用語集

データ転送用の各種ケーブル。USB-C to USB-C（USB4 40Gbps・Thunderbolt 5 80Gbps）・HDMI 2.2・DisplayPort 2.1・CAT 6a/7 LANがあり、給電能力もPD 240Wまで拡張。

LLMの事前学習において、Web・書籍・コード・数学・会話など異なるドメインのデータをどのような比率で混合するかを決定する戦略。DoReMiやSlimPajama等の研究でドメイン比率がモデル性能に大きく影響することが示されている。

データセットの品質がマルチモーダルモデルの性能に与える影響を体系的に評価するためのベンチマーク。同一のモデルアーキテクチャと学習設定で、データセットのみを変数として競い合うコンペティション形式で運営される。

データ分析・予測モデリング学問領域。Python pandas 2.3・NumPy 2.2・Polars 1.20・PyTorch 2.5・scikit-learn 1.6・Jupyter Lab 4・Kaggle・Google Colab・DataBricksが代表ツールで、CSV/Parquet分析で2026年も主力。

データ順序最適化（Data Ordering Optimization）とは、機械学習モデルの訓練時に、データサンプルを提示する順序を戦略的に設計することで、学習効率や最終性能を改善する手法群の総称である。カリキュラム学習の中核技術であり、LLMの大規模事前学習では数兆トークンの処理順序が収束速度と最終精度に直接影響する。

継続的データ流通。Apache Kafka 3.9・Redis Streams・AWS Kinesis・Google Pub/Sub・Server-Sent Events（SSE）・WebSocket・RxJS 7が代表実装で、リアルタイム分析・IoTセンサー・チャット配信で2026年主流。

データ機密性/完全性/可用性保護。AES-256-GCM暗号化・TLS 1.3・ゼロトラスト（Tailscale Zero Trust・Cloudflare Zero Trust）・Microsoft Purview DLP・Vault HSMが代表で、2026年AI PrivacyでLLMも対象。

AI学習用データ集合。Kaggle・Hugging Face Datasets・ImageNet 21K・COCO・MMLU・HumanEval・GSM8K・RedPajama 30T・DCLM-Pool-7Tが代表で、CSV/Parquet/Arrow/JSONL形式、1GB-数TB規模。

大規模な訓練データセットの情報を極少数の合成サンプルに圧縮する技術。圧縮後の小規模データセットで学習しても元のフルデータセットと同等の性能を達成することを目指す。

Datacenter ARM Server CPU。AmpereOne A192-32X (192 Core・5GHz・$5500・Cloud Native)・Ampere AmpereOne M (192 Core・Mass Market 2025)・AWS Graviton4 (96 Neoverse V2・Annapurna)・NVIDIA Grace 144 Neoverse V2 (Hopper Coupling)・Microsoft Cobalt 100 (128 Neoverse N2)・Alibaba Yitian 710 (128 Neoverse N2)・SiPearl Rhea (128 Zeus)・Marvell Octeon・¥¥¥¥¥¥¥、2026年AmpereOne M 大量出荷。

Datacenter高速ネットワーク。InfiniBand HDR (200Gbps)・NDR (400Gbps)・XDR (800Gbps予告)・RoCE v2 RDMA over Converged Ethernet・iWARP TCP-based RDMA・NVIDIA Spectrum-X (800GbE Ethernet AI)・Quantum-2 IB Switch (NDR)・ConnectX-7/8 NIC・BlueField-3 DPU・Cornelis Networks (Omni-Path 400)・Slingshot HPE Cray・¥¥¥¥¥/Port、2026年AI Cluster XDR普及。

Datacenter/Enterprise SSD主要。Samsung PM9D3a (PCIe Gen5 7.68TB-30.72TB・FIPS 140-3)・PM9A3a・Kioxia CM7-V/R・CD8P-V・Solidigm D5-P5430 122TB・SK Hynix Platinum P41 Pro Enterprise・Micron 9550 PCIe Gen5・WD Ultrastar DC SN861/SN655・Intel→Solidigm Optane→QLC移行・3 DWPD/1 DWPD/0.5 DWPD Tier・¥¥¥¥¥ TB単価¥¥1k-¥¥4k・5年保証、2026年Gen5 30TB+主流。

Datacenter Vendor主要。Supermicro (SMCI・AI急成長・8x H200/B200 NVL Server No.1)・Dell PowerEdge (Dell Technologies)・HPE ProLiant (HPE)・Lenovo ThinkSystem (旧IBM x86)・Inspur (中国 NF Series)・Foxconn FII (AI Edge大量受託・台湾 Hon Hai)・QCT Quanta Cloud Technology (ODM)・Wiwynn (台湾 ODM)・Asus Server (RS500A)・¥¥¥¥¥¥¥、2026年Supermicro AI出荷シェア急拡大。

Uptime Institute Tier認証。Tier I（99.671%・28.8時間/年ダウン）・II（99.741%）・III（99.982%・1.6時間）・IV（99.995%・26分）が規格、AWS東京/大阪・Azure East Japan・NTT大手町・KDDIテレハウス東京 CCTV-IIIが該当。

AI Data Center大型建設。OpenAI Stargate $500B (5GW・5地点・Texas先行・SoftBank+Oracle+MGX)・Microsoft+OpenAI $80B Capex (2025年)・Anthropic+Google Cloud TPU+Amazon Trainium・xAI Colossus 100k H100 Memphis (200k目標 2025)・Meta 2GW Datacenter Louisiana・Hyperion 2GW Mississippi・Crusoe Texas・Lambda・CoreWeave・Nebius・Together AI・¥¥¥¥¥¥¥¥、2026年Stargate第1地点稼働。

エンタープライズ向けSSDフォームファクタ。E1.S(EDSFF・9.5/15/25mm)・E1.L(long)・E3.S/E3.L(3.0のPCIe)・U.2(2.5インチ 15mm NVMe)・U.3(SATA/SAS/NVMe triモード)・Samsung PM9D3 PRO・Solidigm D7-PS1010・Micron 9550 PRO・Kioxia CM7-R代表、2026年H200/EPYC WS向け。

AI学習/分析用のデータ源。Hugging Face Datasets・Kaggle・Common Crawl・GitHub・Wikipedia・arXiv・Reddit・RedPajamaが主要で、Llama 3.3/Qwen3/Mistral Large 2は15T-20Tトークン規模で学習。

SaaS型オブザバビリティ統合基盤。Infrastructure Monitoring・APM・Log Management・RUM・Synthetic Monitoring・Cloud SIEM・Bits AI(LLM assistant)・LLM Observability・Session Replay・Workflow Automationが代表機能、2026年はAI Agent動作可視化機能DeepAI trace追加。

Olivier Pomel / Alexis Lê-Quôc 2010年共同創業のクラウドネイティブSaaS監視。インフラ / APM / Logs / Security 統合、2019年NYSE IPO ($7B)・現在$50B+ 時価総額。

ファイル転送+同期Tools。rsync 3.4 (Delta-Transfer Algorithm)・rclone 1.69 (50+ Cloud Backend)・borg backup 1.4・restic 0.17.x (Repository Encryption)・zsync 0.6.x (Differential)・kopia 0.18 (Multi-Cloud Backup)・Duplicacy 3.x・Croc・magic-wormhole・Mutagen 0.18 (Sync)・lsyncd 2.3 (rsync+inotify)・¥0 OSS、2026年rclone Multi-thread加速。