AIストレージアーキテクチャの構築方法

今日、データの処理と保存に関する懸念が高まっています。生成されるデータの量、データが作成される場所、それを活用するために必要なツール、データを管理するために必要なスキルの不足などです。これにより、組織がデータ センターやクラウド プラットフォームで運用する方法が変化し、テクノロジー ベンダーが開発している多くの製品ロードマップが決定されます。自動化、データ分析、人工知能、機械学習、オンプレミスとクラウド プラットフォーム間でアプリケーションとデータを簡単に移動する機能は、OEM やその他のテクノロジー プレーヤーにとって重要な優先事項です。パンデミックにより、これらすべてが変化し、組織によるビジネスのクラウドへの移行が加速し、従業員は自宅からリモートで仕事をするようになりました。この傾向は、コロナウイルスの流行が抑制された後も続くだろう。

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過去数か月間、多くの OEM は、組織がデータ センター、クラウド、ネットワーク間のギャップを埋める上で、また、作成される膨大な量の構造化データ、特に非構造化データを処理する上で中心的な役割を果たすストレージ分野での提供の拡大に特に積極的に取り組んできました。これは、過去数か月間に大手ベンダーの一部が行った発表からも明らかです。 Dell EMC は、今日の組織のニーズを満たすためにストレージ ポートフォリオを強化しました。同社は、ストレージクラスメモリ（SCM）、NVM-Express、AIベースのソフトウェアなどのテクノロジーを活用したPowerStoreフラッシュシステムを発表し、ハイブリッドクラウド向けのPowerStore用のクラウド検証済みソフトウェアを設計しました。 1 か月後、Dell EMC は非構造化データ向けの PowerScale を導入し、OneFS オペレーティング システムを Isilon ハードウェアから分離し、PowerEdge システムと組み合わせました。

Dell EMC は、Google Cloud Platform と連携して OneFS オペレーティング システムも作成しており、パブリック クラウドにファイル データ管理を導入して、組織がオンプレミスの施設と Google Cloud Platform の間でデータ集約型のワークロードを処理できるようにしています。両社は、オンプレミスおよび Google Cloud Platform のコンピューティングおよび分析サービスで Isilon ファイル システムも使用しているため、組織は 2 つのオペレーティング環境間で、単一のファイル システムで最大 50 ペタバイトのワークロードを移動できます。

もちろん、これを行っているのは Dell EMC だけではありません。 HPE は、Primera および Nimble ストレージ製品ラインを強化し、より多くのインテリジェンスと自動化を追加して、サービスとして利用できるようにしました。このアップグレードは、HPE の InfoSight 予測分析プラットフォームを通じて部分的に実現され、システムがよりスマートになり、問題をより正確に予測して防止できるようになりました。ハイエンド ストレージ向けの Primera システムは、AI プラットフォームからのインテリジェンスに基づいて自動的に動作できます。一方、InfoSight により、Nimble システム (ストレージ ワークロード向け) はクロススタック分析を提供して、VMware および Microsoft Hyper-V の仮想マシン (VM) 管理を簡素化できます。ベンダーは、Primera にオール NVMe サポートを導入し、Nimble にストレージ クラス メモリ (SCM) を導入する予定です。

Pure Storage は最近 Purity 6.0 をリリースし、FlashArray システムが同じシステム上でファイル ストレージとブロック ストレージをネイティブにサポートできるようになりました。 Pure Storage は、6 月に開催された仮想 Accelerate カンファレンスで、ストレージ オペレーティング システムの最新バージョンをリリースしました。

IBMは、AIワークロードを最適化するために必要なインフラストラクチャをサポートするように設計された新しいストレージハードウェアとソフトウェアを導入すると発表した。人工知能を中心によりスマートなビジネスを構築することは、昨年レッドハットを240億ドルで買収し、クラウドコンピューティングへとさらに力を入れている同社にとって重要な使命である。 IBM は、Watson テクノロジーや、統合データおよび AI プラットフォームである IBM Cloud Pak for Data などの取り組みを通じて、ほとんどの領域で AI を採用しています。

IBMのグローバル・ストレージ・チャネル担当副社長兼最高マーケティング責任者であるエリック・ヘルツォグ氏は、新しいストレージ製品により、IBMは組織が取り組んでいるAIと分析に最適化されたワークロードをサポートできるアーキテクチャーの構築に貢献していると述べた。このようなワークロードを効果的に実行するには、組織はデータを収集、整理、分析し、その情報を使用してビジネス上の意思決定や製品およびサービスの開発を加速できる必要があります。これは、必要なすべてのデータ ソースへのアクセスを確保し、データの保存場所に関係なく、データをまとめて管理および分析することを意味します。

「この情報アーキテクチャがなければ、組織が AI、分析、ビッグデータの取り組みをうまく実装することは非常に困難です」と Herzog 氏は言います。「多くの組織がこれらのテクノロジーを採用しており、AI は高性能コンピューティング (HPC) とスーパーコンピューティングで始まりましたが、現在では大規模な組織から中小規模の組織に広がっています。」

IBM は、データ収集と長期容量に最適化され、データ レイク向けに設計された全ハード ドライブ アレイである Elastic Storage System (ESS) 5000 を発表しました。この 2U システムは、IBM が 2019 年 10 月に発売した AI および分析ワークロード向けに最適化され、低コストで高密度を実現するオールフラッシュ NVMe アレイである ESS 3000 を補完するものです。 SL モデルは標準ラックに収まり、最大 8.8PB まで拡張可能なストレージ容量を備えています。一方、SC モデルは拡張ラックに収まり、最大 13.5PB のストレージ容量を備えています。

IBM Spectrum Scale 高性能クラスター ファイル システムを搭載しており、ESS 3000 やその他の Elastic Storage Systems (ESS) と統合できます。

「Spectrum Scale で私たちが行ったのは、オブジェクト ストレージを移動できる機能を取り入れることですが、次に Spectrum Scale グローバル名前空間をファイルだけでなくオブジェクトにも表示できるようにすることです」と Herzog 氏は言います。「なぜそうするのでしょうか。それはサイロを排除するためです。一部のデータがファイルにあり、一部のデータがオブジェクトである場合、少なくとも 2 つのデータ サイロがすでに存在します。Spectrum Scale データ アクセラレータを使用すると、オブジェクトをファイルと同じグローバル名前空間で実際に利用できるようになります。ソフトウェアが実際に分析するデータと収集するデータを検索するとき、それらはすべて同じデータ ログに保存されます。」

IBM はクラウド オブジェクト ストレージ (COS) も最新化し、12 ノード構成でパフォーマンスを 55 GB/秒に向上させ、オブジェクトのサイズに応じて読み取りが最大 300 パーセント、書き込みが最大 150 パーセント高速化しました。 COS は、大容量ディスク ドライブである SMR ドライブもサポートしており、4U ディスク エンクロージャで 1.9 PB のストレージ容量を提供します。これらすべてにより、高性能 AI および高性能コンピューティング (HPC) ワークフローとの統合が強化されます。

ヘルツォグ氏は、オブジェクト ストレージからデータを移動できるようにする IBM の Spectrum Scale for Data Acceleration の導入を、データ ソース間のサイロを排除するためのもう 1 つのステップとして指摘しました。