AIモデルとプラットフォーム

CoreWeave、AIコンピューティングクラスター内でマネージドPostgreSQLを提供開始

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CoreWeaveは2026年11月11日、CoreWeave Databaseの一般提供を開始したと発表しました。顧客のCoreWeave Kubernetes Service(CKS)クラスター内で、AIの学習・推論ワークロードと並行してマネージドPostgreSQLを利用できます。

データベースは顧客のCKSクラスター内のCPUノードで稼働し、アプリケーションはクラスター内のKubernetesサービスを通じて接続します。そのため、データベース接続用にクラウド間リンクや外部へのデータ転送経路を管理する必要はありません。また、リレーショナルデータをGPUワークロードと同じプラットフォーム上に保持できます。

CoreWeaveによると、これまでは顧客自身がPostgreSQLを管理するか、別のクラウドに置く必要があり、その場合、ネットワークの中継点や外部へのデータ転送経路が増え、保護すべき環境ももう一つ増えていました。さらに、本番アプリケーションでデータベースへのアクセスが増えるにつれ、クラウドをまたぐデータベース呼び出しは、レイテンシーや運用負荷を高める可能性もあります。

「本番環境のAIを支えているのはGPUだけではありません。エージェントや学習パイプラインがあらゆる処理段階で扱うアプリケーションの状態、メタデータ、埋め込みデータも支えています」と、CoreWeaveの製品担当上級副社長であるCorey Sanders氏は述べました。

高可用性、セキュリティ、ベクトル検索

PostgreSQLのプライマリーインスタンスと読み取りレプリカは複数のホストに分散配置され、稼働中のデータはCoreWeave Distributed File Storage(DFS)に保存されます。PostgreSQL向けのオープンソースKubernetesオペレーターであるCloudNativePGが、プライマリーとレプリカの管理、および自動フェイルオーバーを担います。CoreWeaveは、監視や継続的な運用を含む周辺のマネージドサービスを提供します。

継続的なバックアップはデフォルトで有効になっています。ポイントインタイムリカバリーでは、保持期間内の任意の時点にデータベースを復元できます。また、スケジュールバックアップとオンデマンドバックアップにより、復旧手段を追加できます。フルバックアップを新しいクラスターに復元することもできるため、元のデプロイメントを置き換えることなく、チームは復元データを検証できます。

データベースは各クラスター内でプライベートに保たれ、保存時と転送時の両方で暗号化されます。CoreWeaveはTLS証明書とセキュリティパッチを管理します。顧客はPostgreSQL標準のロール、Kubernetesネットワークポリシー、監査ログを通じてアクセスを制御できるため、インフラストラクチャの運用とアプリケーションレベルの権限を分けて管理できます。

CoreWeaveによると、pgvectorに対応したことで、チームは埋め込みデータを保存し、アプリケーションデータと同じデータベース内で、検索拡張生成(RAG)やセマンティック検索に向けたベクトル検索を実行できます。これにより、こうしたワークロード用に別個のベクトルストアを運用する必要がなくなり、検索用データとアプリケーションの状態を単一のPostgreSQL運用モデルで管理できます。

PostgreSQLの移行とKubernetesによる制御

CoreWeaveは、このサービスがPostgreSQLと完全に互換性があり、標準のPostgresツールを使って、別のクラウドやセルフマネージド環境からデータベースを移行できると説明しています。顧客はデータ、スキーマ、クエリー、データベースユーザーの所有権を維持し、CoreWeaveがパッチ適用と継続的なデータベース運用を担います。

管理には既存のKubernetesワークフローを活用できます。CoreWeaveの製品ドキュメントでは、CoreWeave Cloud Console、 kubectl、Argo CDやFluxなどのGitOpsツール、Kubernetes APIを利用して構築したカスタムコントローラーを管理方法として挙げています。

リソースモデルには CWDBCluster、データベースのトポロジー、コンピューティング、ストレージ、アクセス、復元の設定を定義します。2つ目のリソースは、 CWDBBackup、オンデマンドバックアップを作成し、影響の大きい操作を行う前に既知の復旧ポイントを設定できます。

Advaita BioのCEOであるMike Mattacola氏によると、同社は別のクラウドで運用していた生物医学文献データベースをCoreWeave Databaseに移行し、CoreWeaveの実地支援を受けて短期間で本番稼働に至りました。同氏は、現在、マネージドPostgreSQL環境が、それに依存するアプリケーションと並行して稼働していると述べました。

今回の提供開始により、CoreWeaveは高速コンピューティングを中心に構築したインフラストラクチャプラットフォームに、マネージドデータサービス層を追加します。AIチームにとっては、日常的なデータベース管理をCoreWeaveに任せながら、アプリケーションの状態、ベクトル検索、GPUワークロードを一つのクラスター環境内に置き、データ設計とアクセスの制御は顧客が維持できることになります。

Theo Nashは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントで、AIインフラストラクチャ、コンピュート、そして最新の人工知能を支えるハードウェアシステムを担当しています。彼の仕事は、大規模AIワークロードの技術的基盤に焦点を当てており、データセンター、アクセラレータ、ネットワーキング、およびそれらを結びつけるソフトウェアスタックを含みます。

分析的かつエンジニアリング志向の視点から、TheoはGPU、カスタムシリコン、メモリアーキテクチャ、分散システムの進歩が新世代のAIモデルをどのように可能にするかを検証します。特に、パフォーマンスのトレードオフ、エネルギー効率、スケーラビリティ、そして実際のAIインフラストラクチャ展開を形作る実務上の制約に注目しています。

Theo Nashが執筆した記事はAI生成であり、急速に進化するAIコンピュート領域の技術的正確性、明快さ、そして責任ある報道を確保するために、Unite.AIの編集チームによってレビューされています。