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Datadogの「クラウドコストの現状2024」レポートにより、AIを試用する企業が増えたことに伴いGPUインスタンスへの支出が40%増加していることが明らかに
[24/06/24]
提供元：PRTIMES
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GPUは並列処理において、CPUより200％以上高速に処理できる可能性
[画像: https://prtimes.jp/i/77474/61/resize/d77474-61-1b2b6a768dee178d0028-0.jpg ]
ニューヨーク -- オブザーバビリティとセキュリティの統合プラットフォームを提供するDatadog ( https://www.datadoghq.com/ja/ ), Inc. (NASDAQ: DDOG)は本日、新しい調査レポート「クラウドコストの現状2024 (https://www.datadoghq.com/state-of-cloud-costs/ ) 」を発表しました。本レポートによると、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）インスタンスを使用する企業は、昨年1年間でインスタンスへの平均支出額が40%増加していることが明らかになりました。GPUインスタンスへの支出がこのように増加している理由は、AIや大規模言語モデル（LLM）を試用する企業が増えているからです。GPUの並列処理能力は、LLMのトレーニングやその他のAIワークロードの実行に不可欠であり、CPUよりも200％以上高速に処理をすることが可能です。
Datadogの製品担当バイスプレジデントであるYrieix Garnierは次のように述べています。「今日、最も広く使われているGPUベースのインスタンスは、最も安価なものです。これは、多くのお客様がまだAIの実験段階にあり、適応型AI、機械学習による推論、小規模トレーニングの初期の取り組みにGPUインスタンスを適用していることを示唆しています。企業がAI活用を拡大し、本番稼動に移行するにつれて、より高価なタイプのGPUベースのインスタンスを使用するため、クラウドコンピューティング予算がさらに大きな割合を占めると考えられます。」
AIプロジェクトにコンピュート（計算能力）を費やす企業が増えていることに加え、同レポートは、コンテナが浪費の共通テーマであることを明らかにしました。実際、コンテナのコストの83%はアイドル状態のリソースに関連しています。この浪費の約54%はクラスタアイドル（クラスタ・インフラを過剰にプロビジョニングすることによるコスト）であり、29%はワークロードアイドル（ワークロードが必要とする以上のリソース要求によるもの）でした。この浪費は、企業がEC2コンピュートの多くをコンテナの実行に割り当てていることに起因しており、1年前の30％から35％に増加しています。
レポートの主な調査結果は以下の通りです。
前世代のテクノロジーが広く使われている： AWSが現在提供しているインフラは、一般的に旧世代のものを凌駕しているためコストは低いですが、83％の組織がEC2の予算の平均17％を旧世代のテクノロジーに費やしています。
割引を利用する企業は減少している： 例えば、AWSはAmazon EC2、Amazon RDS、Amazon SageMakerなどの割引プログラムを提供していますが、これらの割引を利用している企業は67%に過ぎず、昨年の72%から減少しています。
パフォーマンスとコスト向上のためにグリーンテクノロジーが台頭している： Armベースのインスタンスを使用している企業は、平均してEC2のコンピュート予算の18％をArmベースのインスタンスに費やしています。Armプロセッサをベースとするインスタンスタイプは、同様のEC2よりも最大60%エネルギー消費が少なく、多くの場合、低コストでより優れたパフォーマンスを提供します。
本レポートでは、Datadogが数百の組織から入手したAWSのクラウドコストデータを分析し、新世代および旧世代のテクノロジーの使用、クラウドリソースの使用パターン、AWSの割引プログラムへの参加などが、クラウドコストにどのように寄与しているかを探りました。
Datadogの「State of Cloud Costs 2024」(日本語版) は現在公開中です。全文はこちらをご覧ください:
https://www.datadoghq.com/ja/state-of-cloud-costs/
Datadogがどのように企業のクラウド環境のセキュリティを支援しているかについては、こちらをご覧ください:
https://www.datadoghq.com/product/cloud-cost-management/
Datadogについて
Datadogは、クラウドアプリケーション向けのオブザーバビリティおよびセキュリティの統合プラットフォームを提供しています。Datadogの SaaSプラットフォームは、インフラストラクチャーのモニタリング、アプリケーションパフォーマンスモニタリング、ログ管理、リアルユーザーモニタリング、その他多くの機能を統合および自動化し、お客様のテクノロジースタック全体に統合されたリアルタイムのオブザーバビリティとセキュリティを提供します。Datadogは、あらゆる規模の企業、幅広い業界で使用され、デジタルトランスフォーメーションとクラウド移行を可能にし、開発、運用、セキュリティ、ビジネスチーム間のコラボレーションを促進し、アプリケーションの市場投入までの時間と問題解決までの時間を短縮し、ユーザーの行動を理解し、主要なビジネス指標をトラッキングします。
将来の見通しに関する記述
本プレスリリースには、新製品および新機能の利点に関する記述を含め、米国1933年証券法（Securities Act of 1933）第27A条および米国1934年証券取引所法（Securities Exchange Act of 1934）第21E条に規定される「将来予想に関する記述」が含まれています。これらの将来予想に関する記述は、当社の製品および機能の強化、またそれらによってもたらされる利益に関する記述が含まれますが、これらに限定するものではありません。実際の結果は、将来見通しに関する記述とは大きく異なる可能性があり、「リスクファクター」の見出しの下に詳述されているリスクをはじめ、2024年3月31日に米国証券取引委員会に提出したForm 10-Qの四半期報告書を含む米国証券取引委員会への提出書類および報告書、ならびに当社による今後の提出書類および報告書に記載されている、当社が制御できない様々な仮定、不確実性、リスクおよび要因の影響を受けます。法律で義務付けられている場合を除き、当社は、新しい情報、将来の事象、期待の変化などに応じて、本リリースに含まれる将来の見通しに関する記述を更新する義務または責務を負いません。
