FornaX
AIOps
AIが最初に気づき、最初に対応する運用
AIがインフラの状態を常時監視し、異常の兆候を早期に発見して、あらかじめ定めた手順に従って自動的に対応します。人が気づく前に障害を処理し、運用チームの反復作業を減らします。
FornaX Cloudは、AIワークロードに必要なコンピューティング、プラットフォーム、データインフラをより速く構築し、安定して運用します。GPU、Kubernetes、OpenStack Private Cloud、Enterprise Ceph Storageを一つの環境に統合します。
FornaX Cloudの違いを見る ↓AIワークロードに必要なすべて
FornaX CloudはGPUだけでなく、コンピューティング、Kubernetes、ネットワーク、ストレージ、バックアップと運用体系まで、分断されたインフラ要素を一つのプラットフォームに統合し、構築・管理の複雑さと運用負荷を減らします。
Before
個別に運用されるGPU・VM・Kubernetes — リソースの状況やワークロードの状態をそれぞれ別のツールで確認する必要があります。
After
統合されたAIインフラ運用 — GPU、Bare Metal、VM、Kubernetesのワークロードを一つのプラットフォームで管理します。
Before
急速に増え続けるAIデータ — 学習データセット、モデル、チェックポイント、ログが継続的に積み上がっています。
After
スケーラブルなEnterprise Storage — Cephベースのスケールアウト構造で、データ増加に合わせて容量と性能を柔軟に拡張します。
Before
高額なライセンス、ベンダーロックイン — 商用インフラのライセンスと保守費用が長期的に積み重なります。
After
オープンソースベースの統合アーキテクチャ — 標準x86ハードウェアと実績のあるオープンソース技術でコストと依存度を下げます。
GPU管理、クラウドプラットフォーム、ストレージとデータ保護を個別に組み合わせるのではなく、一つのAIインフラ体系として構築できます。
AIサービスの安定した運用に必要なすべての要素を一つのアーキテクチャで設計します。FornaX CloudはAIインフラの構築に必要なコアコンポーネントを統合プラットフォームとして提供します。
GPUサーバー1台から、マルチクラスタ環境まで — 同じプラットフォームの上でいくらでも拡張できます。
Built for GPU Infrastructure
クラウドサーバーの規模に関わらず、
FornaX CloudはBare Metal、VM、Kubernetes環境のGPUリソースを一つのプラットフォームで統合運用します。
物理GPUと分割リソースの割り当て状況を一目で把握し、アイドル状態のリソースを素早く再配置します。
チーム・プロジェクトごとにGPUリソースを分離しながら、中央で一元管理します。
Pod、Job単位でGPUワークロードをスケジューリングし、稼働状況をリアルタイムで確認します。
Bare MetalとVMを併用するプライベートクラウド環境をそのまま提供します。
GPU、サーバー、ストレージの各指標を一つのダッシュボードで統合的にモニタリングします。
GPUサーバー1台から始めて数百台規模まで — 同じプラットフォームの上で拡張できます。
Data Protection · Protect What Matters Most
学習データ、モデル、チェックポイントと推論結果は、絶えず蓄積され続けるコアAI資産です。FornaX Cloudは、保存、バックアップ、長期保管、災害復旧まで、データのライフサイクル全体を一つのプラットフォームで管理・保護します。
学習データセットとモデルのチェックポイント、推論データを安定的に保存・保護します。
AIプラットフォーム全体のバックアップと長期保管データを一つのプラットフォームで効率的に管理します。
サイト間レプリケーションと自動復旧により、障害・災害時にもデータを安全に守ります。
PB級
学習データ、モデルファイル、チェックポイント、バックアップデータまで、大規模なデータを安定的に保存し、柔軟に拡張します。
Why Ceph
Why Pay More for Backup Storage?
高い安定性と拡張性が求められるAIデータですが、必ずしも高価な専用ストレージが必要というわけではありません。FornaX Cloudは、効率的なCephベースの分散ストレージ運用により、エンタープライズレベルの可用性と柔軟な拡張性を提供します。
Save up to
60%
TBあたりのコスト削減 · 同等クラスの商用ストレージ比
S3、RBD、CephFSを一つのクラスタで統合的に提供します。
ノードを追加するだけで、サービスを止めることなく容量を拡張します。
障害発生時も自動的に復旧し、データの可用性を維持します。
同等クラスの商用ストレージと比べ、TBあたり最大60%のコストを削減します。
即座に連携
GPUサーバーとストレージをすぐに接続
RBDボリュームをGPUサーバーに直接接続し、AIワークロードに必要なストレージを素早く構成します。別途ドライバのインストールや複雑な手動設定なしにすぐ利用できます。
Why Fornax Cloud
FornaX Cloudのストレージは、GPUワークロード、Kubernetes、AIパイプラインとの連携を前提に設計されています。汎用ストレージとの違いを確認してみましょう。
| 比較項目 | 一般的な商用ストレージ | Fornax Cloud |
|---|---|---|
| GPUサーバー直結 (RBD) | 別途構成が必要 — 追加ドライバ + 複雑な設定 | 標準対応 — RBDボリュームを直結、即座に連携 |
| AIワークロード最適化 | 汎用設計 — 一般的なHDD/SSD混在構成 | AIワークロード最適化ストレージ — 高スループット・低レイテンシに合わせた性能チューニング |
