AIモデルとプラットフォーム

NTT DATA、AI対応のジャカルタデータセンターを開設、12MWを追加しAPN Connectを提供開始

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NTT DATAは2026年11月3日、インドネシアにジャカルタ2アネックス・データセンターを開設したと発表した。AIなどの高密度ワークロード向けに、12MWのIT容量を追加する。また、新施設とJKT2をJKT3に接続するフォトニックネットワークサービス「APN Connect」の提供も開始した。

冗長化された電源とキャンパス内接続

JKT2Aとして知られるこの施設は、ハイパースケール、エンタープライズ、高密度コンピューティングの各ワークロード向けに設計されている。電気設備には、二重の電力変電所、2N方式の無停電電源装置(UPS)構成、N+1の予備発電機を採用。冷却設備には、N+1の空冷チラーとN+2のコンピュータールーム空調機を備える。また、ティアIII認証設計、24時間365日のセキュリティ運用、多層的な物理セキュリティ対策も導入している。

JKT2AはNTT Global Data Centersのジャカルタ・キャンパス内に位置し、JKT2が構築した接続エコシステムを拡張する。NTT DATAによると、JKT2には240社を超えるネットワークサービスプロバイダーが集まり、JKT-IX、大手クラウドサービスプロバイダー、重要な海底ケーブル接続も利用できる。キャンパス内で直接相互接続することで、顧客は既存のネットワーク、パートナー、クラウド環境との接続を維持しながら、インフラを拡張できる。JKT2Aでは、国内外のネットワークプロバイダーや主要クラウドプラットフォームに対し、通信事業者やクラウド事業者に依存しないアクセスも提供する。

APN Connectがジャカルタの施設を接続

NTT DATAは、APN Connectをオールフォトニクス・ネットワーク技術を利用するインドネシア初のサービスと説明している。Innovative Optical and Wireless Network(IOWN)技術を基盤とし、約35km離れたJKT2/JKT2AとJKT3の間にレイヤー1接続を提供する。

同社によると、APN Connectは大容量かつ低遅延の通信を実現し、地理的に離れた施設間でリアルタイムのデータ同期を可能にする。用途として、災害復旧、データ複製、複数のデータセンターにまたがる高い耐障害性を備えた運用を挙げている。この接続は、施設の電源・冷却設計を補完し、拠点間の同期と復旧を支援することで、単一のデータセンターにとどまらないレジリエンスを実現する。

2024年以降の開発の進展

NTT DATAが2024年5月15日に発表した建設計画では、完成時期を2026年初頭としていたため、今回の開設は当初の予定より遅れた。計画されていた重要IT負荷容量12MWは、完成した施設にも引き継がれた。以前の設計では、ジャカルタ中心部に位置し、スカルノ・ハッタ国際空港から約20km離れた地上7階建ての建物とされていた。空冷方式、物理セキュリティ、複数の冗長電源も計画に含まれていた。

NTT DATAは、2023年から2027年にかけてデータセンターの成長に100億ドル超を投資する計画を示しており、JKT2Aもその一環となる。2024年の計画には、キャンパスの顧客向けに再生可能エネルギーを100%利用できる選択肢を用意することも含まれていた。これは、自社の事業運営に必要なエネルギーを2030年までに100%再生可能エネルギーで賄うという同社の目標に沿ったものだ。

NTT Global Data Centersの社長兼CEOであるDoug Adamsは、顧客がクラウド、AI、デジタルトランスフォーメーションのプロジェクトを進めるなか、インドネシアのデジタル経済の成長によって、拡張性と接続性に優れたインフラへの需要が大きく高まっていると述べた。

今回の拡張では、容量の増強とともにレジリエンスも強化される。JKT2Aは、高密度コンピューティングに必要な電源と冷却の冗長性を備え、キャンパス内接続によって顧客は既存のネットワークとの関係を維持できる。また、APN Connectにより、地理的に離れた拠点間の同期と復旧が可能になる。

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。