2025年06月

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データベース管理者必見!AI搭載「Db2 12.1」新機能紹介

複雑なIT環境と統合されていない断片的なツールによって、それぞれのバリエーションを管理するスクリプトに存在する無限のライブラリや、手動で行うトラブルシューティングなど、データベース管理者が直面する課題は山積しています。これに対してIBMは、リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)を中核にしたデータベース製品群「IBM Db2」を5年ぶりにメジャーアップデートし、AIを活用したトラブルシューティングや性能監視、運用の効率化を実現しました。

本コラムでは、Db2のAIデータベースとして進化する必要性とバージョンアップしたDb2 12.1の新機能、およびDb2のデータベース運用を AI で支援する最新ツール「Db2 Database Assistant」を紹介します。

AIを活用したデータ管理システムの必要性

ITランドスケープが分散化と複雑化、ビジネスプロセスへの生成AI(GenAI)の統合の増加、複数のプラットフォームでのコンテンツ管理の複雑化などにより、データベース管理者(DBA)が直面する問題点やフラストレーション、ワークフローは、今や看過できない状態にあるだけでなく、企業の生産性向上を阻害する大きな要因となりつつあります。
統合されていない断片的なツールに辟易し、独自のバリエーションで無限に発生するスクリプトのライブラリー管理に疲れ、常に問題に対応し、手動でトラブルシューティングを行うことにうんざりしているDBAは少なくありません。

そこで注目されるのがAIを活用したデータ管理システムです。

データの収集と保存、検索や変換する際の正確性、整合性、価値の保証は、企業のデータ管理に求められる完全性、アクセシビリティ、セキュリティ、コンプライアンス規制への対応、十分な情報に基づいた意思決定、競争力の維持には不可欠です。AIの活用は、自然言語処理 (NLP) の活用や効率的な自動化などにおいて、大規模かつ複雑なデータセットの処理、理解、有益な情報の抽出に有効であるだけでなく、データ資産を戦略的かつ組織的に管理することで、データ品質、分析、意思決定を向上させることが可能になります。

基幹システムや大規模システムのデータ管理の
基盤として利用され続けてきた「IBM Db2」

幅広いプラットフォームで利用可能なSQLをベースとしたリレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)を中核にしたデータベース製品群「IBM Db2」もその1つです。
Db2のRDBMSは、「DB2ユニバーサルデータベース」(DB2 UDB)と呼ばれ、データ定義、操作、照会などが利用可能です。DB2 UDBを中核に、データベースの作成、データの読み書き、トランザクション処理など、様々な操作を外部からの要求に応じて実行するデータベース管理システムだけではなく、管理ツールや開発ツールなどを含めたデータベース製品群となっています。

Db2の製品群のうち、オープン系プラットフォームで利用されるDb2は、大きく分けて以下の2つの製品ラインに分類されます。

  1. Db2 :
    主にオンライントランザクションのシステムで使われるRDB(Relational Database)
  2. Db2 Warehouse :
    データウェアハウスとして、大容量データの高速並列処理を得意とする列指向データベース(BLU)


また、Db2は、データの暗号化やマスク化、保護を維持するための専門知識とイノベーション、災害復旧や高い可用性、スケーラブルなストレージ、コンピューティング、機械学習ベースの照会の最適化など、様々な特長を持っています。そして、それが約30年の長きにわたり、企業や組織のミッションクリティカルな基幹システムや大規模システムにおけるデータ管理の基盤として、広く利用され続けている理由でもあります。

AIデータベースとして
さらに進化を遂げた「Db2 12.1」

Db2は、2024年11月に、AIによってDb2エンジンを革新した新しいメジャーバージョン「Db2 12.1」をリリースし、AIデータベースとしてさらに進化を遂げました。

Db2に対してIBMは、2019年のアップデートでも、Natural Language Query(NLQ)による自然言語によるでのデータ・アクセスや、NLQを用いたデータ可視化と予測分析を行うDb2 Augmented Data Explorerでよるデータ活用、洞察するためのSQLの書き換えなど、AIを活用した機能群の拡充などに注力しています。

今回、5年ぶりメジャーアップデートとなる「Db2 12.1」では、AIエージェントを「相棒」にすることで、処理性能の向上とDb2の運用を支援し、企業業務の生産性を向上させることが最大の特長となっています。また、データベースの効率性、シンプルさ、信頼性を、さまざまなビジネス要件に対応する新機能と機能強化という形で提供。さらに、 安定性向上のため、ワークロードの必要性および使用可能なリソースに基づいて並行性を動的に調整するアダプティブ・ワークロード・マネージャーは、すべての新しいマルチパーティション・データベースでデフォルトでの利用が可能です。

Db2 12.1で強化された機能には次のようなものがあります。

(1)クエリーオプティマイザをAIで高速化

Db2 12.1では、データベースへの問い合わせを効率よく実行するクエリーオプティマイザ(最適化)機能にAIを適用しています。

従来のコストベースのオプティマイザで最も重要な機能の1つである「カーディナリティの推定」(クエリ実行プランの低レベル演算子から出入りする行数)に焦点をあて、クエリーオプティマイザ機能へAIを組み込むことによって、データのばらつきや分布などの「カーディナリティ推定の誤差」を最小限に抑えることが可能となりました。これにより、チューニングが簡素化されると同時に、パフォーマンスの向上と安定化を実現して、さらなる処理性能の向上を可能にしています。

