この記事は、2026/5/4に公開された「Bridging the Gap Between High Performance Computing and Sovereign AI: Part Three of Three」の翻訳です。
このブログは、高性能コンピューティング（HPC）の基礎について説明した第1部、ソブリンデータ・レイクハウスの重要性について解説した第2部に続く、3部構成シリーズの最終話です。
HPC とソブリン AI における Cloudera の優位性
HPC シミュレーションには大きく異なるテクノロジー・プラットフォームが必要なため、データレイクハウス単体で HPC をサポートすることはありません。ただし、データレイクハウスは構造化された MLOps や実験サポート、費用対効果の高いデータアーカイブ、簡素化されたアクセス、コラボレーション・ツールチェーンなど、不可欠な機能を備えており、ROM（Research Organization）中心の戦略を運用する上で理想的な補完ツールとなります。
Cloudera は、専門的な物理データ（HPC）の規模の大きさと、最新のAIトレーニング（MLOps）におけるアジャイル要件との間のギャップを独自の方法で解消します。クラウドに依存しない、主権対応型アーキテクチャを提供することで、コンプライアンスを確保し、企業が ROM を運用するための安全で実現可能な道筋示します。
Cloudera は、以下の具体的な機能を通じてこの統合をサポートします。
1. ソブリンコントロールで大規模データを処理
課題：前述のように、従来のストレージでペタバイト規模のフルオーダーモデル（FOM）のスナップショットをすべて保存・管理すると、コストがかかり、手続きが複雑になります。また、エンジニアには、データが意図した管轄区域から外に出ることがないよう、膨大なデータセットを厳格なガバナンスの下で取り込み、変換し、アーカイブしながら「運用主権」を維持する方法も必要になります。
Cloudera ソリューション:
Cloudera DataFlow：汎用的なデータ取り込みエンジンとして機能する Cloudera DataFlow により、エンジニアはコラボレーション環境において、コーディングなしで、マルチモーダル・パイプラインを構築できます。マルチモーダル・パイプラインは未加工のソルバーファイル（CFD/FEAログ）を取り込んで、非構造化データを構造化された特徴量に変換し、データレイクハウスのオブジェクトストレージ（Apache OzoneベースのClouderaオブジェクトストレージ）に直接保存できるため、ROM のトレーニング/再トレーニングが必要なときのアクセスが簡単になります。
来歴と監査：DataFlow にはデータリネージと来歴が組み込まれています。これにより、ROM のトレーニングに使用されるすべての「特徴」を元のソースファイルまで追跡でき、安全性が不可欠なエンジニアリングにおいて必要とされる監査証跡が得られます。
Cloudera SDX：あらゆるデータおよび AI サービス全体を対象とした認可ポリシー向けに一貫したポリシー設計と適用ポイントを提供します。これにより、FOM データセットおよび ROM の特徴量に含まれる機密 IP へのアクセスを、一元化された画面で確実に管理できます。
2. 精度と再利用：チームによる機械学習実験の追跡
課題：正確なROM の開発には何百回ものイテレーションが必要です。基幹システムがない場合、研究開発チームは「バージョン管理の混乱」に悩まされ、どのハイパーパラメータやデータセットが最良の結果をもたらしたのかを把握できなくなります。
Cloudera のソリューション：
Cloudera AI Workbench：オープンソースのセキュアな Notebooks-as-a-Service（Jupyter）を利用したコラボレーション環境を提供するサービスです。開発者の生産性をさらに高めるため、同サービスでは VS Code、PyCharm、RStudio などの好みのサードパーティ製エディターをブラウザ内、またはワークベンチのコンピューティングリソースに接続されたローカル IDE として使用できる柔軟性を提供しています。また、MLflowとネイティブに統合されたワークベンチでは、各チームが作成したAI モデルのバージョンそれぞれで使用されるハイパーパラメータ、評価指標、トレーニングデータセットのバージョンをログに記録。すべての ROM プロジェクトを対象とした「信頼できる唯一の情報源」を文書化できます。これにより、可視性と再利用性が向上し、さまざまなチームがそれぞれの専門知識に基づいてモデルアーキテクチャを容易に適応させることができるようになります。
