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Cohesity Data Cloud

ス強化を支援します。AIを支える超高速データプラットフォーム Cohesity Data Cloud は、データ保護・セキュリティ・データインサイトを統合した次世代プラットフォームです。単一の管理でオンプレ・クラウドのデータを守り、ゼロトラストとAI基盤によってサイバーレジリエンスとデータ活用を強化します。 こんな課題を解決 セカンダリデータ（バックアップ、アーカイブ、テスト/開発用データなど）におけるお客様の主な課題を解決します。 01 データのサイロ化と管理の複雑化 クラウド、オンプレミスで分散・複雑化したデータを単一の管理コンソールで統合管理し、運用負担を

NVIDIA DGX Sparkとは｜GB10搭載“手のひらAIサーバー”の性能・メリット・活用企業を徹底解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちら生成AIや大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に広がる中、企業のAIインフラには、これまで以上に高い性能と拡張性、そして導入・運用のしやすさが求められています。「NVIDIA DGX Spark」は、こうしたニーズに応える “次世代AI開発基盤” として注目を集めています。本記事では、NVIDIA DGX Sparkの概要、特長、導入メリット、そして導入に適した企業像について詳しく解説します。 NVIDIA DGX Sparkとは｜GB10 Grace Blackwell搭載の次世代小型AIサーバー NVIDIA DGX SparkはGB10 Grace Blackwell 搭載

『Hammerspace Data Platform』 製品ページ公開【製品情報】

お問合せ先分散データの管理が、AIやHPC活用の足かせになっていませんか？Hammerspace Data Platform は、オンプレミスからクラウドまで散在する非構造化データを統合し、高速アクセスと自動運用を実現するSDSです。データの「置き場所」ではなく、「使い方」に集中できる新しいデータ基盤をご紹介します。 概要 本製品ページでは、Hammerspace Data Platform の仕組みや特長をはじめ、分散した非構造化データをどのように統合・自動管理し、高速アクセスを実現するのかをわかりやすく解説しています。グローバルネームスペースやデータオーケストレーションの考え方、構成

ローカルLLMとは？クラウドAIとの違い・必要なサーバーのスペックを解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちら近年、生成AIや大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）が多くの企業で導入され始めています。 その中で、「クラウド上でモデルをブラウザーやAPI経由で利用する方式」と「社内のサーバーや端末でモデルを動かす方式（ローカル方式）」の２つの選択肢が考えられるでしょう。 後者の方式で利用される「ローカルLLM」はクラウドに依存せず、自社環境内でAIを運用できるという観点から、データの外部送信を回避し、応答速度やカスタマイズ性を高められる可能性があります。一方で、初期のハードウェア導入や維持管理の負荷といった課題も見逃せません。 本記事では、ローカルLLMの

Hammerspace Data Platform

ホームページはこちらHammerspace Data Platformとは？ Hammerspace Data Platformは、分散された非構造化データを統合し、高速アクセスを実現するソフトウェアデファインドストレージ（SDS）です。統一されたグローバルネームスペースとデータオーケストレーションにより、オンプレミス、エッジ、クラウドにまたがるデータの一元管理と最適配置を自動化します。 こんな課題を解決 01 メタデータのサイロ化と管理の個別化 ファイルシステム管理情報（メタデータ）が各ストレージに埋め込まれ、メタデータがサイロ化しているため、データアク

AIが企業の IT環境を変える：自動化から拡張へ【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらCloudpaging AI（英語）のリリースを受けて、今回は人工知能（AI）が企業のIT環境に与える影響と、今後の可能性について掘り下げます。 ITにおけるAIの真の役割 IT プロフェッショナルにとって、AIの導入は人間の知恵を置き換えるものではなく、むしろそれを拡張するものです。この大きな変化の中であっても優位性を保つためには、IT リーダーはスキルアップと従来の業務の見直しに投資する必要があります。AIの活用とは、継続的な学習、イノベーション、そして積極的な問題解決を重視する考え方を身につけることを意味します。テクノロジーを活用し、日常業務を成長と競争力強化のための戦略的な

SupermicroサーバーにおけるCPU取り付け手順を徹底解説【トゥモロー・ネット 技術ブログ】

お問い合わせはこちらCPUの取り付け作業は、PC組み立て工程の中でも特に慎重さが求められる重要なステップです。CPUはコンピューター の“頭脳”ともいえるパーツであり、正しく装着されていないと性能を十分に発揮できないだけでなく、最悪の場合はパーツの破損につながる可能性があります。本記事では、Supermicroサーバーを例にCPUの取り付け手順と注意点、ポイントをご紹介します。 Supermicro サーバーの CPU 取り付けの注意点  以下のように様々な注意点がありますが、サーバー用マザーボードは、一般的なデスクトップ PC と比べて精密性が高く、CPU の

年末年始休業のお知らせ

お願い申し上げます。平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。誠に勝手ながら、弊社では下記の期間を年末年始休業とさせていただきます。 期間：2025年12月27日（土）から2025年1月4日（日） ご不便をおかけいたしますが、何卒よろしくお願いいたします。来年もより一層のご支援を賜りますよう、心よりお願い申し上げます。

オンプレミスAIのメリットを最大化する「AIアプライアンス」という賢い選択【トゥモロー・ネット テックブログ】

お問い合わせはこちらAI活用の流れが加速するなか、「クラウドでいいのでは？」という声も根強くあります。ただ、その一方で、セキュリティやリアルタイム性を重視する企業では「自前で構える」選択肢に再び注目が集まっているのが現状です。 本記事では、オンプレミスAIの強みを最大化する手段として「AIアプライアンス」がどう機能するかを解説します。 オンプレミスAIとは？クラウドとの違いも解説 ここでは、まずクラウドAIとの対比を通じて、オンプレミスAIとはどういう存在か解説します。 クラウドAIとの違いと特徴 クラウドAIでは、AI処理・学習環境がクラウド事業者のインフラ上にあり、ユーザーはその

【用途別で選べるAIサーバー特価】『NVIDIA GPU Selectセール』キャンペーン開催中！(2026年6月30日まで)

お問い合わせはこちらAI学習・AI推論環境の導入や拡張を検討されている企業さま向けに、用途別のGPUサーバーを特別価格で提供する「NVIDIA GPU Selectセールキャンペーン」を開始しました。本キャンペーンでは、大規模AI学習向けにNVIDIA H200 SXM を搭載したモデルや、RTX PRO 6000 Blackwell を採用したAI推論向けモデル、さらに L40S GPU による小規模推論向け構成など、幅広いAI用途に最適化されたサーバーラインアップをご用意しています。AIサーバー選定で重要となる性能・コスト・スケーラビリティを意識した構成になっており、初めてのAI導入から高負荷ワークロードまで