仮想化
仮想化とは、物理的なハードウェアリソースをソフトウェアによって論理的に分割・統合し、効率的に利用する技術です。AI開発においては、GPUやCPUなどの計算リソースを柔軟に分配し、クラウドコンピューティング環境などで複数のAIモデルの学習や推論を独立して実行するために不可欠な技術となっています。
クラウドコンピューティングのAI用語一覧（2ページ目）
43件クラウドコンピューティングに関するAI用語を43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。
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。
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。
中央集権型アプリケーション
中央集権型アプリケーションとは、データ処理や管理の権限が単一の管理主体やクラウドサーバーに集中しているシステム形態です。AI分野では、大規模な機械学習モデルの訓練や推論を中央の基盤上で一括処理する構成でよく用いられます。運用管理やセキュリティ更新が容易である反面、単一障害点のリスクやプライバシー保護の課題が存在します。
分散型データベース
分散型データベースとは、物理的に異なる複数の場所に配置されたノードやサーバー上でデータを管理・保存するシステムです。単一障害点をなくすことで高い耐障害性を持ち、AIや大規模機械学習の膨大なデータ処理を支える基盤技術として活用されています。
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。
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。
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。
GPU仮想化
GPU仮想化は、物理的な1台のGPUリソースを分割または集約し、複数の仮想マシンやコンテナで効率的に共有する技術です。リソースの無駄を省き、高価なGPUの利用効率を最大化できるため、AIモデルの開発やディープラーニング、クラウドサービスなど幅広い環境で導入が進んでいます。
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。
AIインフラストラクチャ
AIインフラストラクチャとは、機械学習やディープラーニングモデルの開発・学習・運用を支えるハードウェアやソフトウェア、ネットワーク環境の総体を指します。膨大な計算処理を高速化し、大規模なAIシステムを安定して稼働させるための基盤です。
インスタンス
AIやクラウドにおけるインスタンスとは、定義された設計図やモデルに基づいてメモリ上に生成された具体的な実体を指します。機械学習ではデータセット内の個々のデータ、クラウドでは仮想サーバーの実行単位として用いられます。
GPUパススルー
GPUパススルーとは、ホストOSを介さず仮想マシンに物理GPUを直接割り当てる技術です。これにより仮想化環境でも高い描画性能やAIの機械学習・推論処理速度を実現し、クラウド上で効率的な演算リソースの活用が可能になります。
ハイパーバイザ
ハイパーバイザとは、1台の物理コンピュータ上で複数の異なるOSや仮想環境を同時に実行・管理するための仮想化制御ソフトウェアです。CPUやメモリ、ストレージなどのハードウェアリソースを効率的に分割・制御します。AI開発においては、高性能な計算資源を複数のプロジェクトやユーザーで柔軟に共有・運用する基盤として重要な役割を果たしています。
機密コンピューティング
機密コンピューティングとは、処理中のデータをハードウェアレベルで暗号化し、クラウド事業者や管理者からも保護する技術です。AI学習や推論における機密データの安全性を高める仕組みとして注目されています。
AWS
AWS（Amazon Web Services）は、Amazonが提供する世界最大級のクラウドコンピューティングプラットフォームです。機械学習や生成AIの分野でも強力なサービス群を提供しており、代表的なAmazon SageMakerなどを用いてモデルの開発や運用を迅速に行えます。柔軟な従量課金制で、企業のAI活用を支えています。
Amazon S3
Amazon S3は、AWSが提供する容量無制限のオブジェクトストレージサービスです。高い耐久性とセキュリティを兼ね備えており、AI・機械学習における膨大なトレーニングデータや学習済みモデルを保管するデータレイクの基盤として広く活用されています。柔軟なスケーラビリティと従量課金制により、あらゆる規模のデータ管理に最適です。