IBM社内で行なったテスト結果によれば、従来方式のクエリーオプティマイザと比べて3倍の高速化が確認されています。(図1)

図1
図1:クエリーオプティマイザへのAI適用による
Db2 12.1の処理性能の向上テスト結果(出典:日本IBM)

(2) AIコード生成ツールの活用により200以上の新機能や機能強化を実現

IBMの開発チームは、Db2 12.1の開発の際、IBMのAIコード生成ツール「watsonx Code Assistant」を活用して、コード開発やドキュメント作成の生産性を向上させました。これにより、様々なビジネス要件にシンプルに対応するデータベースの効率性、信頼性を向上させるための200以上の新機能の開発や機能強化の提供を実現しています。

(3) 「Pacemaker」の採用で生産性向上と安定運用を後押し

Db2 12.1では、複数台のサーバを組み合わせて、システム全体の可用性を高めるHA(高可用性)クラスタリングソフトウェアを「Tivoli System Automation for Multiplatforms(SA MP)」から「Pacemaker(Linux)」へ変更しています。
Pacemaker (Linux)は、順序づけられた通信の提供、クラスター・メンバーシップ、クォーラム適用など、ノード間で動作する機能を提供するオープン・ソースのグループ通信システム「Corosync」と組み合わせることで、コンポーネントの障害を検出し、必要なフェイルオーバー手順を実行して、アプリケーションの中断を最小限に抑えることができます。

これにより、データベース・システムから、クラスター内の別のデータベース・システムへのユーザ、アプリケーションおよびデータの自動切り替えを容易にして、列指向テーブルの性能を向上させることで、お客様の生産性向上と安定運用を後押しします。

(4) エンタープライズグレードのエンドツーエンド SSL 暗号化のためのDb2 pureScale HADR サポート

Db2 12.1の「高可用性災害時リカバリー(HADR)」は、大規模DB環境における高い処理能力と連続可用性を実現するためのDb2のオプション機能であり、優れた連続可用性を提供する「Db2 pureScale」環境でサポートされます。高可用性災害時リカバリー(HADR)を使用すると、DR (災害復旧) 保護も行えるだけではなく、スタンバイ・サイトにデータの第2のコピーがあるので、1次サイトで全面的な障害が生じてもデータベースは保護されます。高可用性災害時リカバリー(HADR)サーバ間の通信用にTLS(Transport Layer Security)を構成する「IBM Db2 pureScale」を使用しない環境では、高可用性災害時リカバリー(HADR)1 次サーバとスタンバイ・サーバの間でSSLがサポートされます。

(5) AUDIT 例外、信頼されたコンテキスト、データ・マスキングによるセキュリティ強化

Db2は、幅広いプラットフォームで利用可能なSQLをベースとしたRDBMSであり、データ定義、操作、照会などが可能です。また、データの暗号化、マスク化、保護を維持するための専門知識とイノベーション、災害復旧や連続可用性による高い可用性、スケーラブルなストレージ、コンピューティング、機械学習ベースの照会最適化など、様々な特長があります。

新たなDb2 12.1では、AIを強化することで、複数DBを仮想統合して自律的に動作することが可能になりました。そして、企業がイノベーションを促進しながら、脅威の予測、広範囲にわたるデータの保護、迅速で的確な対応を実現し、これまで以上に企業のデータベースセキュリティ対策を強力に支援できるようになりました。

(6) クラウドAWS環境でフルマネージドサービスの利用可能

Db2 12.1は、AWS上でフルマネージドサービスの「Amazon RDS for Db2」を利用できます。
AWSのマネージドサービスによって運用負荷を削減することができ、かつ、既存のDb2の設計をそのままにアプリケーションの変更もなく利用することができることがメリットです。

RDS for Db2では、Db2Standard Editionおよび Advanced Edition が利用可能で、プロビジョニング、バックアップ、パッチ適用、監視など、Db2 12.1のタスクの多くが自動化されており、その堅牢な管理は、効率性・高可用性・コスト削減において高く評価されています。

Db2管理者の負荷軽減やエンジニア学習コスト削減を実現する対話型AI「DatabaseAssistant」の提供

Db2 12.1のアップデートに合わせて、Db2の運用をAIで支援するための関連製品として、Db2の運用管理に特化・最適化した対話型AIの「Database Assistant」の提供も開始されました。データベース管理者の負荷軽減やエンジニアの学習コスト削減に重点を置かれたDatabase Assistant は、IBMのAIエージェント「watsonx Orchestrate」を中核に据え、Db2 によるデータベース運用を AI で支援する最新ツールで、トラブルシューティングや性能監視、運用の効率化を実現します。

Db2の管理画面からチャット形式での利用が可能で、自然言語での質問に対して、AIがDb2に関する専門知識やユーザが運用するDb2のライブ監視データを、ナレッジベースで回答してくれるのが大きな特徴となっています。また、トラブルシューティングのシンプル化や、性能問題の根本原因に加えてボトルネックの特定することへの加速化も可能となります。
現在、IBM Database Assistant は、クラウドのマネージド・サービスとして先行提供されていますが、2025年後半には、ソフトウェアに組み込まれる予定です。その後も機能拡張が継続され、ユーザーの個別環境に対する生産性をさらに向上させるとともに、安定運用に大きく貢献することはまちがいありません。

図2
図2:Database Assistantのアーキテクチャー(将来ロードマップ含む)

