AI、サイバー・レジリエンス、ハイブリッド・クラウドは、かつてないスピードで企業のデータ戦略を再構築している。
企業は、AIの爆発的な成長、ランサムウェアの脅威の増大、インフラコストとリードタイムの増大を同時に乗り越えている。企業は、データ、ワークフロー、セキュリティ体制の制御を維持しながら、ハイブリッド環境間でより速く移動できる柔軟性を必要としています。
それこそが、Qumuloとシスコがパートナーシップを深め続けている理由です。
私たちは、オンプレミス、エッジ、クラウドの各環境にまたがるモダンなインフラストラクチャを構築し、今日のAI主導の世界に必要なスケーラビリティ、運用の一貫性、サイバー耐性を実現することで、企業を支援しています。
ラスベガスで開催されるシスコライブで、Qumuloは、企業がセキュアに近代化し、AI導入を加速し、インフラのボトルネックを解消するための3つの主要なイノベーションを発表します：
Qumulo NeuralProtect™ と Cisco Hypershield および Splunk の統合
Qumulo CNQ Enterprise + Cisco UCS：ブリッジ・ツー・クラウドの構築
GPU流動性のためのQumuloクラウドAIアクセラレータ
これらの新製品はそれぞれ、企業の大きな課題に取り組んでいる。これらの製品を組み合わせることで、ハイブリッド・エンタープライズ・インフラストラクチャーの広範なビジョンが見えてきます：あらゆるデータ。あらゆるデータ。トータル・コントロール。
NeuralProtect™で企業データをソースから守る
サイバーレジリエンスは、すべての企業のITおよびセキュリティリーダーにとって、依然として喫緊の優先事項の1つである。ランサムウェア攻撃は急速に進化を続けており、最も重要な企業資産である生産データを標的としています。
従来のランサムウェア対策は、主にエンドポイントの検知やバックアップのリカバリーに重点を置いていることが多い。しかし、暗号化が検出される頃には、すでに被害が拡大している可能性がある。
だからこそ、私たちはQumulo NeuralProtect™を開発したのです。
NeuralProtect™は、AI主導のリアルタイムのランサムウェア保護をストレージ層で直接実現し、ファイルが書き込まれる際に検査し、企業データが暗号化、破損、消失する前に脅威を特定します。
これにより、ランサムウェアの防御は、事後的な復旧モデルから事前予防モデルへと根本的に変わる。
ランサムウェアを阻止するのに最適な場所は、攻撃が最終的に狙う場所、つまりデータそのものである。
NeuralProtect™は、既知のランサムウェア亜種のための決定論的AIモデル、ゼロデイ攻撃のための統計的AIモデル、ステルス攻撃や部分的暗号化のための時間的AIモデルなど、既知の脅威と新たな脅威の両方を識別するために複数のAI検出アプローチを使用しています。
主にメタデータや動作の仮定に依存するエントロピーベースのアプローチとは異なり、NeuralProtect™は書き込みの時点で実際のファイルコンテンツの深い検査を実行します。これにより、より早い検知、誤検知の低減、より高度な攻撃手法に対する防御が可能になります。
しかし、今日の企業セキュリティに必要なのは、単独での検知だけではない。
そこで、シスコとのパートナーシップが非常に強力になる。
NeuralProtect™ を Cisco Hypershield および Splunk と統合することで、Qumulo はランサムウェアの防御をストレージだけにとどまらず、全社的な脅威の封じ込めと対応にまで拡大します。
Qumuloとシスコの協力により、組織は次のことが可能になります：
ランサムウェアをリアルタイムで検知
侵害されたシステムを自動的に隔離
スナップショットと隔離アクションのトリガー
インフラストラクチャとネットワーク全体に施行を拡大
統合された遠隔測定と観測可能性による可視性の向上
Cisco Hypershield はネットワークレベルの封じ込めをオーケストレーションするのに役立ち、Splunk との統合は全社的な観測可能性とインシデント対応ワークフローを提供する。
その結果、ストレージ、インフラ、セキュリティ運用にまたがる統一されたサイバー耐障害性アーキテクチャが実現した。
ハイブリッド・クラウドや分散環境で事業を展開する企業にとって、このレベルの協調的な保護はこれまで以上に重要である。
クラウドへの実用的な橋渡し
ハイブリッド・インフラは、ほとんどの企業にとって運用の現実となった。しかし、多くの企業は依然として困難な課題に直面している。それは、ミッション・クリティカルな業務を中断させることなく、いかにしてインフラを近代化し、ワークロードをクラウドに拡張するかということだ。
