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メインフレームの最適化
IBMとともに、IBM Zプラットフォームの次なる進化となるIBM z17™ シングルフレームおよびラックマウントシステムの提供開始を発表できることを、私たちは大変嬉しく思います。
企業がAIの導入と活用を拡大し続ける中、信頼性・セキュリティ・高性能を兼ね備えたプラットフォームへのニーズはかつてないほど高まっています。IBM z17™は、ミッションクリティカルな業務に求められる信頼性、セキュリティ、拡張性を維持しながら、企業がAIの可能性を最大限に活用できるよう設計されています。
IBM Zプラットフォームの強みを継承したIBM z17は、企業が新たなイノベーションの機会を創出し、業務を効率化するとともに、ますます複雑化するデジタル環境の中で重要な資産を保護できるよう支援します。
IBM z17におけるAIの進化は、プロセッサーレベルから始まります。IBM Telum II™プロセッサーは、複合的なAI技術やマルチモデルアプローチを活用し、トランザクション処理中のリアルタイム推論を可能にします。これによりAIはシステムへ組み込まれた機能となり、必要な瞬間に、より迅速かつ高度な意思決定を支援します。
新しいプロセッサー設計により、大幅な性能向上が実現されています。IBMのベンチマークテストでは、「IBM z17は、クレジットカード不正検知向けディープラーニングモデルを使用し、1ミリ秒の応答時間で1日あたり最大4,500億回の推論処理が可能」であることが確認されています。1 また、z17のTelum IIプロセッサーは、ピーク時のAIワークロードにもシームレスに対応できるよう設計されています。チップ上の各コアは、統合された8基のAIアクセラレーターへアクセスできます。2
こうした性能向上により、最も要求の厳しいワークロードを実行する企業に新たな可能性がもたらされます。IBM z17の高度なAI機能は、Agentic AIサービスの実現や迅速なモダナイゼーションを支援し、開発リソースの有効活用を可能にします。AIを企業システムの中核へ組み込むことで、企業は実験段階から実運用へ移行し、インサイトを具体的なビジネス価値へと変換できます。
パフォーマンスと俊敏性を最大化したい企業にとって、業務効率向上は依然として重要な課題です。IBM z17は、高度な自動化機能とインテリジェントな機能を活用し、運用効率向上を実現するために設計されています。
IBM z17上でAI対応OLTPワークロードをOpenShift Container Platformで実行した場合、同等のx86プラットフォームと比べて最大5.6倍少ないコア数で運用できます。3 これにより、メインフレーム環境全体のスケーリングが大幅に簡素化されます。IBM z17は、運用の複雑さを軽減し、インサイト獲得までの時間を短縮し、意思決定を妨げる可視化不足を解消します。その結果、必要な運用負荷を抑えながら、システムの可能性をさらに拡大できます。
これらの機能により、企業は生産性向上、迅速な対応力の強化、将来に向けたより強靭な運用基盤の構築を実現するとともに、インフラ投資の価値を最大化できます。
サイバー脅威が高度化し、各国・各業界で規制要件が厳格化する中、企業には機密データを保護し、信頼を維持できるプラットフォームが求められています。IBM z17の堅牢なセキュリティアーキテクチャは、サイバーレジリエンスの強化、リスク低減のための透明性向上、セキュリティおよびコンプライアンス運用の簡素化を支援します。
ハードウェアからアプリケーション層まで、プラットフォーム全体にセキュリティを組み込むことは、IBM Zエコシステムの重要なテーマであり続けています。金融、医療、行政など、信頼性が不可欠な業界において、IBM z17は現代の企業に必要なエンタープライズレベルのセキュリティを提供します。
Software AGは、IBM z17がAI活用の加速、重要ワークロードのモダナイゼーション、運用レジリエンスの向上にもたらす可能性に大きな期待を寄せています。IBM Zコミュニティの長年のメンバーとして、 Naturalアプリケーションプラットフォームおよび Adabasデータベースに依存する企業が、新しいIBM z17モデルをすぐに活用できるよう支援しています。
IBM z17 Enterpriseクラスをいち早く導入した多くのお客様は、自社業務の中核を担うワークロードにおいて、その優れた性能を既に実感しています。また、新しいシングルフレームおよびラックマウントモデルによって、データセンターの設置スペースをより効率的に活用できるようになりました。