Db2管理者専用の統合インテリジェント管理コンソール「Db2 Intelligence Center」がまもなく提供開始

Db2管理者専用のDb2およびDb2 Warehouse向けAI搭載管理コンソール「Db2 Intelligence Center」の提供開始ももう一つのトピックです。

Db2 Intelligence Centerは、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境を問わず、データベースの運用、監視、最適化を簡素化し、高度な監視、AI搭載のトラブルシューティング、クエリーの最適化を単一の統合ソリューションにまとめて、Db2管理のあらゆる側面を簡素化・高速化します。
これによりDBAは、統合インターフェースを通じてハイブリッド環境全体にわたる多数のDb2データベースインスタンスを、単一の直感的な画面で監視・管理することが可能になり、コンテキスト切り替えの手間が軽減され、資産全体の可視性が向上させることができます。

また、Db2 Intelligence Centerは、自然言語によるガイダンスを提供するAI搭載のデータベースアシスタントがテレメトリデータを活用することで、一般的なデータベース問題の解決、パフォーマンスの最適化に加えて、Db2に関する質問への回答を探す手間を大幅に軽減し、Db2のスキルアップを迅速に行うことができます。

さらには、モニタリングのドリルダウンによる根本原因の迅速な特定やパフォーマンス低下の防止、トラブルシューティング時間の短縮のほか、クエリの自動分析とチューニングによる最適化とパフォーマンスの継続、編集、追跡できるシンプルな構成管理を可能にしています。これによりDBAは、一元化された環境でスクリプト(SQL、CLI)を安全に管理、スケジュール、実行し、メンテナンス、ガバナンス、ドキュメント作成を簡素化しながら、容易に拡張できる高度な自動化を実現することができます。

まとめ

IBMは、Db2のお客様に長くDb2を使っていただくため、今後もデータベースの領域に注力するとともに、ソリューションの開発・改良を続け、必要なワークロードをAIで支援いたします。
また、お客様がAIエージェントを「相棒」にすることで、様々な業務で生産性向上を実現するため、中核であるAIエージェントへの投資をこれからも強化していく考えです。

エヌアイシー・パートナーズ株式会社は、IBMソフトウェア(SW)とハードウェア(HW)の認定ディストリビュータとして、Db2 12.1に関する支援が可能です。
お客様のニーズや要件に合わせて、IBMのSWとHWを組み合わせた最適な提案やカスタマイズの支援、IBM製品の特徴や利点をお客様にわかりやすく説明し、お客様・パートナー様のビジネスに最適な提案でサポートいたします。
さらなる進化を遂げたDb2 12.1を絡めたセールスをサポートしてほしい、といったご要望があれば、いつでもお気軽にお問い合わせ・ご相談ください。