クラウドの近代化プロジェクトは、運用リスク、アプリケーションの書き換え、ユーザーの混乱、数年に及ぶスケジュールをもたらす大規模な移行作業となることがあまりにも多い。
私たちは、もっと良いアプローチがあると信じている。
Cisco Liveで、QumuloはQumulo CNQ Enterprise + Cisco UCS Bridge-to-Cloudソリューションを紹介します。これは、企業が破壊的な移行やアプリケーションのリファクタリングなしに、高価値のファイルワークロードをクラウド環境に拡張できるように設計されています。
今回の発表では、Qumuloのハイブリッド・クラウド・データ・プラットフォームの強みと、シスコの信頼できるエンタープライズ・インフラ基盤が組み合わされています。
CNQ エンタープライズが結集：
クラウドネイティブ Qumulo
無制限のクラウド・データ・ファブリック
クムロ・ニューラルプロテクト
は、AWS、Azure、Google Cloud、Oracle Cloud Infrastructureで利用可能な統合ハイブリッド・クラウド・プラットフォームとなる。
Cisco UCSとCiscoネットワーキングは、企業のハイブリッドクラウド展開に必要なスケーラブルなコンピュート、統合ネットワーキング、運用の一貫性、セキュアな接続性を提供します。
Qumuloとシスコは、運用の継続性を維持しながら、企業が独自のスケジュールで近代化を進められるよう支援します。CNQ Enterpriseは、シスコから直接ご購入いただけます。
ここで最も重要な機能のひとつがクラウド・データ・ファブリックだ。
Cloud Data Fabricは、データが物理的にどこに存在するかに関係なく、分散したエンタープライズデータセットをローカルに見せることができます。アプリケーションとユーザーはシームレスなアクセスを維持しながら、企業はオンプレミス環境とクラウド環境にまたがるワークロードをインテリジェントに拡張できます。
つまり、企業はできるのだ：
ストレージ容量を瞬時に拡張
高価なハードウェアの更新サイクルへのプレッシャーを軽減
コストのかかるリプラットフォームを回避
アプリケーションやユーザーアクセスを中断することなくクラウドに拡張
既存のワークフローとユーザーエクスペリエンスを維持
制約の多い今日のハードウェア市場では、この柔軟性が戦略的に重要になる。
クラウドへの橋渡しをすることで、企業は時間、オプション、運用の自由を得ることができる。
また、エンタープライズAIの基盤も構築する。
AIやアナリティクスのワークロードを分散環境で展開する企業が増えているため、グローバルなコラボレーションやデータ集約的な運用をサポートしながら、弾力的に拡張できるインフラストラクチャが必要とされています。CNQ Enterpriseは、そのような未来のために特別に設計されました。
エンタープライズAIで真の「GPU流動性」を解き放つ
AIイニシアチブを追求するすべての企業は、最終的に同じ問題に直面する：GPUの可用性、アクセシビリティ、利用率です。
利用可能なGPUを見つけることは、特に地域、クラウド・プロバイダー、ハイブリッド・インフラ環境を問わず、常に運用上の課題となっている。しかし、業界はますます、大きな問題は単にGPUの可用性ではないことに気づきつつある。その利用率です。
最近のこと 分析 は、企業のAIイニシアチブが直面している驚異的な現実を浮き彫りにした。企業の平均GPU利用率は5％程度にとどまっている。
つまり、数千億ドル相当の高速化されたコンピュート・インフラが、およそ95％の時間、アイドル状態になっているということだ。
業界の反応はしばしば予測できるものだった。従来のインフラベンダーは、アクティブなコンピュート・ウィンドウの間にスループットを最大化するように設計された、ますます高価で緊密に結合されたAIストレージ・アーキテクチャを企業に押し付け続けている。AIプロジェクトが停滞しているのであれば、企業はGPUクラスタに直接接続されたより高速なストレージ・アレイを必要としているだけだ、という前提である。
しかし、アクティブなランタイムのごく一部でストレージ性能を最適化しても、より大きな運用上の問題を解決することはできない。
エンタープライズAIにおける真のボトルネックは、ストレージの性能ではない。データの重力だ。
膨大な企業データセットの移動は困難で、コストも時間もかかる。従来のAIワークフローでは、ワークロードを開始する前にデータの複製やステージングを繰り返す必要があった。チームは何日も何週間もかけて、データセットを専用のGPU環境に接続された孤立した「AIストレージアイランド」に移動させる。このプロセス全体において、高価なGPUインフラストラクチャは、データの準備が終わるまでの間、しばしばアイドル状態に置かれます。
