Microsoftは米国時間3月2日、「Azure」サービスをオンプレミス、マルチクラウド、エッジなどいずれのKubernetes環境でも実行できるようにする「Azure Arc」の対象範囲を、機械学習の「Azure Machine Learning」にまで広げると発表した。データサイエンティストや開発者が機械学習（ML）モデルを構築し、デプロイ、管理できるようにする。
Azure Arcの機能イメージ。オンプレミス、マルチクラウド、エッジを問わず、いずれのKubernetes環境でもAzureサービスを実行できる。
Azure ArcをAzure Machine Learningに対応させることにより、企業はML機能をハイブリッド環境とマルチクラウド環境に拡張し、既存のインフラを活用しながら、データが存在するその場で直接MLモデルをトレーニングできるようになる。これにより、セキュリティやコンプライアンスの要件を満たしながら、データの移動を削減できる。
新機能を使いたいユーザーは、Azure Arc対応の機械学習（プレビュー）にサインアップすれば、任意のKubernetesクラスターにデプロイできる。データサイエンティストは、使い慣れたツールを使用して、ワンクリックで機械学習モデルを構築し、どこにでも展開できるようになるなどのメリットがある。
多くの企業が、ハイブリッドクラウドやマルチクラウドに投資しており、場所を問わずイノベーションを起こし、新たなビジネスニーズに対応できる柔軟性を確保しようとしているという。一方で、ハイブリッドクラウドやマルチクラウドを採用する際には、クラウドネイティブアプリケーションを構築し、実行しながら、IT環境を安全に管理するという大きな課題があり、Azure Arcがそうした課題を解決できるとMicrosoftは説明している。
またMicrosoftは同日、2019年秋にプレビューをリリースしたAzure Arc対応Kubernetesの一般提供を開始すると発表した。
