AIデータセンタ展開におけるOCPデバッグポートの活用と管理の独立性とは？

Isolated Management Infrastructure（IMI）を使用して、AI構築のOpen Compute Project (OCP)デバイスのデバッグポートにアクセスが可能です。

人工知能(AI)ワークロードの要求が高まるにつれ、データセンターはニーズを満たすためにOpen Compute Project (OCP)カードなどの、用途特化型のハードウェアに注目するようになりました。

オープンソースアーキテクチャとスケーラビリティで知られるOCPカードは、柔軟性とコスト効率の高さからAI主導のインフラストラクチャでポピュラーになりつつあります。
ただし、これらのカードのマネジメントとトラブルシューティングは、特に大規模なAI展開では、診断のためにデバッグポートにアクセスする場合に大きな課題となる可能性があります。
こちらでは、Isolated Management Infrastructure (IMI)がAIシステムで使用されるOCPカードのデバッグポートにアクセスするための安全で信頼性の高いソリューションをどのように提供するかについて説明します。また、AIにおけるデバッグの重要性、大規模な展開に伴う障害、およびそれらの障害を克服するためのIMIの役割についても説明します。

Open Compute Projectカードは、その強力なコンピューティング機能、スケーラビリティ、オープンソース設計により、AIおよび機械学習 (ML) 環境の中核的な存在となっています。これらのカードは、AIモデルのトレーニング、推論操作の実行、大量のデータストリームの処理を担う大規模なデータセンターに統合されるケースがよくあります。
OCPカードを使用すると、独自のソリューションに縛られることなく、特定のワークロードに合わせてデータセンターのハードウェアを最適化できます。このオープンソースのアプローチにより、AIインフラストラクチャの柔軟性が向上します。しかしながら、特にコンポーネントに障害が発生したり、トラブルシューティングが必要になりこれらのハードウェアを大規模に管理したりするときには、課題も生じてしまいます。

デバッグとモニタリングは、AIインフラストラクチャを維持する上で重要な要素です。特にAIモデルのトレーニングではハードウェアに大きな負荷がかかるため、パフォーマンスの一貫性が重要な要素となります。ハードウェアまたはソフトウェアレベルでの不具合は、コストのかかるダウンタイムを回避するために、迅速に特定して解決する必要があります。
ハードウェア関連の問題をトラブルシューティングする方法の1つは、OCPカードのデバッグポートにアクセスすることです。デバッグ ポートを使用すると、管理者は診断に直接アクセスできるため、システムの健全性を監視し、必要な修復を実行できます。ただし、これらのポートへのアクセスは、特にハードウェアが大規模なデータセンターに分散されているAI展開では困難な場合があります。

大規模なAI展開では、個々のOCPカードのデバッグポートにアクセスすると、いくつかの障害が発生する可能性があります。

• 物理アクセス: 高密度データセンターでは、技術者がハードウェアコンポーネントに物理的にアクセスすることが困難です。多くの場合、OCPカードは遠隔地に設置されており、診断には特殊なツールが必要です。
• セキュリティリスク: デバッグポートへの無制限のアクセスを許可すると、セキュリティ上の脆弱性が生じる可能性があります。これらのポートが適切に保護されていない場合、サイバー攻撃者が悪用して重要なインフラをコントロールしてしまう可能性があります。
• ネットワークの中断: システム障害が発生すると、ネットワークにアクセスして問題のトラブルシューティングを行うことが困難になる場合があります。プライマリネットワークがダウンした場合、同じネットワークに依存してハードウェアを管理すると、復旧作業が遅れ、停止状態が悪化する可能性があります。

これらの課題により、OCPカードとそのデバッグポートを管理するための安全なリモートソリューションを導入することが不可欠になります。特に、ダウンタイムによってビジネスクリティカルな運用が中断される可能性があるAI環境では、これが必須となります。

Isolated Management Infrastructure (IMI) は、システムの管理と保守専用に使用される専用の独立したネットワークです。日常のサービスを処理するプライマリネットワークとは異なり、管理ネットワークは分離されているため、プライマリネットワーク側で停止やセキュリティインシデントが発生した場合でも、重要なシステムへのアクセスが中断されることはありません。

