Yennefer(イェネファー）とは、
簡単に設定できるデータ分析環境を提供
会社、研究所、学校等で、複雑なインフラ設置を行わず、WEBベースのデータ分析環境がワンクリックで簡単に設定できます。
効率的にインフラ管理ができる機能を提供
限られた資源を効率的に利活用できるよう、お客様のインフラ資源の使用率を監視及び管理できます。
MLモデルにおいての弾⼒的な運用管理が可能
開発に必要な専門家レベルのデータ分析環境を提供し、プロジェクト別の拡張と縮小調整等について、弾⼒的にインフラストラクチャの構築や運用が可能となります。
主要技術と機能
１．⾼度なGPU仮想化管理
Yenneferは、GPUが搭載されたシステムに、Kubernetes（K8S）ワーカーノードへのクラスタリングの最適化により、もっと細かく設定ができる機能を提供します。GPUの仮想化の上、そのインスタンスの使⽤量情報の追跡や管理などができるようになります。
２．ウェブGUI画面により、必要なリソースの割り当てが容易
GUIベースのWebサービスにより、CPU、メモリ、GPUなどのリソースを必要に応じて簡単に選択したり、又はカスタマイズされた仮想環境を作ったりする上、モニタリングすることができます。
３．カスタマイズ仮想環境へのサポート機能
選択したリソースと要件に応じた仮想環境のテンプレートを提供します。これには、GPUを利用するための環境設定から、必要な開発言語や関連パッケージ、そしてサンプルソースまで、様々な機能が含まれています。数回クリックをするだけで、簡単に環境を立ち上げることができます。
４．動的リソース管理
Istio基盤のK8SサービスメッシュとYenneferの制御により、動的に作成および削除されるよう、仮想環境への柔軟なアクセシビリティを提供します。これにより、Web IDEやSSHを介したアクセスなど、割り当てられたリソースが容易に利活用できます。
５．効率的なデータ管理
ネットワーク基盤の中央リポジトリ用のContainer Storage Interface（CSI）ドライバの設定により、仮想環境で、データに基づいたモデルの学習と推論に、リソースを効率的に使うことができます。さらに、リソース割り当て時に作成される仮想環境に、ボリュームを割り当てる上、追跡やアーカイブをし続けることで、リソースの再利用と、研究開発面での継続性を担保します。
利活用の事例