AIがコスト削減とサーバーダウン防止を両立？アリババクラウドのすごい新技術「Eigen+」を優しく解説！
こんにちは、AI技術解説ブロガーのジョンです！
皆さんは「クラウドサービス」って聞いたことありますか？ AmazonのAWSやGoogleのGCPみたいに、インターネット経由でコンピューターの機能（サーバーやストレージなど）をレンタルできるサービスのことですね。多くの企業が自社でサーバーを持たずに、こうしたサービスを利用してウェブサイトやアプリを動かしています。
企業がクラウドを使う上で、常に頭を悩ませるのが「コスト」と「安定性」のバランスです。できるだけ安く使いたいけど、サービスが突然止まってしまうのは絶対に避けたい…この二つは、なかなか両立が難しい問題でした。
ところが最近、中国の巨大IT企業アリババのクラウド部門が、この難問をAIで解決する画期的な新技術「Eigen+（アイゲンプラス）」を発表して話題になっています。なんと、コスト効率を36%も改善しながら、サーバーがダウンする原因をゼロにしたというのです！
「なんだか難しそう…」と思ったあなた、ご安心ください！この記事では、AIの知識が全くない方でも分かるように、このEigen+がどれだけすごい技術なのかを、身近な例を交えながら優しく解説していきますね。
そもそも、クラウドの「メモリ問題」って何？
Eigen+の話をする前に、まずクラウドが抱える「メモリ問題」について簡単に説明させてください。
コンピューターにおける「メモリ」とは、よく「作業机の広さ」に例えられます。机が広ければ広いほど、たくさんの書類や道具を一度に広げて効率よく作業できますよね。これと同じで、メモリが大きいコンピューターは、たくさんのプログラムを同時にサクサク動かすことができます。
クラウドサービスを提供している会社は、巨大なサーバー（超高性能なコンピューター）をたくさん持っていて、そのメモリをお客さんである企業に貸し出しています。ここでコスト削減のために行われているのが「メモリのオーバーサブスクリプション」という手法です。
これは、飛行機の「オーバーブッキング（過剰予約）」にそっくりです。航空会社は「何人かはキャンセルするだろう」と見越して、座席数より多くの予約を受け付けますよね。同じように、クラウド会社も「お客さんは契約したメモリを全部は使わないだろう」と予測して、物理的に存在するメモリの量以上に、たくさんのお客さんにメモリを割り当てているのです。
このおかげで、私たちは安くクラウドを使えるわけですが、もちろんリスクもあります。もし、多くのお客さんが同時にメモリをたくさん使い始めたらどうなるでしょう？
そうです、サーバーの物理的なメモリが足りなくなってしまいます。これが「OOM（Out of Memory、メモリ不足）」というエラーで、最悪の場合、そのサーバーで動いている企業のウェブサイトやデータベースが突然クラッシュしてしまう、非常に深刻な問題です。
他社とは違う！Eigen+の賢いアプローチ「パレートの法則」
この危険な綱渡りを、他のクラウド大手（AmazonやGoogleなど）はどうしているかというと、主に「未来予測」に頼っています。過去のデータから「このお客さんは次にこれくらいメモリを使いそうだ」とAIで予測し、うまくやりくりしようとするのです。
しかし、この方法には弱点があります。予測はあくまで予測。突然アクセスが急増するなど、予期せぬ事態が起きると予測が外れ、あっさりメモリ不足に陥ってしまうことがあるのです。
そこで、アリババクラウドが考えたのが、全く新しいアプローチでした。彼らが注目したのは、ビジネスの世界で有名な「パレートの法則（80:20の法則）」です。
「売上の80%は、20%の優良顧客が生み出している」みたいに、「結果の大部分は、ごく一部の原因から生まれる」という考え方ですね。
アリババの研究チームは、膨大なデータを分析し、驚くべき事実を発見しました。
- なんと、メモリ不足エラー（OOM）の90%以上は、全体のわずか5%の「メモリ使用量が不安定なデータベース」が原因で起きていたのです！
これに気づいた彼らは、こう考えました。
「全員の未来を細かく予測するなんて難しいことはやめよう。代わりに、その『問題児』の5%をAIで見つけ出して、彼らだけ特別扱いすればいいんじゃないか？」
これがEigen+の核心です。複雑な「予測」問題から、「このデータベースは問題児か、そうでないか？」というシンプルな「分類」問題に切り替えたのです。まさにコロンブスの卵ですね！
AIはどうやって「問題児」を見つけ出すの？
Eigen+は、AI（機械学習）を使って、どのデータベースが「問題児（メモリ使用量が急変動しやすいもの）」になる可能性があるかを判定します。
その際、メモリの使用率やCPUの稼働状況といった技術的なデータだけでなく、「お客さんの利用プラン」や「どんなアプリで使われているか」といった様々な情報も組み合わせて、高精度で問題児候補を特定します。
そして、
- 問題児と判定されたデータベース：オーバーサブスクリプションの対象から外し、安全にメモリを割り当てる。
- 安全と判定された95%のデータベース：これまで通り、メモリを効率的に割り当ててコストを削減する。
このように役割分担させることで、安全性とコスト効率の両方を劇的に高めることに成功したのです。
もしもの時のための安全策もバッチリ
「でも、AIの分類が100%完璧じゃなかったら？」と心配になりますよね。もちろん、そのための備えも万全です。
Eigen+には「ライブマイグレーション」という機能が備わっています。これは、もしあるサーバーのメモリが危険なレベルに近づいてきたら、そのサーバー上で動いているデータベースのどれか一つを、サービスを止めることなく、自動的に別の空いているサーバーに「お引越し」させる技術です。
まるで、混み合ってきた作業机から、誰にも気づかれないように、一つの作業を別の空いている机にそっと移動させるようなものです。この安全策のおかげで、万が一の事態も未然に防ぐことができます。
ジョンの一言コメント
僕がこの技術で一番面白いなと感じたのは、解決策が「もっと複雑で高度な予測モデル」ではなかった点です。「問題の大部分は一部が原因」というシンプルな法則に立ち返り、問題を「予測」から「分類」へと捉え直した発想の転換が見事ですよね。力技ではなく、賢さで課題をクリアする、AI技術のとても良いお手本だと感じました。
まとめ
今回は、アリババクラウドの新技術「Eigen+」について解説しました。ポイントをまとめると以下のようになります。
- クラウドサービスでは、コスト削減のために「メモリのオーバーサブスクリプション」が行われているが、サーバーダウンのリスクがあった。
- 従来の方法は「未来予測」に頼っていたが、予測が外れると問題が発生しやすかった。
- アリババのEigen+は、「パレートの法則」に着目し、問題を引き起こす一部のデータベースをAIで「分類」して特定する。
- この賢いアプローチにより、コスト効率を36%も向上させつつ、メモリ不足によるクラッシュをゼロにするという、驚くべき成果を達成した。
Eigen+は、私たちエンドユーザーが直接触れる技術ではありませんが、私たちが日々利用しているウェブサービスやアプリの裏側で、その安定性と低コスト化を支える重要な一歩と言えるでしょう。今後のクラウド業界全体の動向にも影響を与えそうな、注目の技術ですね！
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
Alibaba Cloud launches Eigen+ to cut costs and boost
reliability for enterprise databases