当社のIBM Zユーザーの間では、AIに関する議論は「実験」から「実行」の段階へと移行しています。もはや問題は「AIをミッションクリティカル業務に活用すべきかどうか」ではなく、「どのように信頼性・安全性・拡張性を確保しながら活用するか」です。Software AGは、Adabas、VSAM、IMS、Db2などの基幹データをAIワークロードで利用可能にするデータアクセス/仮想化レイヤー CONNX によって、この取り組みを支援しています。
CONNXは、Model Context Protocol(MCP)を通じてAdabas、VSAM、IMS、Db2などのデータソースをネイティブに活用できるようにし、ハイブリッド環境においてもデータソース側のガバナンスを維持します。また、MSUのオーバーヘッドを読み取り量ではなくクエリの価値に応じて最適化するよう設計されています。CONNXの真価は、Agentic AIの実現に不可欠な基幹データへリアルタイムでアクセスできることにあります。
IBM z17は、AI、自動化、パフォーマンス、セキュリティを融合し、企業が自信を持ってイノベーションを推進できる環境を提供する、IBM Zプラットフォームの重要な進化形です。
Software AGはIBMとともに、メインフレームが長年培ってきた信頼性・拡張性・安定性を維持しながら、企業がAI時代の新たな機会を活用できるよう支援し続けます。そして、今日の投資を将来の競争優位へと変えていくお手伝いをしていきます。
IBMのプレスリリースはこちらからご覧ください
免責事項:
[1] パフォーマンス結果は、マシンタイプ9175のIBM Systems Hardware上で実施されたIBM社内テストの結果に基づき推定されたものです。ベンチマークは、AI向け統合アクセラレーター(Integrated Accelerator for AI)を活用するため、LSTMベースの合成クレジットカード不正検知モデルを使用したローカル推論処理を1スレッドで実行して測定されました。バッチサイズは160です。テスト環境は以下のとおりです。IBM Systems Hardware構成:Red Hat® Enterprise Linux® 9.4を実行する1つのLPAR(6 IFL[SMT]、メモリ128GB)およびIBM z/OS® Container Extensions(zCX)機能を備えたIBM z/OS® 3.1を実行する1つのLPAR(2 CP、4 zIIP、メモリ256GB)。実際の結果は異なる場合があります。
[2] IBM z17 Telum IIプロセッサー上の各IBM Integrated Accelerator for AIは、同一ドロワー内のすべてのコアで共有されます。この機能により、AIアクセラレーターが他のコアで使用されていない場合、各コアはドロワー内の8基のAIアクセラレーターのいずれに対してもAI処理を割り当てることができます。IBM z16では、各コアがAI処理を送信できるのは、同じチップ上の1基のIntegrated Accelerator for AIに限定されていました。
[3] パフォーマンス結果は、マシンタイプ9175のIBM Systems Hardware上で実施されたIBM社内テストに基づいています。MegaCardベンチマークはコンテナ化され、KVM上のRed Hat® Enterprise Linux®(RHEL)9.4で稼働するRed Hat® OpenShift® Container Platform(RHOCP)4.17にデプロイされました。テスト環境は、各16個の専用vCPUと32GBのメモリを搭載したRHOCP Computeノード3台、各4個の専用vCPUと12GBのメモリを搭載したRHOCP Infrastructureノード2台、ならびに各4個の専用vCPUと16GBのメモリを搭載したRHOCP Managementノード3台で構成され、すべて仮想マシン上で稼働しました。3台のRHOCP Computeノードでは、それぞれ3つのMegaCardインスタンスが並列実行され、Apache JMeter™ 5.2.1からリモートで負荷が生成されました。IBM Systems Hardwareの構成は、専用IFL(SMT)5基と192GBのメモリを搭載した1つのLPARです。比較対象となるx86サーバーの構成は、Hyper-Threadingを有効化した2.20GHzのIntel® Xeon® Gold(Sapphire Rapids)プロセッサー28基と1TBのメモリです。実際の結果は異なる場合があります。