// パートナー
ProphetStor
設立
2012
本社
サンノゼ（米国）／台北
従業員数
50+
累計調達額
$10M
企業形態
Private
公式サイト
サイトを見る経営陣
Eric Chen （CEO）
直近ラウンド
N/A
主要投資家
// 概要
ProphetStorのFederator.aiプラットフォームは、機械学習を活用してKubernetes、VM、GPUクラスター全体のインフラリソース利用状況を予測し、最適化するソリューションです。Federator.ai Cortexは、これを次世代GPUデータセンター向けのフルスタックAIOpsへと拡張し、GPU BoosterはLLMの学習・推論をアウトオブメモリー（OOM）ゼロを目標に最適化し、Smart Liquid Coolingは高密度環境の電力と冷却を管理いたします。NVIDIA DGX Cloud Leptonとのパートナーシップを有し、予測型オートスケーリングおよびGPU最適化に関する米国特許を保有しております。
// 主な機能
- --予測型AIOps
- --多層因果分析
- --リソース最適化
- --インフラインテリジェンス
- --GPU利用率最適化
- --Kubernetesオートスケーリング
// 製品ラインナップ
Federator.ai
予測型オートスケーリングとコスト管理機能を備えた、AI駆動によるKubernetes/VMリソース最適化ソリューションです。
Federator.ai Cortex
次世代GPUデータセンター向けのフルスタックAIOpsソリューションです。ワークロード予測から電力・冷却管理までを一貫してカバーいたします。
Federator.ai GPU Booster
LLMの学習・推論向けGPU最適化ソリューションです。GPU Booster Inferenceはアウトオブメモリー（OOM）イベントのゼロ化を目標といたします。
Federator.ai Smart Liquid Cooling
高密度GPUデータセンター向けの予測型液冷ソリューションです。エネルギー削減と計算処理の高速化を実測で確認しております。
// ユースケース
ユースケースをクリックすると、該当する導入事例を下に表示します
// 主な導入企業
// 対象バイヤー
ProphetStor の主な販売先
ProphetStor は、日本市場では次のようなバイヤー層に向いています。ストラテジーコアは、エンドユーザーのお客様と販売パートナーの双方に、日本語での技術サポート、国内オペレーション、商流対応を一貫してご提供します。
大企業
主要対象本番KubernetesおよびAIワークロードを運用され、クラウドコストの削減、リソース競合の防止、LLM学習・推論向けGPUクラスタの最適化を必要とされるエンタープライズのお客様。
SaaS企業
副次対象大規模なKubernetes環境を運用され、予測型オートスケーリングとGPU最適化により大きなコスト削減効果が見込めるSaaSプラットフォーム様。
中堅・中小企業
対象外中堅規模のKubernetesワークロードでは、予測型最適化のROIが導入を正当化できる規模に達しない場合が多くございます。ProphetStorの価値は環境規模に比例して大きくなります。
官公庁・公共機関
主要対象大規模GPUクラスタを運用され、リソース最適化と電力効率が研究スループットに直結する国立研究機関、大学、政府AIプロジェクト様。
システムインテグレーター（SI）
主要対象日本のエンタープライズ向けAIインフラを構築され、実績あるリソース最適化・予測スケーリング機能を必要とされるデータセンター・クラウドインテグレーションパートナー様。
OEM（組み込み）
対象外ProphetStorは通常、他ベンダー製品への組み込みではなく、お客様のインフラ上の管理レイヤーとして導入されます。
MSSP（マネージドセキュリティ事業者）
主要対象最適化されたKubernetes・GPUホスティングをご提供されるマネージドクラウド・AIインフラサービス事業者様。ProphetStorを基盤のインテリジェンスレイヤーとしてご活用いただけます。
販売代理店
副次対象AI・クラウド最適化ポートフォリオの一部としてProphetStorをお取り扱いになる国内インフラディストリビューター様。
// 競合状況
ProphetStor と他社ソリューションの比較
ProphetStorは、AIOpsおよび予測型インフラ最適化の領域に位置づけられる製品でございます。この領域では、問題の発生を検知して通知する事後対応型のオブザーバビリティツールと、問題を予測して未然に防ぐ予測型最適化プラットフォームとが区別されます。ProphetStorは予測型に分類され、AIインフラ向けのGPUワークロード最適化に固有の専門性を持っております。
| 機能項目 | ProphetStor | Densify | CAST AI | Datadog | Dynatrace | Kubecost |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 機械学習による予測型最適化 | ● | ● | ● | ○ | ● | — |
| ゼロOOMを目標とするLLM推論最適化（GPU Booster） | ● | — | — | — | — | — |
| GPUワークロード最適化 | ● | ○ | ● | ○ | ○ | ○ |
| Kubernetesデータプラットフォーム最適化 | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
| Kubernetesオートスケーリングの自動化 | ● | ● | ● | — | — | ○ |
| マルチレイヤー因果分析 | ● | ○ | — | ● | ● | — |
| データセンター電力・冷却インテリジェンス | ● | — | — | — | — | — |
| マルチクラウド・ハイブリッド対応 | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
// 競合リファレンス
Densify
クラウドコスト最適化機械学習によるクラウドリソースの適正サイジング。
CAST AI
Kubernetesコスト最適化Kubernetesのコスト・パフォーマンスの自動管理。
Datadog
オブザーバビリティモニタリング・ロギング・オブザーバビリティプラットフォーム。
Dynatrace
APMおよびAIOpsAI支援の根本原因分析を備えたアプリケーション性能監視（APM）。
Kubecost
Kubernetesコスト可視化オープンソースのKubernetesコスト配分・監視ツール。
Spot by NetApp
クラウドコスト最適化自動スケーリングによる継続的なクラウドインフラ最適化。
比較は、執筆時点で公開されている各社のマーケティング情報にもとづくカテゴリ分けです。各社の機能は随時変わりますので、最新の情報は当社までお問い合わせください。すべての商標は各権利者に帰属します。
// ベンチマーク
ProphetStor の実績指標
冷却エネルギー
30%削減
スマート液冷によりGPU性能を45%向上
ProphetStor// 日本で、主権を保って
AIOps を、御社自身のクラスターで。
ProphetStor のAIOpsは御社の環境内で動き、テレメトリを一切外に出さずに学習します。
主権あるデータ、主権あるAI、主権あるセキュリティ。
主権化のアプローチを見るセルフホスト型AIOps。御社のテレメトリをその場で学習。
運用データを持ち出さずにGPU・キャパシティを最適化。
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