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VAST Data、あらゆるエンタープライズデータから即座にインサイトを引き出すソリューション、VAST InsightEngine with NVIDIAを発表

(2024/11/12)

カテゴリ:商品サービス

リリース発行企業:VAST Data, Inc.

VAST Data、あらゆるエンタープライズデータから即座にインサイトを引き出すソリューション、VAST InsightEngine with NVIDIAを発表

エンタープライズAI向けの業界初のリアルタイム・データ・エンジンを実現/すべてのデータからより深く、速いインサイトを導き出し、拡張性、高いセキュリティおよびコンプライアンスを確保しながら運用を簡素化




AI データ・プラットフォーム企業であるVast Data(バスト・データ)<https://vastdata.com/>、共同創業者兼CEO:レネン・ハラック(Renen Hallak)は、このたび世界初のソリューションであるVAST InsightEngine with NVIDIA <https://www.vastdata.com/platform/insightengine-with-nvidia> を発表しました。このソリューションは、ファイル、オブジェクト、表、ストリーム動画といった、あらゆるエンタープライズデータをリアルタイムに安全に収集し、処理し、検索することが可能です。

VAST InsightEngine with NVIDIAは、VAST Data Platform <https://www.vastdata.com/platform/overview> 上で動作する初のアプリケーションワークフローです。データフローをリアルタイムに取り込み、埋め込み、検索することで、ビジネスにおけるインサイトを迅速に入手することができるため、ユーザーは、企業データをAI主導の意思決定に即座に利用することが可能です。

リアルタイム検索拡張生成(RAG)で拡張した大規模言語モデル(LLM)を使用した推論プロセスの導入が進む中、企業は、膨大なデータセットを効果的に処理し、そこからインサイトを引き出すためにAIを拡張しなければなりませんが、それには複雑で大規模なデータインフラが必要であるという課題に直面しています。何百もの企業がLLMのトレーニングに注力する一方で、その何百万倍の数の企業がRAGを導入しています。これにより、ベクトルやナレッジグラフのような新しい意味論的アプローチだけでなく、非構造化データセットや構造化データセットの分類や検索が可能なインフラストラクチャに対する新たなニーズや条件付けが生まれています。この課題の解決には新しい、速度、規模、端的さ、そしてセキュリティが求められます。VAST InsightEngine with NVIDIAは、すべてのデータ機能をネイティブに処理できる初の統合システムを導入し、AIを活用したリアルタイムなインサイトを簡素化し、大規模に提供します。

VAST InsightEngine with NVIDIA は、NVIDIA AI Enterprise プラットフォームの一部である NVIDIA NIM(TM)(NVIDIA Inference Microservices) <https://www.nvidia.com/en-us/ai/> を VAST Data Platform 内でネイティブに動作させ、NVIDIA アクセラレーテッド・コンピューティングによる高度なモデルを使用して、入力データの意味を埋め込みます。ベクターデータとグラフデータの埋め込みは、データが取り込まれた後、数ミリ秒以内にVAST DataBase <https://www.vastdata.com/platform/database> に保存され、新しいファイル、オブジェクト、表、ストリーミングデータが即座に高度なAI検索と推論操作に対応できるようにします。

VAST Dataの共同創業者であるジェフ・デンワース(Jeff Denworth)は、「NVIDIA NIMを組み込んだVAST Data Platformの独自のアーキテクチャにより、VAST Dataは企業が簡便なプロセスでリアルタイムでデータからインサイトを引き出すことを可能にします。AI検索パイプラインのすべての要素を企業データ基盤に統合することで、VAST Data InsightEngine with NVIDIAは、企業の構造化データおよび非構造化データのすべてに普遍的なビューを提供し、AIを活用した高度な意思決定を実現する業界初のソリューションです。」と述べています。

