GPUを導入したけれど、運用が始まります
AstraGoは、GPU インフラ導入後のすべての運用を自動化するエンタープライズAIプラットフォームです。
トレーニングからサービングまで、一つのプラットフォームで完結します。
GPU運用のすべてを
一つのプラットフォームで
導入から運用まで、複雑なGPUインフラ管理を 一つの統合プラットフォームでシンプルにします。
トレーニングから サービングまで完結
モデルファイルを準備するだけ。 BYOM、vLLM、OpenAI互換APIまで自動生成されます。
エンタープライズ運用の自動化
Orbitスケジューラー、ポリシーベースのリソース回収、 マルチテナント、統合モニタリングまで。
エアギャップ環境でもそのまま
内部レジストリベースの正式エアギャップサポート。 データが外部に流出しません。
GPUを導入したけれど、運用が始まります
現場でよく聞く6つの課題とAstraGoの答え。
GPU利用率が 30%を超えません
AstraGo独自のスケジューラーOrbitがリソースの断片化を防ぐ高密度配置を実行し、自動回収ポリシーがアイドルリソースを即座に回収します。
チームごとに異なるツールを使用し 可視性がありません
単一のコントロールプレーンですべてのクラスター・ワークスペース・ワークロードを統合管理します。
緊急のトレーニングがキューに 埋もれてしまいます
緊急キューと分散学習スケジューリング、優先度ポリシーでSLAを保証します。
モデルをサービス化するのに インフラ人材がボトルネックです
モデルファイルをアップロードするだけで、BYOMがvLLM・Dynamoランタイムを自動設定し、OpenAI互換APIを生成します。
エアギャップ環境でAIを 運用するのが複雑すぎます
内部レジストリベースの正式エアギャップ運用。外部依存なしで完結します。
エンタープライズに必要なすべて
Orbitスケジューラー
AstraGo独自開発のスケジューラー。高密度バッチと分散学習ワークロードを安定して実行します。
ワークスペースマルチテナント
ワークロード・ボリューム・ソースコード・サービング・レジストリまでワークスペース単位で分離されます。プロジェクト・組織・チームの境界が明確です。
GPU分割活用
NVIDIA MIGで単一GPUを複数ワークロードに安定的に割り当てます。GPUリソースをより細かい単位で効率的に活用します。
Batch・Interactive 2モードを分離
Batch Job（反復学習・大規模トレーニング）とInteractive Job（VS CodeやJupyterなどの環境）を分離してリソース効率とユーザー体験を同時に最適化します。
統合モニタリング・レポート
Kubernetesクラスター統合管制 + 週次・月次PDFレポート自動生成および受信者への予約送信。経営陣への報告のための別途作成が不要です。
エンタープライズセキュリティ
エンタープライズSSO、コンテナイメージ脆弱性スキャン、エアギャップ正式サポート。
一つのクラスター、
複数の組織を安全に
ワークスペース単位で5つのアセットが分離されます。
モデルファイルを準備するだけ。
サービングはAstraGoが担います。
学習済みモデルをAPIサービスに変換するステップまで、一つのプラットフォームで完結します。
Helm・Manifestの記述が不要です。
モデル準備
Hugging Face自動ダウンロードまたはSFTP直接アップロード
ランタイム選択
vLLM（シングルノード）またはNVIDIA Dynamo（マルチノード分散推論）
自動デプロイ
Kubernetesリソース自動生成（Helm・Manifest不要）
即時検証
ChatGPTスタイルのチャットUIでRUNNING状態から即時テスト
BYOM (Bring Your Own Model)
- モデルファイルベースのサービング自動生成
- OpenAI互換API自動発行（エンドポイント + アクセスキー）
- 既存のOpenAI SDKをそのまま使用可能
- オンプレミスストレージ接続サポート
- Hugging Face経由の簡単な自動ダウンロード
const openai = new OpenAI({
baseURL: "https://your-astrago/v1",
apiKey: "your-access-key"
});既存のOpenAI SDKがそのまま動作します
導入は始まりです。
安定運用まで責任を持ってサポートします。
障害対応から運用チーム教育まで、AstraGoのプロフェッショナルサービスがサポートします。
72時間復旧SLA
障害発生時72時間以内の復旧目標。営業日09:00〜17:00対応体制を運営。
原因分析レポート
障害原因分析レポートと再発防止対策を提供します。同じ問題の繰り返しを防ぎます。
運用チーム標準化教育
ライセンスあたり1回の無償教育を提供。運用チームの標準化された能力確保で自主運用の安定化。
継続的なパッチ・アップグレード
セキュリティパッチとバージョンアップグレードをサポートします。導入後も最新状態を維持。
AstraGo導入後に変化したインフラの 圧倒的な指標
GPU運用効率向上
平均リソース稼働率
モデルデプロイ時間
先制障害予測
オンプレミス、クラウド、ハイブリッド
環境に依存しません
オンプレミス
- データ主権の完全保証
- エアギャップ正式サポート
- 既存インフラ投資の保護
代表的な導入環境
金融・公共・防衛
クラウド
- KTクラウドマーケットプレイス登録
- 即時開始可能
- 弾力的なスケーリング
代表的な導入環境
スタートアップ・研究機関
ハイブリッド
- 単一コントロールプレーン
- ポリシーベースのワークロード配置
- オンプレミス-クラウド間の自由な移動
代表的な導入環境
エンタープライズ・通信
2024 Q3から導入いただいている12の機関
検証済みのグローバルパートナーとともに、AIインフラの新しい標準を作り上げています。
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“GPU利用率が3倍に増加し、エアギャップ環境で安定的にLLMを運用しています。”
“運用人員はそのままで、クラスター規模は3倍に増えました。”
“モデルデプロイ時間が3日から30分に短縮されました。”
私たちの環境でどれだけ削減できるか
まず確認してください
AstraMonは現在のGPUインフラの無駄を可視化し、AstraGo導入時の予想削減効果をシミュレーションします。
導入決定前に、自分たちの環境のデータでまずご確認ください。
どのように始めますか？
現状診断
AstraMonで現在のGPU無駄量と削減可能額を確認してください。
導入相談
専門家が環境分析からPoCまで一緒に進めます。