// 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は、GPU、Kubernetes、仮想マシンなど、AIの計算基盤を管理するソフトウェアを提供します。Federator.aiは需要を予測して資源配分を提案し、GPU BoosterはAIの学習・推論で使うGPUを管理します。当社は導入を検討する組織の担当者と、対応するハードウェア、GPUメモリ、処理量、応答時間、操作権限を検証します。評価対象のワークロードで効果を測り、合意した構成を日本語でサポートします。
// 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
GPU環境の監視とリソース計画を行います。導入予定のハードウェア、取得できる指標、制御用の連携機能を確認します。
Federator.ai GPU Booster
LLMの学習・推論に使うGPUのリソースを管理します。実際の処理負荷で、メモリ使用量、処理量、動作を検証します。
Federator.ai Smart Liquid Cooling
対応するGPU基盤の液冷を制御します。ハードウェアの適合性を確認し、冷却、消費電力、処理性能を測定します。
// 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
// 顧客・パートナー・利用環境
// 主な利用者と販売パートナー
ProphetStor を利用する組織と販売パートナー
Kubernetes、仮想マシン、GPUの運用担当者や、それらを提供するサービス事業者向けの用途を紹介します。対応する設備と操作権限を確認し、資源配分を変えたときの性能、安定性と費用を検証します。
大企業
主な用途KubernetesやAI基盤の資源配分を見直す組織向けです。性能と安定性を維持できるか、実際の負荷と費用で評価します。
SaaS企業
用途の例SaaSのKubernetesやGPU環境で、利用量と割り当てを比較する用途です。配分を変えた前後の応答時間、処理量と費用を測定します。
中堅・中小企業
個別に条件を確認KubernetesやGPUを運用する企業向けです。設備規模だけで判断せず、管理上の課題、対応環境と導入・運用費用を比較します。
官公庁・公共機関
主な用途研究や公共分野のGPU基盤で、処理量と計算資源の配分を検討する用途です。対象のジョブ、設備と運用条件に合わせて検証します。
システムインテグレーター（SI）
主な用途企業向けAI基盤を構築するデータセンター・クラウドの導入パートナー向けです。対応機器、操作権限と既存の管理機能との連携を確認します。
OEM（組み込み）
個別に条件を確認既存の設備に管理ソフトウェアを追加する構成を検討します。自社製品と組み合わせる場合は、接続方法、ライセンスと保守の分担を確認します。
MSSP（マネージドセキュリティ事業者）
主な用途KubernetesやGPUの運用サービスを提供する事業者向けです。テナントごとの性能条件、操作権限と費用管理を確認します。
販売代理店
用途の例AI・クラウド基盤の製品を扱う代理店向けです。当社と性能検証、構成の提案、ライセンスと技術問い合わせを分担します。
// 競合状況
ProphetStor と他社ソリューションの比較
ProphetStorは、対応するインフラの需要を予測し、リソース配分の提案や自動調整を行います。予測の誤差、拡張の動作、GPUジョブの完了時間、費用を現在の運用と比較します。
| 機能項目 | ProphetStor | Densify | CAST AI | Datadog | Dynatrace | Kubecost |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 機械学習による予測型最適化 | ● | ● | ● | ○ | ● | — |
| LLM推論のリソース最適化（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。
公開されている製品情報をもとに、各社の対応分野を整理しています。評価する版、利用できる機能、導入条件は個別に確認します。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// 提供形態とアクセス
リソース管理に使う運用データを確認する。
ProphetStorが収集する負荷の指標、処理場所、リソース変更の承認方法と記録を確認します。
保存先、外部接続、運用担当を製品ごとに確認します。
データ管理と提供形態を見る収集する指標、サービス間の接続、保存期間を整理します。
現在の運用と比較して、リソース使用量と処理性能を測定します。
アクセス、更新、サポート、変更の取り消しの手順を決めます。
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現在の処理負荷と指標を使い、リソース配分を変更した場合の性能と費用を検証します。対応する構成の確認、導入、日本語サポートまでご相談いただけます。