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2025年11月05日

クラウド環境のインフラストラクチャ自動化にIaCツール「IBM Terraform」が活用される理由

公開日:2025-11-04 企業の中で、さまざまなシステムが存在する今、環境が変わっても、システムが同じ動きをしなければ、開発者の負担となるだけでなく、ユーザーからのクレームを招くことにもなります。 特に、大量のリクエストを捌くためのシステムでは、コンテナを活用してサーバー台数を自動で増減させるような仕組みが必要です。 そこで今、企業に求められているものが、インフラストラクチャの効率的な管理を実現する自動化です。 本コラムでは、インフラストラクチャの自動化において注目されている、「コードとしてのインフラストラクチャ : Infrastructure as Code(IaC)」の活用メリットと、今、世界のクラウド環境でもっとも多く利用されているIaC ツール「Terraform」をご紹介します。 目次 規模と複雑さが増大し続けるITインフラストラクチャに対して、企業に求められる課題 ITインフラストラクチャの自動化が必要な理由 「Infrastructure as Code(IaC)」による自動化のメリット クラウド環境でもっとも利用されている IaC ツール「Terraform」 Terraformが選ばれる理由 TerraformとAnsibleの連携で実現するエンドツーエンドのハイブリッド・クラウド・プラットフォーム まとめ お問い合わせ 規模と複雑さが増大し続けるITインフラストラクチャに対して、企業に求められる課題 多くの企業が、1日に何百ものアプリケーションを本番環境にデプロイしています。そこでは常に、ITインフラストラクチャが要求に応じて立ち上げられ、あるいは削減され、その規模は頻繁に拡大や縮小が行われています。そのため、ITインフラストラクチャを安全かつ効率的に、構築、変更、バージョン管理することが、企業が提供するビジネスの品質・スピード・競争力を左右する最も重要な要素となりました。 しかし、企業や組織のITインフラストラクチャの規模と複雑さが増大する一方で、時間やスタッフの数には限りがあり、ITチームは従来の手法ではこの拡大に対応するのが精一杯となっています。その結果、システムの更新やパッチの適用、リソースの提供に遅れが生じ始めている状況です。 そこで今、企業が急ぎ導入を進めているのが、「ITインフラストラクチャの自動化」です。 ITインフラストラクチャの自動化によって、プロビジョニング、構成、デプロイ、撤去などの一般的な管理タスクを含む幅広い運用を単純化できるほか、ITインフラストラクチャに対する制御力や可視性を取り戻すことが可能となります。 そのため、企業においてITインフラストラクチャの自動化は、コストを管理し、リスクを低減し、新たなビジネスチャンスや競争上の脅威に迅速に対応するためには不可欠な施策となっています。 ITインフラストラクチャの自動化が必要な理由 ITインフラストラクチャの自動化の必要性には、具体的に次のようなものが挙げられます。 マルチクラウドやハイブリッドクラウドの活用 マルチクラウドやハイブリッドクラウドの活用している場合、ITインフラストラクチャの管理において、多種多様な複数クラウドを管理するだけでなく、マルチクラウド間でのリソース移行や追加が求められます。また、クラウドネイティブアーキテクチャの採用においては、Kubernetesやサーバレスリソースのプロビジョニングなど、柔軟なリソース展開とスケーリングにも対応しなければなりません。 コンプライアンスとセキュリティへの対応 ITインフラストラクチャの管理において、コンプライアンスとセキュリティに対応するためには、変更履歴のトレーサビリティを確保しつつ、セキュリティ要件と一貫性のある構成変更を行うことが重要となります。また、リソースコストの最適化を図るだけでなく、複数リージョンの管理と迅速な障害復旧によるグローバルな運用と展開を実現することも必要です。 クラウドコストの削減 クラウドに対する企業のコストは年々増加しており、クラウドコストの削減も大きな懸念事項となっています。 正しいクラウドのライフサイクル管理を行えば回避可能なインフラストラクチャ関連コストとしては、 ワークロードに対するリソースのオーバー・プロビジョニング 未使用または十分に活用されていない開発/テスト用環境などのリソース 標準化された共有サービス不足による専門知識、一貫したワークフロー、引き継ぎ不足 環境削除のための有効期限未設定による一時的なクラウドリソースの稼働継続 などがありますが、これらの無駄なクラウドコストを削減するためには、初期プロビジョニングだけでなく、ライフサイクル全体の管理が必要です。 「Infrastructure as Code(IaC)」による自動化のメリット ITインフラストラクチャの自動化において、多くの企業から注目されているのが、インフラストラクチャをコードベースで管理・自動化できる「Infrastructure as Code(IaC)」です。 IaC は、サーバーやネットワークといったITインフラストラクチャの構成と管理に、手動プロセスではなく、高レベルの記述モデルで記述的なコーディング言語(プログラム)を用いる手法です。ネットワーク、仮想マシン、ロード・バランサー、クラスター、サービス、および接続トポロジーなど、組織のITインフラストラクチャの管理およびプロビジョニングを自動化することで、リスクとコストを抑えながら、より迅速なクラウド・アプリケーションの開発・導入・拡張を可能にします。 また IaC は、ソフトウェア・デリバリー・ライフサイクルに欠かせない DevOps において、競争力のあるペースを生み出すための必須の手法でもあります。