NVIDIAのエンタープライズAI担当バイスプレジデントであるジャスティン・ボイタノ (Justin Boitano)氏は、「RAG機能を備えた生成AIは、企業のデータ活用の在り方を変革しました。NVIDIA NIMをVAST InsightEngine with NVIDIAに統合することで、企業はより安全かつ効率的にあらゆる規模のデータにアクセスし、実用的な洞察に素早く変換することができます。」と述べています。

VAST InsightEngine with NVIDIAは、既存のRAGソリューションとは一線を画す強力かつ画期的な機能を備えています:
- NVIDIA NIM との統合: VAST Data Platform 内に統合された NVIDIA NIM マイクロサービスを利用することで、企業は NVIDIA アクセラレーション・コンピューティング上で実行されるモデルを使用して、入力データから意味を埋め込むことができます。埋め込みはミリ秒単位でVAST DataBaseに保存され、インサイトの入手スピードを加速し、データワークフローを自動化することでデータパイプラインの運用を簡素化します。
- リアルタイムデータ処理: InsightEngineはVASTのDataEngine < https://www.vastdata.com/platform/dataengine> を利用し、新しいデータがシステムに書き込まれるとすぐにNVIDIA NIMエンベッディングエージェントを起動させます。これにより、非構造化データからベクターデータやグラフ関係の埋め込みをリアルタイムで実施でき、従来のバッチ処理の遅延を回避することができます。その結果、新たに取り込まれたデータは即座に検索可能となり、AI操作の準備が整います。
- 世界で最も拡張性の高い意味論データベース:革新的なVAST DASE < https://www.vastdata.com/platform/how-it-works> アーキテクチャをベースに構築されたこのプラットフォームは、何兆もの埋め込みデータの保存、リアルタイムのデータ取り込み、巨大なベクター空間と知識グラフにわたるリアルタイムの類似検索をサポートします。VAST DataBase の比類ないスケールは、パフォーマンスやセキュリティを犠牲にすることなく、シームレスで最新のデータ表現を維持することを保証します。
- 統合データアーキテクチャ: InsightEngineは、あらゆるデータタイプのデータの保存、処理、検索を単一のプラットフォームに統合するアプリケーションのワークフローを調整します。このアーキテクチャにより、個別のデータレイクや外部のSaaSプラットフォームが不要になり、データ管理や抽出、変換、ロード(ETL)プロセスに関連するコストや複雑さが軽減されます。
- データの一貫性とセキュリティ: このプラットフォームは、ファイルシステムやオブジェクトストレージのデータ更新がベクターデータベースとそのインデックスとが自動的に同期されることを保証し、包括的で安全なデータアクセス管理とグローバルなデータ実証を提供することで、マルチテナント環境全体でのデータの一貫性を確保します。

VAST InsightEngine with NVIDIAは、データパイプライン全体を通して AI アプリケーションのワークフローを自動化することで、エンタープライズ環境におけるリアルタイム AI 機能を大きく進化させます。VAST Data Platform上に構築されたこの画期的なソリューションは、大規模データ処理、高速ベクター検索、堅牢なセキュリティをシームレスに統合することで、エンタープライズAIの環境を一変させます。

VAST InsightEngine with NVIDIAは、2025年初頭に提供を開始します。VAST InsightEngineおよびVAST DataとNVIDIAの協業について詳しくは、https://www.vastdata.com/platform/insightengine-with-nvidia をご覧ください。

VAST Dataについて
VAST DataはAI時代のデータ・プラットフォーム企業です。企業のAIインフラストラクチャの新たな標準として、企業は最もデータ集約的なコンピューティングニーズに応えるVAST Data Platformを信頼しています。VAST Dataは、シンプルで拡張性があり、ディープラーニングとGPUアクセラレーションによるデータセンターとクラウドを強化するためにゼロから設計されたAIインフラを提供することで、企業がデータの可能性を最大限に引き出すことを支援します。2016年に設立されたVAST Dataは、史上最も急成長しているデータ・インフラストラクチャ企業です。詳細は https://vastdata.com や LinkedInをご参照ください。

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