AI処理に最適なHCIは？ Dell、HPC、Ciscoなど代表的製品を比べる：「AIフレンドリーなHCI環境を目指す」（2/2 ページ）

リソースを大量に利用するAI（人工知能）のワークロード需要が高まっている。そのため、HCI（ハイパーコンバージドインフラ）もそうした需要に対応するために進化している。

[Robert Sheldon，TechTarget]

AIをHCIに

　HCIはAIなどの機械学習ワークロードをサポートするだけではない。HCI自体もAIテクノロジーのメリットを生かしている。HCIプラットフォームではAIを生かすことでシステムやワークロードを管理しやすくなる。また、日常のタスクの自動化も支援される。さらに機械学習の進歩は、ITインフラ全体での作業に対応した「よりインテリジェントなデータツール」をもたらす。このトレンドは「AIOps」（AIを使った運用管理）と呼ばれ、注目されている。

　機械学習などのAIテクノロジーとともにビッグデータ分析を組み込むことで、管理業務の効率を上げ、ワークロード管理を最適化する。例えばリソース管理に適用するとリソースの最適化が進む。AIOpsでは、データセンター管理に対し、環境全体にまたがる総合的なアプローチを取る。そうやってHCIとHCI以外の両方のデータポイントから収集したデータを分析することにより、パターンを明らかにし、異常を特定、結果を予測する。

　AIOpsではHCI環境を他のリソースと同じように扱うのが理想だ。