DevOpsチームは IaC を活用することで、ソースコードのバージョン管理を行うのと同じ感覚でインフラストラクチャを迅速に作成し、バージョンを管理し、バージョンを追跡することで、デプロイ時にIT環境間の不整合による深刻な問題を引き起こす可能性を回避することができます。 その結果、IaC を活用することで、ソフトウェア・アプリケーションの開発、テスト、またはデプロイのたびに、サーバー、オペレーティング・システム、データベース接続、ストレージなどのインフラストラクチャを手動でプロビジョニングおよび管理する必要がなくなることから、 (1)オートメーションによる構成の編集、共有、再利用の高速化 (2)ITインフラストラクチャ管理の信頼性向上 (3)意図しない設定変更や設定ミスによる構成の差異による構成ドリフトの防止 (4)実験・テスト・最適化をサポートし新しいインフラストラクチャを迅速にスケールアップ を実現し、クラウド・アプリケーションの開発・展開・拡張の迅速化とともに、リスクの軽減とコストの削減への効果が期待できます。 クラウド環境でもっとも利用されている IaC ツール「Terraform」 IaC ツールは数多くありますが、AWSやGoogle Cloud 環境において、それぞれのクラウドベンダーが提供するネイティブな IaC 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Terraformは、「イミュータブル・インフラストラクチャ」の思想に基づき設計されています。これは、一度構築したサーバーやコンテナなどのインフラに直接変更を加えず、変更が必要になった場合、新しいインフラを構築して入れ替える運用思想です。これにより、構成のずれ(環境差分)を防ぎ、システムの安定性を高め、セキュリティリスクを低減し、運用効率を向上させます。環境を変更するたびに、現在の構成は変更を考慮した新しい構成に置き換えられ、インフラストラクチャが再プロビジョニングされるため、以前の構成をバージョンとして保持したまま、意図しない設定変更や設定ミスによる構成の差異による構成ドリフトを防止し、必要あるいは要望に応じてロールバックを可能にします。 マルチクラウドやハイブリッドクラウドの活用マルチクラウドやハイブリッドクラウドの活用 Terraformが提供するのは、複数クラウドを管理できる統一的なフレームワークです。そのため、マルチクラウド間でのリソース移行や追加が簡易なだけでなく、多種多様なクラウドへの対応を可能にして、クラウド・アプリケーションの開発・展開・拡張を迅速化します。 クラウドネイティブアーキテクチャの採用とクラウドコストの最適化 クラウドネイティブアーキテクチャを採用しているTerraformは、Kubernetesやサーバレスリソースのプロビジョニングに対応しています。そのため、柔軟なリソース展開とスケーリングを簡単に実現することが可能です。また、動的なリソースプロビジョニングと削除を自動化し、コスト分析ツールとのタグ統合でリソースコストを可視化することで、無駄なクラウドを精査してクラウドコストを最適化します。 コンプライアンスとセキュリティ対応に基づくグローバルな運用・展開 Terraformは、変更履歴のトレーサビリティを確保し、ポリシー管理ツールでセキュリティ要件を自動化することで、一貫性のある構成変更と自動化のコンプライアンスとセキュリティ対応を可能にします。このコンプライアンスとセキュリティ対応を担保したままモジュール化されたコードで、グローバルに展開することも可能で、複数リージョンの管理を自動化し、迅速な障害復旧も実現して、より信頼性のあるITインフラストラクチャ管理が可能になります。 TerraformとAnsibleの連携で実現するエンドツーエンドのハイブリッド・クラウド・プラットフォーム IBMは、Terraformを開発した HashiCorp社を2025年2月に買収しました。この買収を通じてIBMは、ハイブリッドクラウドとマルチクラウド環境におけるエンドツーエンドの自動化機能の提供と、AI時代に対応するお客様の複雑なITシステムの管理を支援することを目指しています。 その中でも特に、ハイブリッドクラウド環境におけるアプリケーションのプロビジョニングと構成の簡素化に大きく貢献するものとして期待されているのが、ITインフラのプロビジョニングとライフサイクル管理を自動化する「Terraform」と、オーケストレーションおよび構成管理を得意とする「Ansible」の組み合わせです。 IBMのHashiCorpの買収は、そのシナジー効果を見込んだものでもあります。 Ansibleは、IBM傘下のRedHatが開発するプロビジョニング、構成管理、およびアプリケーションのデプロイメントを自動化することを目的としたIaC ツールです。シンプルでエージェントレスなアーキテクチャを採用しており、IT運用の効率化やDevOpsの実践を支援することから、Docker コンテナや Kubernetes のデプロイメントのプロビジョニングを自動化するために多くの企業に選ばれています。 ここで重要なのは、同じIaC ツールでありながら、TerraformとAnsibleでは得意な領域が違うことです。そして、両製品は競合させるのではなく、連携させることで効果が大きくなります。 Terraformが、特定のインフラベンダに依存せず、さまざまなクラウドインフラのプロビジョニング情報のIaC (による自動化を実現する)ツールであるに対して、Ansibleは、インフラ上のOSやミドルウェアの構成管理で業界標準の位置付けであり、豊富なミドルウェアの自動構成・設定機能で、ITインフラの構成管理やアプリケーションデプロイメントを自動化します。 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2025年10月29日