シスコ・ライブでQumuloは、まさにこの問題を解決するためのクラウドAIアクセラレーターを紹介する。
Qumulo Cloud AI Acceleratorは、GPUへのアクセスを物流上のギャンブルから柔軟なスケジューリング操作に変えます。
Qumuloは、GPUが利用可能な場所であればどこにでも膨大なデータセットを移動させるため、企業にアイドル状態のGPUのための支払いを強いる代わりに、オンプレミス、エッジ、マルチクラウド環境にまたがる統合AIデータファブリックを通じてデータへのアクセスを維持します。
クラウドネイティブのQumulo、Cloud Data Fabric、NeuralCacheを活用することで、企業はAIアクセラレータをあらゆるクラウド領域に導入し、膨大なデータセットを複製したりデータの一貫性を失ったりすることなく、利用可能なGPUリソースにデータセットを直接提示することができる。
これは、エンタープライズAIの経済性と運用モデルを根本的に変えるものだ。
組織はできる：
GPUが利用可能になれば、いつでもどこでもワークロードを実行可能
数週間に及ぶデータステージングの遅れを解消
GPUアタッチドフラッシュへのロードフェーズを回避することで、アイドルGPUコストを削減
複数のレプリケートされたストレージアイランドを維持しない
AIの反復サイクルを加速
クラウドへのアクセスおよび重複コストを削減
Qumuloは、分離されたパフォーマンスエンクレーブを構築するのではなく、企業が統一されたAIデータファブリックを構築することを可能にし、クラウドや地域に分散したデータセットへのリアルタイムアクセスを実現します。
このアーキテクチャは、実際のエンタープライズAIをスケールアップするために設計されている。
クラウドネイティブのQumuloは、AWS上で2TB/s以上、2000万IOPS以上に拡張し、Kubernetes、Slurm、Ray、SkyPilotなどの最新のAIオーケストレーションフレームワークをサポートし、Microsoft AI Foundry、AWS Bedrock、Google Vertex AIとのゼロコピー統合も提供します。
重要なのは、パフォーマンスがストレージ容量から独立してスケールするため、企業はコスト効率とAIのスループットの両方を最適化できることだ。
シスコのネットワーキング、セキュリティ、コンピュートは、ここで基礎的な役割を果たしている。
Cisco UCSは、スケーラブルなエンタープライズAIコンピュートインフラストラクチャを提供し、Ciscoネットワーキングは、ハイブリッドおよびマルチクラウドのAI環境において、セキュアで高性能な接続性を実現します。
Qumuloとシスコの協力により、企業はクラウドや地域間で変化するGPUの可用性に数分で適応する俊敏なAIインフラストラクチャを構築することができます。
柔軟性があり、分散型で、パフォーマンスが高く、運用がシンプルである。これが、インテリジェントなデータファブリックを通じてGPUの流動性を生み出す方法です。
企業インフラの未来に向けたビジョンの共有
3つの発表会を通して、共通のテーマが浮かび上がってきた。
企業はもはや、破壊的な移行やサイロ化したオペレーション、断片的なセキュリティ戦略を強いるような硬直的なインフラモデルを望んでいない。
彼らは柔軟性を求めている。
彼らは環境間の運用の一貫性を求めている。
彼らはAIに対応し、権限を与え、接続されたインフラを求めている。
そして、セキュリティがデータ層に直接組み込まれ、ネットワーク層と協調することを望んでいる。
Qumuloとシスコは、その未来を共に築こうとしている。
ハイブリッドクラウドインフラストラクチャの近代化、ランサムウェアからの重要な企業データの保護、分散GPU環境でのAIパイプラインの高速化など、当社のパートナーシップは、企業が制御を犠牲にすることなく、より迅速に行動できるよう支援することに重点を置いています。
Qumuloでは、データ、ワークロード、インテリジェンスを必要な場所に安全に移動できる組織に未来があると考えています。
あらゆるデータ。どんな場所でも。トータル・コントロール。
Cisco Live 2026とその先で、シスコとともにこの旅を続けられることに興奮している。
でライブ・デモンストレーションを体験しよう。 ラスベガスで開催されるCisco Live 2026（5月31日～6月4日）のQumuloブース#4018
参考までに： 2026年4月21日：Cast AIによる2026年Kubernetes最適化状況レポート、GPU利用率は5％であることが明らかに
https://cast.ai/press-release/2026-state-of-kubernetes-optimization-report/