に伴うテスト走行データの収集・分析基盤として、HPEの従量課金型インフラ「HPE GreenLake」を活用中だ。バッテリー温度や電力消費、車速などの実走データを一元管理して、規制要件を満たす長期アーカイブやバックアップ体制を確立した。

　この他、BMW GroupはAmazon Web Services（AWS）の代表的なレファレンス顧客でもある。車両データを安全に管理するためのインフラとして、AWSが提供する市販の汎用（はんよう）的なクラウド技術（商用オフザシェルフ：COTS）を活用し、同社と連携してサービスの構築を進めている。