分散システム
複数の独立したコンピュータ（ノード）をネットワークで接続し、全体として1つの統合されたシステムとして機能させる仕組みのこと。AIの分野では、巨大な機械学習モデルの訓練や大規模データの処理において、計算資源やストレージの負荷を分散するために不可欠な基盤技術となっている。
インフラストラクチャのAI用語一覧（2ページ目）
55件インフラストラクチャに関するAI用語を55件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
スケールイン
スケールインとは、システムにかかる負荷の減少に応じてサーバーの台数やリソースを削減し、システム規模を縮小させる手法です。クラウド環境などでコスト効率を最適化するために用いられる重要なプロセスです。
スケールアウト
スケールアウトとは、AIモデルの学習や推論において、複数台のサーバーやGPUなどの計算ノードを追加してシステム全体の処理能力を向上させる手法です。大規模化するAI開発において、処理の高速化とメモリ不足の解消に欠かせない技術となっています。
リバースプロキシ
リバースプロキシは、クライアントからのリクエストをインターネット側から受け取り、背後にある適切なサーバー（WebサーバーやAI推論サーバーなど）へ中継する中継サーバーです。セキュリティ向上、負荷分散（ロードバランシング）、SSL暗号化処理のオフロード、キャッシュによる応答高速化などの役割を果たします。
ロードバランサー
ロードバランサーとは、外部からのアクセスや処理要求を複数のサーバーに均等または最適な比率で分散するシステムです。AI分野では、大規模な推論サーバーや分散学習環境においてアクセス集中を防ぎ、システムの安定稼働と高速な応答速度を維持するために不可欠な役割を果たします。
自動スケーリング
自動スケーリングとは、AIモデルの推論や学習処理における負荷の変化に応じて、計算リソースの容量を自動的に増減させる技術です。システム障害を防ぎながらコストを最適化できるため、クラウド環境でのAI運用において欠かせない仕組みとなっています。
分散ストレージ
分散ストレージは、ネットワークで接続された複数の物理ハードウェアにデータを分割・格納し、単一の論理的なストレージとして管理するシステムです。膨大なデータを扱うディープラーニングなどのAI学習や、クラウドサービスにおいて、高い拡張性、耐障害性、パフォーマンスを実現するための不可欠な基盤技術として広く活用されています。
高可用性
高可用性とは、システムやAI基盤が障害に対して停止しにくく、長期間にわたり安定して稼働し続ける能力のことです。AIサービスやクラウドインフラの継続的な提供において極めて重要な要件となります。
クラウドサーバー
クラウドサーバーとは、インターネット経由で利用できる仮想的なサーバーのことです。物理的なハードウェアを自前で用意する必要がなく、AI開発やデータ分析などにおいて、必要な時に必要なだけ計算資源を柔軟かつ迅速に拡張できる点が最大の特徴です。
コンテナ技術
コンテナ技術とは、OSカーネルを共有しながら、アプリケーションとその実行に必要なライブラリや設定ファイルを1つの独立した環境（コンテナ）にパッケージ化して動作させる技術です。従来の仮想マシンと比べて軽量で起動が速く、一貫性のある動作環境を提供できるため、AIモデルの開発、検証、デプロイや機械学習パイプラインの構築に不可欠なインフラ基盤となっています。
ネットワーク帯域
ネットワーク帯域とは、通信回線やネットワークにおいて、単位時間あたりに送信できるデータの最大容量（データ転送レート）のことです。AIモデルの分散学習や、クラウドを介した推論処理において、大量のパラメータやデータを高速にやり取りするための重要なインフラ要素であり、AIシステムの処理性能を左右します。
計算リソース
計算リソースとは、AIのモデル構築や実行に必要なコンピュータの処理能力、メモリ、ストレージなどの総称です。特に大量のデータ処理を伴う深層学習では、GPUやTPUといったプロセッサを中心とする計算リソースの確保が、開発スピードやモデルの性能を決定づける極めて重要な要素となっています。
ハイパフォーマンスコンピューティング
ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）とは、膨大な計算を高速に処理する技術の総称です。AI分野では大規模言語モデルの学習や複雑なシミュレーションに不可欠な基盤技術であり、近年はディープラーニングの発展とともにその重要性がさらに高まっています。
分散データベース
分散データベースとは、物理的に複数のコンピュータやサーバに分散してデータを配置・管理するデータベースシステムです。ネットワーク上の複数拠点にデータを分散格納することで、処理能力の向上や障害に対する耐性を高めます。AIモデルの学習や分析で必要となる大規模なビッグデータやデータパイプラインの安定運用を支える基盤技術として不可欠です。
IaaS
IaaS（Infrastructure as a Service）は、インターネット経由で仮想サーバーやストレージ、ネットワークなどのITインフラを提供するクラウドサービスです。利用者はハードウェアの物理的な管理を必要とせず、必要な時に必要な分だけリソースを調達し、OSやアプリケーションを自由に構築・運用できます。
クラウド事業者
クラウド事業者は、インターネット経由でサーバやストレージ、AI開発プラットフォームなどのITリソースを提供する企業を指します。自社で大規模な設備を持たずに最新のAI技術や膨大な計算資源を手軽に利用できるため、AI開発において不可欠な存在となっています。
Kubernetes
Kubernetes（K8s）は、コンテナ化されたアプリケーションの配備、スケーリング、管理を自動化するオープンソースのコンテナオーケストレーションプラットフォームです。AI・機械学習の分野でも、モデルの学習や推論用のコンテナ群を効率的に運用するための基盤として広く活用されています。
QUIC
QUICは、Googleが開発しIETFにより標準化された、UDPをベースとする高速かつ安全なトランスポート層プロトコルです。接続確立の高速化や、回線切り替え時の通信維持などの特長を持ちます。近年のAI分野においては、エッジAIによるリアルタイム推論や、分散学習におけるノード間データ転送、大規模言語モデルの高速なAPI通信を支える次世代の通信基盤として重要性を高めています。
インフラストラクチャー・アズ・コード
IaC（Infrastructure as Code）とは、サーバーやネットワークなどのシステムインフラの構築・設定を、手動作業ではなくコードによって自動化する手法です。AIモデルの学習や大規模なデータ処理基盤を迅速かつ再現性高く構築するために、現代のクラウド開発において不可欠な技術となっています。
ディザスタリカバリ
ディザスタリカバリとは、自然災害やシステム障害などの甚大な被害を受けたITシステムやデータを迅速に復旧させるための仕組みや計画のことです。AIシステムや大規模な基盤においても、データロストやサービス停止を防ぐ極めて重要な施策となっています。
IPv6
IPv6は、インターネット上の機器を識別するためのアドレス規格である。従来のIPv4の枯渇問題を受け、ほぼ無限のアドレス空間を提供。膨大なIoTデバイスが直接通信を行う現代のAIシステムや、エッジデバイスが自律的に連携するエッジAI環境を支える重要なネットワークインフラである。
仮想サーバー
仮想サーバーとは、物理的な1台のコンピューター上にソフトウェア技術を用いて論理的に構築された複数の仮想的なサーバー環境のことです。ハードウェア資源を効率的に共有し、AIモデルの学習や推論をはじめとする様々なシステム開発に広く活用されています。
アベイラビリティ
アベイラビリティとは、AIシステムやデータが正常に稼働し、ユーザーや他のアプリケーションからいつでも利用できる度合いや可用性を指します。AIサービスにおける高可用性の確保は、ビジネスの継続性やリアルタイム推論の信頼性において極めて重要です。
通信プロトコル
通信プロトコルは、ネットワーク上でデータや情報を正確に送受信するために合意された共通の規約やルールのこと。AIの分野では、分散学習における複数のGPUサーバー間の高速データ通信や、APIを介した大規模言語モデルと外部アプリケーションのデータやり取り、AIエージェント間の連携において不可欠な役割を果たす。