AI & 機械学習ソリューション

1. 業界の課題：データグラビティ (Data Gravity)

大規模モデルの学習には膨大なデータセットが必要です。自動運転の走行ログからゲノムシーケンスデータまで、データセットの規模はPB（ペタバイト）レベルに達しています。 これらのデータを移動させることは、往々にして計算そのものよりも時間がかかり、不確実性に満ちています。

AIチームが直面する転送のボトルネック：

• データセンター間の移行困難： 学習クラスターは電気代の安い遠隔地のデータセンターにある一方、データ収集端は世界中に分散しています。地域をまたいで大量データをアップロードする際、帯域幅の利用率は極めて低くなります。
• 転送中断の高コスト： 50TBのデータセット転送が途中で失敗し、レジューム機能がない場合、数日間の時間を浪費し、高価なGPUリソースを遊ばせることに直結します。
• データプライバシーとコンプライアンス： 顔、音声、医療画像に関わる学習データは高度な機密情報に属し、一般的な転送ツールではGDPRなどのコンプライアンス要件を満たすのが困難です。

2. 速度：高性能計算クラスターを満たす

FileBoltはUDPベースの下層最適化を採用しており、物理帯域幅を最大限に絞り出し、計算能力とデータの極速マッチングを実現します：

• 専用線の帯域を使い切る： 10Gbps環境であれ100Gbps環境であれ、FileBoltのマルチスレッド並列技術は帯域利用率を98%以上に引き上げます。
• 極速モデル配布： 学習済みのLLM（大規模言語モデル）の重みファイルを世界中の推論ノードに配布する際、エッジネットワークを利用して秒レベルの同期を実現し、モデルのローンチサイクルを短縮します。

3. セキュリティ：データ資産の保護

データはAI企業の核心的な壁です。私たちは全リンクの暗号化と管理を提供し、コアデータセットやモデルパラメータの流出を防ぎます。

• エンドツーエンド暗号化： データは収集端を離れる前に暗号化され、学習サーバーに到着して初めて復号されます。中間転送ノードがデータ内容を覗き見ることはできません。
• アクセス監査： （エンタープライズ機能）各データセットへのアクセス者のIP、時間、ダウンロード量を詳細に記録し、データ流通プロセスの追跡可能性を確保し、コンプライアンス監査に対応します。

4. 体験：データサイエンティストのために設計

MLOpsフローを簡素化し、データエンジニアがファイル転送ではなくアルゴリズムの最適化に集中できるようにします：

• ディレクトリ構造転送のサポート： 数百万のアノテーションファイルや小さな画像を含むフォルダ構造を直接転送でき、時間のかかる圧縮・解凍プロセスは不要です。
• 自動化統合： APIを通じてデータ転送タスクをトリガーし、データクレンジング、転送からモデル学習までの自動化ループを実現します。