[画像: https://prtimes.jp/i/77474/61/resize/d77474-61-1b2b6a768dee178d0028-0.jpg ]
ニューヨーク -- オブザーバビリティとセキュリティの統合プラットフォームを提供するDatadog ( https://www.datadoghq.com/ja/ ), Inc. (NASDAQ: DDOG)は本日、新しい調査レポート「クラウドコストの現状2024 (https://www.datadoghq.com/state-of-cloud-costs/ ) 」を発表しました。本レポートによると、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）インスタンスを使用する企業は、昨年1年間でインスタンスへの平均支出額が40%増加していることが明らかになりました。GPUインスタンスへの支出がこのように増加している理由は、AIや大規模言語モデル（LLM）を試用する企業が増えているからです。GPUの並列処理能力は、LLMのトレーニングやその他のAIワークロードの実行に不可欠であり、CPUよりも200％以上高速に処理をすることが可能です。
Datadogの製品担当バイスプレジデントであるYrieix Garnierは次のように述べています。「今日、最も広く使われているGPUベースのインスタンスは、最も安価なものです。これは、多くのお客様がまだAIの実験段階にあり、適応型AI、機械学習による推論、小規模トレーニングの初期の取り組みにGPUインスタンスを適用していることを示唆しています。企業がAI活用を拡大し、本番稼動に移行するにつれて、より高価なタイプのGPUベースのインスタンスを使用するため、クラウドコンピューティング予算がさらに大きな割合を占めると考えられます。」
AIプロジェクトにコンピュート（計算能力）を費やす企業が増えていることに加え、同レポートは、コンテナが浪費の共通テーマであることを明らかにしました。実際、コンテナのコストの83%はアイドル状態のリソースに関連しています。この浪費の約54%はクラスタアイドル（クラスタ・インフラを過剰にプロビジョニングすることによるコスト）であり、29%はワークロードアイドル（ワークロードが必要とする以上のリソース要求によるもの）でした。この浪費は、企業がEC2コンピュートの多くをコンテナの実行に割り当てていることに起因しており、1年前の30％から35％に増加しています。
レポートの主な調査結果は以下の通りです。
前世代のテクノロジーが広く使われている： AWSが現在提供しているインフラは、一般的に旧世代のものを凌駕しているためコストは低いですが、83％の組織がEC2の予算の平均17％を旧世代のテクノロジーに費やしています。
割引を利用する企業は減少している： 例えば、AWSはAmazon EC2、Amazon RDS、Amazon SageMakerなどの割引プログラムを提供していますが、これらの割引を利用している企業は67%に過ぎず、昨年の72%から減少しています。
パフォーマンスとコスト向上のためにグリーンテクノロジーが台頭している： Armベースのインスタンスを使用している企業は、平均してEC2のコンピュート予算の18％をArmベースのインスタンスに費やしています。Armプロセッサをベースとするインスタンスタイプは、同様のEC2よりも最大60%エネルギー消費が少なく、多くの場合、低コストでより優れたパフォーマンスを提供します。
本レポートでは、Datadogが数百の組織から入手したAWSのクラウドコストデータを分析し、新世代および旧世代のテクノロジーの使用、クラウドリソースの使用パターン、AWSの割引プログラムへの参加などが、クラウドコストにどのように寄与しているかを探りました。
Datadogの「State of Cloud Costs 2024」(日本語版) は現在公開中です。全文はこちらをご覧ください:
https://www.datadoghq.com/ja/state-of-cloud-costs/
Datadogがどのように企業のクラウド環境のセキュリティを支援しているかについては、こちらをご覧ください:
https://www.datadoghq.com/product/cloud-cost-management/
Datadogについて
Datadogは、クラウドアプリケーション向けのオブザーバビリティおよびセキュリティの統合プラットフォームを提供しています。Datadogの SaaSプラットフォームは、インフラストラクチャーのモニタリング、アプリケーションパフォーマンスモニタリング、ログ管理、リアルユーザーモニタリング、その他多くの機能を統合および自動化し、お客様のテクノロジースタック全体に統合されたリアルタイムのオブザーバビリティとセキュリティを提供します。Datadogは、あらゆる規模の企業、幅広い業界で使用され、デジタルトランスフォーメーションとクラウド移行を可能にし、開発、運用、セキュリティ、ビジネスチーム間のコラボレーションを促進し、アプリケーションの市場投入までの時間と問題解決までの時間を短縮し、ユーザーの行動を理解し、主要なビジネス指標をトラッキングします。
将来の見通しに関する記述
本プレスリリースには、新製品および新機能の利点に関する記述を含め、米国1933年証券法（Securities Act of 1933）第27A条および米国1934年証券取引所法（Securities Exchange Act of 1934）第21E条に規定される「将来予想に関する記述」が含まれています。これらの将来予想に関する記述は、当社の製品および機能の強化、またそれらによってもたらされる利益に関する記述が含まれますが、これらに限定するものではありません。実際の結果は、将来見通しに関する記述とは大きく異なる可能性があり、「リスクファクター」の見出しの下に詳述されているリスクをはじめ、2024年3月31日に米国証券取引委員会に提出したForm 10-Qの四半期報告書を含む米国証券取引委員会への提出書類および報告書、ならびに当社による今後の提出書類および報告書に記載されている、当社が制御できない様々な仮定、不確実性、リスクおよび要因の影響を受けます。法律で義務付けられている場合を除き、当社は、新しい情報、将来の事象、期待の変化などに応じて、本リリースに含まれる将来の見通しに関する記述を更新する義務または責務を負いません。
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