3. 予測可能な経済性を備えたクラウドライクな PaaS 体験
課題：研究開発チームは、反復的なトレーニングだけでなく、AI モデルの実運用レベルの推論を行うためにも、コンピューティングリソースへの即時アクセスを必要としています。パブリッククラウド推論サービスは、大容量の推論ループにより「トークンショック」や歯止めの効かないコスト増を引き起こしがちであるのに対し、オンプレミス IT は、リソースを迅速にプロビジョニングする俊敏性に欠けがちです。
Cloudera ソリューション:
PaaS バイデザイン・アーキテクチャ：Kubernetes 上に構築された Cloudera は、データと AI サービスを実務者が自分でプロビジョニングできる最新のマルチテナント・プラットフォームを提供します。このプラットフォームは、ソブリンデータセンターで稼働していても、プライベートクラウドのサブスクリプションで稼働していても、現在のワークロード需要に基づいて自動的に規模を拡縮します。
Cloudera AI Inference Service：バージョン管理されたモデルのリリースを、標準の REST API とともにデプロイすることで、エンジニアがすぐに本番環境で使用できるようにするサービスです。セルフホスト型のインフラ上で動作するため、課金モデルは「トークン単位」ではなく、計算時間（GPU/CPU単位）に基づいています。これにより、数十種類の異なるモデルを単一のクラスターに統合することが可能になり、大量のエンジニアリング・ワークロードにおいて大幅な規模の経済性を実現できます。
4. データセンターから現実世界へ：エッジデプロイ
課題：ROM の最終的な価値はしばしば、製造現場や発電所のコントローラーに組み込まれたリアルタイムの予知保全機能など、データセンターの外で初めて実感されます。
Cloudera ソリューション:
Cloudera Edge Management：このサービスにより、実務者はエッジ・インフラストラクチャに直接「インプロセス」モデル推論を含むデータパイプラインを構築およびデプロイできます。エンジニアは、コーディングの必要がないビジュアル・インターフェースで、トレーニングされた ROM を遠隔エージェントのフリートにプッシュし、デジタルツインと物理的資産の間のループを閉じることができます。
5. オープンスタンダードで将来に備える
課題：エンジニアリング・ライフサイクルは数十年単位で進みます。独自のツールやクローズドクラウド形式は、長期的な製品データに対して、許容できないベンダーロックインのリスクを生み出します。
Cloudera ソリューション:
オープンソースコア：Cloudera のデータおよび AI プラットフォームは、オープンなコミュニティ技術（Apache Nifi、Apache Spark、Apache Iceberg、Apache Ozone、CNCF Kubernetesなど）に基づいて構築されています。
操作体験の向上：Cloudera は、これらの標準規格を統一された、安全で使いやすいコントロールプレーンにまとめることで、オープンソースの自由と最新のクラウド・プラットフォームに求められる使いやすさを両立します。これにより、重要な知的財産のポータビリティとアクセシビリティを維持できます。
最も重要なのは妥協のないエンドツーエンドの主権
市場に出ている他の競合データレイクハウス・プラットフォームの多くが独自のストレージとサードパーティ提供のコンピューティングの狭間で管理の複雑化を招いたり、パブリッククラウド専用の形式の選択を強要する中、Cloudera は上記の機能すべてを一元化された統合プラットフォームで提供します。
Cloudera は、このモダンなPaaS 中心のユーザー体験と、完全独立型データセンターでプラットフォーム全体をデプロイできるユニークな柔軟性を兼ね備えています。これにより、規制市場で事業を展開している、あるいは戦略的に機密性の高いプロジェクトに取り組んでいる先進的なメーカーは、データ所在地や運用主権に関する最も厳格な要件を満たしつつ、可能な限り安全な環境で最先端のAI戦略を実行することが可能になります。
次のステップへ
HPC とエンタープライズ AI の未来は、自主性、オープン性、運用面での統合性を備えたものであり、Clouderaを基盤に築かれます。弊社のプライベート AI プラットフォームは、あらゆるクラウドおよびデータセンターで動作し、ミッションクリティカルなデータ、モデル、エージェント、推論のすべてに対してエンドツーエンドの統制された管理機能を提供することで、自主性や規制遵守に加え、大規模な展開におけるビジネス価値の実証を保証します。