| マルチプロトコル統合 | プロトコルごとに別ソリューション — 追加購入と統合コストが発生 | 単一クラスタで統合 — S3 + NFS + RBD + CephFS |
| AIパイプライン連携 | カスタム開発が必要 — ベンダー独自APIへの対応が必要 | S3 API互換、即座に連携 — MLOpsパイプラインにそのまま接続 |
| 無停止スケールアウト | モデル交換 or ダウンタイム — 増設時にサービス停止が発生 | ノード追加でライブ拡張 — サービスを止めずに線形拡張 |
| ベンダーロックイン | 強い — 専用H/W + SWのバンドルパッケージ | なし — 標準x86サーバーを自由に選択 |
| TBあたりのコスト | 高額なライセンス — 年間保守契約が別途必要 | 同等クラス比で最大60%削減 — オープンソースベース、ハードウェア費用のみ-60% |
| 技術サポート | グローバルチケットシステム — 数日〜数週間の待ち時間 | FornaXエンジニアが直接対応 — 国内専任サポート・迅速な対応 |
一般的な商用ストレージ
別途構成が必要 — 追加ドライバ + 複雑な設定
Fornax Cloud
標準対応 — RBDボリュームを直結、即座に連携
一般的な商用ストレージ
汎用設計 — 一般的なHDD/SSD混在構成
Fornax Cloud
AIワークロード最適化ストレージ — 高スループット・低レイテンシに合わせた性能チューニング
一般的な商用ストレージ
プロトコルごとに別ソリューション — 追加購入と統合コストが発生
Fornax Cloud
単一クラスタで統合 — S3 + NFS + RBD + CephFS
一般的な商用ストレージ
カスタム開発が必要 — ベンダー独自APIへの対応が必要
Fornax Cloud
S3 API互換、即座に連携 — MLOpsパイプラインにそのまま接続
一般的な商用ストレージ
モデル交換 or ダウンタイム — 増設時にサービス停止が発生
Fornax Cloud
ノード追加でライブ拡張 — サービスを止めずに線形拡張
一般的な商用ストレージ
強い — 専用H/W + SWのバンドルパッケージ
Fornax Cloud
なし — 標準x86サーバーを自由に選択
一般的な商用ストレージ
高額なライセンス — 年間保守契約が別途必要
Fornax Cloud
同等クラス比で最大60%削減 — オープンソースベース、ハードウェア費用のみ-60%
一般的な商用ストレージ
グローバルチケットシステム — 数日〜数週間の待ち時間
Fornax Cloud
FornaXエンジニアが直接対応 — 国内専任サポート・迅速な対応
GPUリソースからBare Metal、VM、Kubernetesワークロード、Cephストレージまで — AIインフラ運用に必要なコアリソースを一つのプラットフォームで管理します。
リソースの可視化
サーバーごとのGPUモデル、スペック、割り当て状況を収集し、物理GPUと分割リソースの使用状況を分けて把握することで、空き容量とアイドルリソースを素早く確認できます。
高性能AIワークロード向けの物理サーバーの登録、状態確認、リソース割り当て、稼働状況を管理します。
OpenStackベースで仮想マシンを作成し、イメージ・Flavor・ネットワーク・ボリュームの接続状態まで一元管理します。
運用インサイト
GPU使用率、メモリ、温度、電力など主要な性能指標を確認・比較し、割り当て済みGPUと残りのリソースを分析してワークロード配置の最適化を支援します。
Pod、Job、アプリケーションの状態とGPU使用状況を紐づけ、ワークロードの運用状況を確認します。
Cephクラスタの容量、プールの状態、可用性、性能指標をモニタリングし、ストレージ運用の安定性を高めます。
AIインフラは構築よりも運用と拡張の方が難しいものです。FornaXエンジニアが、GPUリソース設計、Kubernetes・OpenStack構成、Cephストレージ、バックアップと拡張最適化まで直接サポートします。
OpenStackとCephベースのストレージ環境を構成し、GPUサーバーとの連携まで安定してサポートします。
Cephクラスタの容量管理、バックアップ構成、障害対応、復旧プロセスまで、ストレージ運用に必要な技術サポートを提供します。
モデルサービング、パイプライン連携、インフラ拡張のタイミングまで、AIワークロード運用全般を一緒に点検します。
Industry Use Cases
FornaX Cloudは、研究、メディア、金融・セキュリティなど異なる要件に合わせて、GPU、クラウドプラットフォーム、ストレージと運用環境を柔軟に組み合わせます。
AIに集中してください、インフラはFornaXが共に担います
GPU構築からKubernetes・OpenStack運用、データ保護と拡張まで — FornaX CloudはAIワークロードに必要なコアインフラを一つのプラットフォームで提供します。
モデルのチェックポイントと元の学習データを損失なく保管します。
運用中に発生する推論結果とログを漏れなく保存します。
バックアップと長期保管を一つのストレージで統合管理します。
Fornax Cloudで構築したインフラの上で個人向けAIエージェントを運用し、AIOpsが全体を24時間監視します。
FornaX
AIOps
AIがインフラの状態を常時監視し、異常の兆候を早期に発見して、あらかじめ定めた手順に従って自動的に対応します。人が気づく前に障害を処理し、運用チームの反復作業を減らします。
FornaX
RDS AI
Mac Studioベースの AI ワークスペースに、Windows・Android・iPhone・iPad など、どのデバイスからでも標準RDPで接続できます。会社の文書やソースコードは端末の外に出ることなく、日常的な作業はローカルAIで、複雑な処理が必要なときだけクラウドAIに自動的に切り替わります。