水冷サーバーの違いとは?(レノボの水冷サーバー#2)

公開日:2025-10-29 こんにちは。ソリューション企画部 柳澤です。 前回レノボの水冷サーバーについてのブログを書かせていただき、いろいろなお客様にブログを読んでいただきました。 前回の記事はこちら 昨今、お客様ご自身の身の回りでもChatGPTの普及などでAIについて皆様も身近に感じてこられるようになってきたかと思います。 今後はさらにAI、機械学習、HPCの台頭による計算能力の劇的な向上が見込まれます。 それに伴う発熱量の増加で、従来の空冷システムの限界により水冷技術への注目度が高まっています。 レノボの水冷と聞いて、レノボが今年初めて水冷サーバーを発表したのでは?と思うお客様もいらっしゃるかもしれません。しかし、レノボの水冷は2012年に発表された製品であり、その導入事例も世界に多数あります。 弊社としましては、レノボの水冷サーバーについてラインナップの多さ、その歴史と導入事例の多さから、今後のAIやHPCの需要が高まる時代を取り巻く中で皆様にぜひご提案させていただきたく、今回もレノボの水冷サーバーにテーマを絞ってブログを掲載させていただきたいと思います。 では早速ですが、前回お伝えできなかった部分もふくめて、下記にてさらにレノボの水冷サーバーについて、ご紹介させていただきます。 目次 レノボの水冷サーバーの歴史と導入事例 Lenovo Neptune®とは レノボの水冷サーバーと他メーカーの違いとは レノボの水冷サーバーの問題解決対策について 関連情報 お問い合わせ レノボの水冷サーバーの歴史と導入事例 前述のとおり、レノボの水冷サーバーは発表されてからすでに12年以上経っており、水冷サーバーについては業界をリードする存在です。 導入事例も多数あり、下記の導入事例を含め、世界トップ10のパブリッククラウドプロバイダーで8社を支えるインフラとなっています。各国の研究機関や、企業でも導入が進んでおり、スーパーコンピューターから小規模な拠点まで採用されており、日本でも今後採用が進むことと思われます また以前は空冷サーバーにくらべて10〜20%の追加コストが発生していましたが、これまでの空冷サーバーとの部品共通化でコストの違いはそこまで大きなものにならなくなってきています。 Lenovo Neptune®とは 「Lenovo Neptune®」はLenovoが展開する水冷技術ブランドであり、以下の3つの技術カテゴリで構成されています。 Neptune® :システム全体の温水冷却により温水再利用を実現 Neptune® Core :コンポーネントレベル冷却(CPU、GPU、メモリ)により通気要件を削減 Neptune® Air :空冷ベースシステムでの液体補助冷却 本稿で取り上げるのはこのうちの「Neptune®」の直接液体冷却構成となります。サーバー筐体からラック全体に至るまで、純水を用いた直接水冷(DWC)によって冷却を最適化。空冷ファンを排除し、最大40%の電力削減と100%の熱除去を実現します。AI・HPC用途に最適化された設計で、静音性・省スペース・環境対応の面でも優れています。 導入事例から見るNeptune®の実力 DreamWorks AnimationNeptune®導入により、レンダリング性能20%向上、電力コスト削減を達成。MoonRayレンダラーやArrasクラウド計算システムの性能を最大限に引き出している。事例詳細 韓国気象庁(KMA)8000台のNeptune®搭載サーバーで、気象予測の高速化と省エネを実現。SD650 V2およびSD530サーバーを活用し、精度の高い気象モデルを運用。事例詳細 ハーバード大学同じスペースで従来の4倍の計算性能を実現。Neptune®による完全ファンレス運用で、研究成果の加速に貢献。事例詳細 レノボの水冷サーバーと他メーカーの違いとは 前回の記事でもふれましたが、水冷にはレノボや多くのIAサーバーメーカーが採用している直接液冷と、専用メーカーが採用している液浸冷却などいくつかの方式があります。 直接液冷は発熱源に直接アプローチすることで効率的な冷却と省電力・静音性を実現します。液浸冷却はサーバー全体を冷却液に浸すことで非常に高い冷却能力と省エネ性能、高密度化を可能にしますが、設備投資が高額というデメリットもあります。 では直接液冷のレノボのNeptuneと直接液体冷却方式を採用しているメーカーとの比較とレノボの優位性がある部分はどうなっているのでしょうか。 主な違いは下図のようになっています。 直接液体冷却方式のレノボと他メーカーとの違い レノボの水冷サーバーの問題解決対策について 水冷サーバーというと液体を扱うサーバーゆえにこぼれたり、漏れたりするのではないか、とおっしゃるお客様もいらっしゃいます。 そのための対策もレノボでは下の表のように対策されています。 いやいや、でもAI×水冷サーバーといったってよくわからないし、というお客様にはレノボさんでAIディスカバリーワークショップもやっていただけます。 ワークショップ→POC→アセスメント→本番環境導入という流れで実施となりますので、ご提案や、ご不明な点などございましたら、ぜひ弊社へお問い合わせいただければと思います。 関連情報 Lenovo サーバー/ストレージ 製品 【参加レポート】Lenovo TechDay @ Interop Tokyo 2025 レノボのファンレス常温水冷サーバーって? 第6世代のLenovo Neptune液体冷却が AI 時代を牽引(Lenovoサイト) 【AI電力消費40%削減事例も】レノボの「直接水冷」Lenovo Neptune™(YouTube) お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社E-mail:voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; } .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

