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Google Cloud で Intel ベースのインスタンスを最大限に活用する方法

2022年10月4日

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Google Cloud Japan Team

※この投稿は米国時間 2022 年 9 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

ミッションクリティカルなアプリケーションを Google Cloud にデプロイすれば、パフォーマンスと総所有コスト（TCO）の面ですぐにメリットを得られます。Google Cloud が Intel とパートナーシップを組み、極めて要求の厳しいワークロードを Intel ベースのインスタンスに最適化できるように共通のお客様をサポートしているのはそのためです。Google Cloud に対応した Intel Software Center of Excellence（CoE）の試験運用が北米で昨年開始され、その結果は目覚ましいものでした。広告ランクアルゴリズム向けの TensorFlow 推論のパフォーマンスが向上し、高負荷時における Redis のスループットとレイテンシが改善され、動画を 1080p にコード変換する速度が上昇しました。

Intel と Google Cloud は現在、厳選した高成長企業アカウントにこのプログラムを開放することでグローバルに CoE を拡大しようとしています。

Intel Software Center of Excellence は、レイテンシの短縮とワークロードの効率性の向上を実現したいと考えているお客様にきめ細かいサポートを提供するプログラムです。このプログラムは、Google Cloud で実行される Intel Xeon スケーラブルプロセッサから得られる価値を高め、お客様にベンチマークとパフォーマンスの最適化手法を提供できるように設計されています。プログラムでは以下のサービスが提供されています。

Intel のエンジニアからのきめ細かなサービスの直接提供
Intel ベースの Google Cloud インスタンスのコストパフォーマンスと運用パフォーマンスを改善するためのガイダンス
Google Cloud への投資から可能な限り多くのメリットを享受できる、Intel プロセッサのコードレベルの推奨事項

極めて要求の厳しいワークロードのパフォーマンスの最適化

CoE プログラムに参加すれば、Intel のエンジニアと直接連携して Google Cloud の Intel インスタンスにおけるワークロードのパフォーマンスを最大化する機会が得られます。以下は、CoE の参加者がプログラムを通じてパフォーマンスを微調整し、より適切に管理できるワークロードの例です。

データベース: さまざまなリレーショナルデータベースと非リレーショナルデータベースを使用して、負荷のピーク時または複雑な条件下でのレイテンシの問題（e コマースアプリケーションにおける Redis の「レイテンシニー」など）に対処する方法を学習できます。
アナリティクス: Apache Spark の使用に関するガイダンスを入手できます。
AI 推論（推奨事項、自然言語処理、視覚認識など）: N2 / C2 インスタンスで Intel DL Boost を活用できます。Intel Math Kernel Library、Tensorflow の最適化も同様です。
安全なウェブトランザクション: 内蔵型の Intel 暗号命令により、NGINX や Wordpress などのアプリケーションのセキュリティ処理を高速化できます。
言語ランタイムライブラリ: Golang Crypto、Java、Python など。
メディア: 動画のコード変換、エンコード、デコード、および AVX-512 最適化やマルチスレッドを含むライブラリ最適化などの画像処理が含まれます。

「Intel Software CoE を活用した Intel、Google、Equifax のコラボレーションにより、Equifax の環境を最適化することに成功しました。約 2 倍のスループットを生み出すとともに、レイテンシの重要な指標を 50% 低減できました。CoE は、エンドカスタマー向けのパフォーマンス SLA を改善しながら、コストの最適化に関する当社の目標をクリアしています」と Equifax のプロダクト、データ、アナリティクス＆テクノロジー最高責任者である Bryson Koehler 氏は述べています。

仕組み

Intel Software Center of Excellence の取り組みは、次の 3 つのフェーズで実施されています。

フェーズ 1: 発見。Google Cloud と Intel のチームは、お客様と協力してパフォーマンス目標を確認し、コンピューティングの傾向に影響を与える可能性のある主要なプロジェクトと長期的な目標を特定します。
フェーズ 2: パフォーマンスレビュー。Intel のエンジニアは、お客様の指標と Intel の内部リソースを活用して、サービスフットプリント全体のリソース使用率をレビューします。
フェーズ 3: パフォーマンスレポート。この取り組みは、Intel チームがパフォーマンスレポートを提供することで総括されます。レポートには、最適化の詳細な推奨事項、アクションプラン、実装プラン、Google Cloud の Professional Services Organization（PSO）から受けられるサポートの推奨事項などが記載されています。これにより、Google Cloud サービスから最大の価値を引き出すための運用ガイダンスを手にすることができます。