kubeflowやRayは独立してて個別に利用するだけかと思ったらちゃんと連携してて、kubeflowのダッシュボードにRayのダッシュボードが組み込まれていているようです。
また、kubeflowのダッシュボードでGPUのスケーリング設定もできたりようなので、Rayとも連携しているということなのだと思います。
RayもVCFと連携していて、RayのワークロードがDRSやHAでワークロードのHAとリソースの最適な割当がされるようです。
冒頭で書いたように、ただソフトウェアを組み合わせただけとだと思っていましたが、使い勝手がちゃんと考えられていて流石だなとおもいました。
また使いやすさだけではなくてVector DBでデータの扱い、vSAN Fast Pathでシビアなパフォーマンスを求める使い方も考慮されていて、どのレベルのAIワークロードもカバーできるように組み上げられている印象です。
類似した生成AIインフラソリューションはいくつかの会社から発表されていますが、各社NVIDIAのAI Enterpriseがほぼ利用されていてよく似ていて同じようなものに見えますが、よくみると各々特徴があって使いやすさや、管理性など違いが見えてきます。
今後、もっと情報が公開されていくと思うのでチェックしていきたいと思います。