2025年10月22日

今こそ着手すべきセキュリティ対策:サイバーレジリエンス法(CRA)とSBOMの関係

公開日:2025-10-22 目次 はじめに:CRAとSBOMがもたらす変革 CRAが企業に課す義務とタイムライン SBOMの必要性・重要性:CRA対応を超えて CRAとSBOMの具体的な関係 SBOM生成・活用ツールのご紹介 まとめ:SBOMはCRA準拠と持続的な品質維持の鍵 お問い合わせ はじめに:CRAとSBOMがもたらす変革 「サイバーレジリエンス法(CRA)」は、EU市場で流通する「デジタル要素を持つ製品」(ハードウェア、ソフトウェア、IoTデバイスなど)のセキュリティ水準向上を目指し、EUが策定した新たな規制です。この法規制への対応において、中核的な役割を果たすのが「SBOM(Software Bill of Materials:ソフトウェア部品表)」です。 SBOMは、CRA対応に不可欠な構成要素であると同時に、本来ソフトウェアの脆弱性管理やセキュリティ維持を実現するための根本的な情報基盤です。CRAの有無にかかわらず、自社製品の安全性と品質管理の観点から、その導入は急務と言えます。 本記事では、CRA対応に求められるSBOMの具体的な要件と、それが企業のセキュリティにもたらす本質的な貢献についてご説明いたします。 CRAが企業に課す義務とタイムライン CRAは、製品開発の設計段階(Secure by Design)からのセキュリティ考慮を徹底し、製品提供後の脆弱性管理までを一連の義務として企業に課します。主な要件は以下のとおりです。 Secure by Designの文書化:設計段階でセキュリティを考慮した証拠を文書として整備し、補完すること。 脆弱性の特定と報告:製品に含まれる脆弱性を特定・文書化し、迅速に公開する義務。 SBOMの整備:製品構成を「一般的な形式で機械可読」な形で作成し、技術文書の一部とすること。 特に日本企業が留意すべき適用スケジュールは以下の通りです。 日付 義務内容 内容 2026年9月11日 脆弱性およびインシデントの報告義務の適用開始 悪用された脆弱性やセキュリティインシデントについて、EU内の当局へ24時間以内に報告することが求められます。 2027年12月11日 CRA全面施行、CEマーク非取得製品の販売禁止 この日以降、CRAの全要件を満たしCEマークを取得しない製品は、EU市場での販売が原則として禁止されます。 SBOMの必要性・重要性:CRA対応を超えて SBOMは、ソフトウェアに含まれるすべてのコンポーネントや依存関係を網羅的に記録し、脆弱性発生時の迅速な影響範囲の特定と市場対応を可能にするリストです。 2021年12月のLog4j問題*1が示したように、SBOMの有無は企業の対応速度を決定づけます。SBOMが整備されていれば、脆弱性の影響範囲を素早く特定し、迅速な対応が可能となります。逆にSBOMがなければ、企業は重大な潜在的脆弱性を抱えた製品を市場に出し続け、ユーザーのセキュリティリスクを増大させることになります。 このように、CRAの法的要求以前に、SBOMは製品構造を把握し、リスクを継続的に管理するための不可欠なツールです。 *1.脆弱性の重大度を示すCVSSスコアが10点中10点であった、極めて重大な脆弱性。 CRAとSBOMの具体的な関係 CRAは、SBOMを技術文書の一部として位置づけ、「製品の最上位レベルの依存関係を網羅し、一般的に使用される機械可読な形式で作成すること」を義務付けています(附属書I、Part II (1))。 脆弱性への迅速な対応の根幹 SBOMがなければ、製品に含まれるオープンソースの脆弱性情報を把握できず、CRAが求める迅速な脆弱性公開と対応(ユーザーやWebサイトでの情報提供)は実現困難です。CRAが求める「脆弱性を速やかに提出せよ」という要求に応えるための基盤情報こそがSBOMです。 技術文書としての準拠証明 CRAでは、市場監査当局から要請があった場合、製品が要求事項に準拠していることを証明するための情報・文書の提供が義務付けられています。SBOMは、「Secure by Design」の設計思想と継続的な脆弱性管理が実施されていることの客観的な証拠として、極めて重要な役割を果たします。 SBOMは、ソフトウェアの構造把握による脆弱性管理という主目的とともに、CRA準拠を達成するための重要な鍵となります。 SBOM生成・活用ツールのご紹介 CRA準拠のためには、製品の提供形態や開発プロセスに応じ、適切なツールを利用してSBOMを効率的かつ正確に生成・管理する必要があります。 ソースコードを所持している場合:SCA(ソフトウェア・コンポジション解析) オープンソース活用が不可欠なソフトウェア開発では、使用しているライブラリと、それに内在する脆弱性を把握するために、「SCA(Software Composition Analysis/ソフトウェア・コンポジション解析)」が必要です。 ソリューション:HCL AppScan on Cloud の SCA 機能 HCL AppScan on Cloud の SCA 機能は、ソースコード内の依存関係ファイルを解析し、ソフトウェア内のOSSコンポーネントを検出、脆弱性を持つものを特定します。 OSS情報の検出と脆弱性特定:ソースコードからOSS情報を検出し、脆弱性を持つコンポーネントを特定します。 業界標準フォーマット対応:SBOM出力の業界標準の一つであるSPDX 2.3フォーマットに対応。これはCRAが要求する「一般的に使用され、機械可読な形式」でのSBOM作成に貢献します。 バイナリデータからSBOMを生成する場合 組み込みソフトウェアやファームウェア、あるいはサプライヤーから受け取ったソースコードがない(またはアクセスできない)バイナリデータのセキュリティを検証したい場合に有効なのが、バイナリ解析ツールです。 ソリューション:SBOMスキャナ サイエンスパーク社の「SBOMスキャナ」は、以下のユニークな特色を持ちます。 バイナリデータからのSBOM生成: PCアプリケーションやWebサイトだけでなく、監視カメラ、ネットワーク機器、IoTデバイスなどの組み込みソフトウェアのバイナリデータからも、簡単にSBOMを生成します。 脆弱性レポートの生成:生成したSBOM情報(OSSのベンダー、プロダクト、バージョン)とCVE(Common Vulnerabilities and Exposures:脆弱性に付与される識別番号)を突き合わせ、脆弱性レポートを迅速に生成します。 オフライン対応:オフライン環境での利用が可能であり、機密性の高い環境でも安心して利用できます。 まとめ:SBOMはCRA準拠と持続的な品質維持の鍵 CRAの適用期限が目前に迫る今、SBOMによる効率的な脆弱性管理が、CRA準拠を成功させる鍵です。 SBOMは単なる法対応のための手段ではなく、企業が持続的にソフトウェアの品質を維持し、安全な製品を市場に提供するための基本情報基盤です。 法施行に向けたタイムラインを強く意識し、本記事で紹介したような適切なツールを活用して、迅速にSBOMの整備に着手することが、企業の競争力維持に不可欠です。 ご紹介したソリューション 【HCL AppScan on Cloud】 HCL AppScan(エヌアイシー・パートナーズ株式会社 サイト (AppScan 全般)) HCL AppScan on Cloud(HCLSoftware サイト(開発元)) ※HCL AppScan on Cloud の SCA 機能は、HCL AppScan on Cloudのオプションです。 【SBOMスキャナ】 SBOMスキャナ(エヌアイシー・パートナーズ株式会社 サイト) SBOMスキャナ(株式会社サイエンスパーク サイト(開発元)) お問い合わせ 上記製品についてのお問い合わせ、ご説明のご依頼、お見積り依頼など、エヌアイシー・パートナーズまでご相談ください。 エヌアイシー・パートナーズ株式会社技術企画本部E-mail:voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; 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2025年10月10日