画像 : Isolated Management Infrastructure（IMI）は、管理アクセスを運用資産から物理的に分離する

IMIを実装することで、管理者はメインの運用ネットワークに影響を与えることなく、OCPカードのデバッグポートにリモートでアクセスできます。この設定により、デバッグポートが保護されるだけでなく、プライマリネットワークがダウンした場合でも、リアルタイムでトラブルシューティングを実行できるようになります。

• 安全で制御されたアクセス:マネジメントネットワークは分離されているため、アクセスは許可された担当者のみに制限されます。これにより、公開されたデバッグポートを通じて攻撃者が重要なハードウェアを侵害する可能性が低減されます。
• ダウンタイムの短縮: IMIにより、管理者はシステムに素早くアクセスし、トラブルシューティングや修復を行えるため、障害やパフォーマンスの問題発生時のダウンタイムを最小限に抑えることができます。大規模なネットワーク停止時でも、IMI はOCPカードのデバッグポートへの帯域外 (OOB：Out-of-Band) アクセスを保証します。
• セキュリティリスクの低減:管理トラフィックを通常の操作から分離することで、攻撃対象領域を減らします。ハッカーがネットワークの脆弱性を利用して重要なインフラに不正アクセスすることがより困難になります。

OCPカードのデバッグポートにアクセスするIMIを実装するには、次の手順に従います。

• ネットワークのセグメンテーション: 管理ネットワークを運用ネットワークから物理的に分離します。管理トラフィックが通常の操作に使用される同じ経路を経由してルーティングされないようにします。
• OOBマネジメントデバイスの使用: プライマリネットワークが利用できない場合でも、OCPカードへのリモートアクセスと制御を可能にする専用のOOB（Out-of-Band）マネジメントハードウェアを導入します。これには、安全な通信のための IPMI(Intelligent Platform Management Interface)またはSSH(Secure Shell)が含まれます。
• 監視システムとの統合: IMIを自動監視および警告システムと組み合わせます。これにより、AI環境で異常が検出されると応答がトリガーされ、管理者はOCPカードのデバッグポートにすばやくアクセスして診断を行うことができます。

IMIはアクセシビリティの向上に加えて、AI環境全体のセキュリティを強化します。その仕組みは次のとおりです。

• アクセス ポイントの制限: マネジメントインフラストラクチャを分離すると、攻撃者のエントリポイントの数が制限され、攻撃対象領域が大幅に減少します。
• 制御されたユーザーアクセス: 許可されたユーザーのみが分離されたネットワークにアクセスできるため、内部の脅威や内部者による攻撃も軽減されます。
• コンプライアンスと監査: システムアクセスに関する明確な文書化とシステムアクセス制御を提供し、組織がコンプライアンス基準を満たし、セキュリティ監査に合格できるよう支援します。特に厳格な規制要件を持つ業界で期待される利点です。

例えば、データセンターでAIモデルのトレーニングプロセスが突然不安定になるシナリオを考えてみましょう。リモートにいるシステム管理者は、IMIを使用してOOBマネジメントインターフェース経由でOCPカードのデバッグポートに安全にアクセスすることができます。

ハードウェアに物理的にアクセスすることなく問題を迅速に診断して解決できるため、ダウンタイムが最小限に抑えられ、AIモデルのトレーニングが中断されることなく継続されます。

AIインフラが拡大するにつれて、その管理に伴うリスクと複雑さも増大します。2024年10月にAmerican Water がサイバー攻撃を受け、同社の運用技術と配水に影響がおよんだことは、大規模な混乱を回避するために堅牢で安全かつ分離されたマネジメントネットワークが必要であることを浮き彫りにしています。
IMIをAIデータセンターに統合することで、OCPデバイスなどの重要なシステムへの迅速なアクセスを確保し、システム障害の影響を軽減し、セキュリティを向上できます。ZPE SystemsのNodegridは、データセンター環境にIMIを導入できる第3世代Out-of-Bandマネジメントプラットフォームであり、OCPカードを管理するために構築された唯一のOut-of-Bandマネージャです。自動化、セキュリティなど、サードパーティアプリケーションを統合または直接ホストして、テクノロジースタック全体をひとつのコスト効率の高いソリューションに統合できます。