現地からお届け!【参加レポート】IBM TechXchange 2025 Orlando

公開日:2025-10-10 こんにちは。 現在エヌアイシー・パートナーズ 技術企画本部のメンバーで、アメリカのオーランドで開催されている「IBM TechXchange 2025」に参加しています。 (現地時間:2025年10月9日、日本時間:2025年10月10日時点) 本記事では 現地からの速報 として、このイベントの概要や見どころ、最新情報をお伝えいたします。 目次 イベント概要 IBM Techxchange 2025 主要メッセージ - 1. Anthropicとのパートナーシップ発表 - 2. コード開発AI Agent「Project Bob」 - 3. AI基盤のための「Project Infragraph」 AI Accelerator “Spyre” Observability さいごに お問い合わせ イベント概要 IBM TechXchange は世界各国のIBMファンが集う年に1度の技術者向けイベントで、今年は3回目となりました。 年々規模も参加者も拡大しており、IBM TechXchange 2025 では、1,800以上の技術者向けセッションがあり、その中で400以上のハンズオンラボやデモが展開されています。 今年はアメリカのフロリダ州にあるオーランドの Orange Country Convention Center にて10月6日から10月9日の4日間で開催中で、日本から100名近くの方々が参加しています。 今年のテーマは「we are GO / Explore Build Launch 」です。 IBM Techxchange 2025 主要メッセージ TechXchange 2025の基調講演では、AIエージェントを活用・展開するために必要となる4つの要素を紹介していました。 この4つの要素のうちEcosystem・Developer Tools・AI infrastructure managementについてお伝えします。 Ecosystem IBMが単独でAIエージェントを開発・展開するのではなくパートナーシップやIBMパートナーがAIエージェントを開発・運用することでOpenな展開をしていくという方針となります。 この方針を実現するためにAgent Connectプログラムを展開しており、多数のAIエージェントを早期に提供することを目指しています。 Developer Tools Developer Toolsとしてドメインエージェントの提供があります。 ドメインエージェントとは、業務特化型のエージェントを指します。例えば購買業務に特化したエージェントであったり、人事業務に特化したエージェントです。 AI infrastructure management AIを利用する上で必要となる基盤の管理を指します。これを実現するためにProject “Infragraph” というプロジェクトでソリューション提供を目指しています。   他にも、TechXchangeでは様々な新しい発表がありました。その発表の中から今後大注目となる3点について共有します。 1.  Anthropicとのパートナーシップ発表 既に日本でもニュースとなっているので認識されている方も多いと思いますが、Anthropicとのパートナーシップの発表がありました。 IBMはAIのガバナンス、セキュリティ、オブザーバビリティ分野でソリューションを提供しており、これがIBMの強みとなっています。Anthropicとの協業は、この強みを背景とした補完的なパートナーシップであると思われます。 このパートナーシップの目的は、LLMであるClaudeをIBMソリューションに組み込むことだけではありません。企業ユースでAIエージェントを開発・運用する時に検討が必要となる要素を体系化した「Architecting secure enterprise AI agents with MCP」をIBMが作成し、Anthropicがそれを検証する協業も行っています。 このガイドを参照してAIエージェントを開発することで、今後拡大が見込まれるAIエージェントを安全かつ安心して活用できるベースとすることができます。 2.  コード開発AI Agent「Project Bob」 統合開発環境(IDE)をエージェント型で提供する「Project Bob」が発表されました。 このニュースと共にかわいらしいマスコットのBobもお披露目になりました。 Project Bobを利用することで、コードをバージョンアップするための設計、テストの自動化、本番運用、コンプライアンス維持と開発のライフサイクル全体をAIエージェントを用いて自動化することができます。 Project Bobは、発表と共にPublicプレビュー段階に入りました。 開発者のワークフロー負荷を軽減してくれるProject Bob の提供開始が楽しみですね! 3.  AI基盤のための「Project Infragraph」 HashiCorpが主体となって開発している基盤自動化のためのプロジェクトです。 詳細は不明ですが、以下の実現を目指しています。 サイロを横断した統合インサイト クラウドインフラストラクチャーリソースを単一のビューで把握できます。 実用的なインテリジェンス コストの最適化、ガバナンスの強化、リスクの軽減に役立つコンテキストを提供します。 自動化の基盤 インフラストラクチャークラウド全体にわたる、次世代のインテリジェントなAI駆動型運用を実現します。 AI Accelerator “Spyre” IBM Spyre Accelerator はエンタープライズワークフロー向けのAIソリューションを提供し、AIサービスを簡単にインストール・構成・移動できる統合された推論プラットフォームとアクセラレートされたインフラストラクチャーを備えています。 Spyreのユースケースとしては、IT運用、開発、ERP、銀行・金融、ヘルスケア、保険、公共分野など、様々な業界でデジタルアシスタント、データ・コンテンツ管理、ディーププロセス統合などのプリビルドAIサービスを提供します。 Observability AI Firstとして各種機能提供、Intelligent、Integrated experienceとしてUIやDataレイヤーの統合がされるという情報が共有されました。 またAIキーワードとしてはLLMやAIのワークロードをInstanaでObservabilityする機能が2025 4Qのロードマップとして示されました。 さいごに 2日目の夜のお楽しみとして「Evening Entertainment at Universal Orlando Resorts Islands of Adventure」が開催されました。 世界各国から集まった技術者とともに過ごした Universal Orlando Resorts Islands of Adventure での一夜は格別な体験となりました。 さて、本日、来年のTechXchangeがアメリカ ジョージア州の「アトランタ」で開催されることが正式に発表されました。 次回のイベントにも期待が高まります! お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社 技術企画本部 E-mail:voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; } .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

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