AIストレージ
AIストレージとは
AIストレージは、機械学習/AIワークロード専用のインフラストラクチャです。AIアプリケーションによって生成された膨大な量のデータを管理するためのパフォーマンスに優れたスケーラブルなストレージオプションが含まれており、データへの迅速なアクセスと処理を保証します。こうしたストレージシステムの多くは、効率を最大限に高めてコストを削減することに役立つ、データ削減 (重複排除と圧縮を含む) や階層化などのテクノロジーを搭載しています。また、AIストレージはデータセキュリティに重点を置いており、アクセス制御と暗号化を利用して個人データを保護します。AIフレームワークの統合によってデータアクセスと処理が効率化され、AI/MLアプリケーションの開発が可能になります。
- AIストレージの重要性
- 最適なAIストレージの選択
- AIストレージの最適化
- AIストレージによるデータ保護
- AIストレージの最新動向
- HPEとAIストレージ
AIストレージの重要性
あらゆる業界でAIテクノロジーの利用が拡大するなかで、AIワークロードに対応するストレージソリューションのニーズも増大しています。ここでは、大量のデータを処理するジョブの管理、モデルの推論支援、トレーニング、関連する問題の解決において、AIストレージがどのような価値を提供するのかに重点を置いて説明します。
- AIストレージとデータ集約型ワークロード: AIのデータアグリゲーションとデータ準備の段階には膨大なデータが含まれ、大容量のストレージが必要となります。AIワークロードによって生成された膨大なデータを管理し、スムーズなアクセスと処理を実現するうえで欠かせないのが、効果的なストレージソリューションです。
- AIモデルの推論とトレーニングにおけるストレージ: AIのトレーニングとチューニング、および推論段階では、最高レベルのパフォーマンスが要求されます。AIデータパイプラインのこうした段階では、読み取り操作と書き込み操作の両方で優れたパフォーマンスを発揮する、効果的なストレージソリューションが必要となります。チェックポインティングなど、AIモデルのトレーニングに使用される大規模データセットは、迅速に取得して保存し、モデルのトレーニングに繰り返し使用する必要があります。正確な推論予測と評価を行うには、リアルタイムデータが必要となります。効果的なAIストレージソリューションでは、迅速なデータ取得と処理が可能になり、トレーニングと推論作業の両方でパフォーマンスが向上します。
- AIストレージの課題: AIストレージには、スケーラビリティ、パフォーマンス、データ管理などの課題があります。増大するAIデータセットをサポートするには、ストレージシステムが簡単に拡張できなければなりません。AIワークロードの処理には、高性能ストレージが必要です。データセキュリティと規制順守によって保護が強化されるとはいえ、ストレージの効率を最大限に高めてコストを削減するには、AIストレージの展開にデータ削減 (重複排除と圧縮を含む) も組み込む必要があります。こうした課題に対処して初めて、AI/MLアプリケーションを最大限に活用することができます。
最適なAIストレージの選択
AIを運用に組み込む企業が増えるなか、適切なストレージソリューションを選択することが重要となっています。AIストレージの選択にあたっては、AIワークロードのニーズ分析とストレージソリューションの評価が必要となります。
- AIストレージの選択: AIストレージソリューションを選択する際は、スケーラビリティ、パフォーマンス、データ管理機能、セキュリティ機能のすべてに留意する必要があります。AIワークロードに固有のニーズを把握することが、最適なストレージオプションを選択するうえで重要となります。
- AIワークロードのストレージ要件: AIワークロードには、膨大なデータを管理、処理、アクセスできるだけでなく、優れたパフォーマンスを発揮し、拡張によってデータセットの増大に対応できるストレージシステムが必要です。また、ストレージソリューションには、有効性とデータセキュリティを最大限に高める、データ重複排除、圧縮、暗号化などの機能も必要となります。
- AIストレージソリューション: クラウドベースのストレージサービス、スペシャリストAIストレージソリューション、従来型ストレージシステムなど、複数のAIストレージオプションが用意されています。スケーラビリティ、パフォーマンス、コスト効率、AIフレームワーク機能はいずれも、AIのニーズに最も適したストレージソリューションの選択に役立ちます。
AIストレージの最適化
AIストレージのパフォーマンスと効率を最適化するには、最新のデータ管理手法とAI主導の分析を活用する必要があります。
- AIストレージデータ管理戦略: データの重複排除、圧縮、階層化などの有効なデータ管理手法を利用することで、AIシステムにおけるストレージ使用状況の最適化とコスト削減を実現できます。データライフサイクル管理戦略を実行することのもう1つのメリットが、関連性とアクセス頻度に従ってデータストレージの優先順位を決定できることです。
- AIストレージ手法の実装: AIストレージソリューションのパフォーマンスとスケーラビリティは、ハードウェア高速化、分散ストレージシステム、並列処理などの戦略を利用することで向上します。組織は、こうした戦略を取り入れることで増大するAIデータを適切に処理し、データ処理の時間を短縮することができます。
- AI主導のストレージ分析の活用: 企業は、AIによるストレージ分析を利用してストレージのニーズを予測し、パフォーマンスの問題を特定することができます。組織のストレージ管理にAIを活用することで、リソース割り当てを強化して運用を効率化しつつ、AIインフラストラクチャの適切な運用を実現できます。
AIストレージによるデータ保護
データセキュリティやコンプライアンスの問題が発生するなかで、データセキュリティと規制遵守におけるAIストレージの重要性が増しています。
- AIストレージのデータ保護と暗号化: 機密AIデータを暗号化してアクセスを制御することが、不正アクセスや侵害を防止するうえで重要です。それにより、ストレージのライフスパン全体にわたってデータの機密性と完全性を確保できます。
- AIストレージのコンプライアンスと規制要件: 業界固有の規制とプライバシー法に準拠するには、監査証跡、データレジデンシー管理、暗号キー管理など、AIストレージの展開に必須の機能が必要となります。
- AIデータのセキュリティ: AIデータのセキュリティ対策強化には、プロアクティブな脅威検知、異常検知、脆弱性評価などが含まれます。また、継続的な監視と迅速な対応の仕組みも、リスクを最小限に抑えてサイバー攻撃やデータ侵害から保護するうえで必要となります。
AIストレージの最新動向
ストレージが発展するなかで最新の状態を維持するためにAIは進化しており、AIストレージの最新動向を把握しておく必要があります。
- AIストレージの発展: NVMe SSD、ストレージクラスメモリ (SCM)、不揮発性メモリをはじめとするさまざまなストレージテクノロジーのイノベーションにより、ストレージのスピードと容量が向上しています。それによってAIが、データに素早くアクセスして処理、保管できるようになりました。
- AIストレージとエッジコンピューティング: エッジコンピューティングには、エッジ環境向けの分散型AIストレージソリューションが必要です。それにより、リアルタイムのデータ処理と分析をデータソースの近くで行えるようになり、レイテンシが短縮されて必要な帯域幅が少なくなります。
- 新しいAI対応ストレージ: AIに最適化されたアーキテクチャー、Storage as a serviceプロバイダー、AI主導のストレージ管理プラットフォームは、AIワークロード専用のストレージソリューションです。これらのソリューションは、AIアプリケーションにおけるデータ管理、スケーラビリティ、パフォーマンスなどのニーズに対応します。
HPEとAIストレージ
HPE GreenLake for File Storageは、AIスケールでエンタープライズレベルのパフォーマンスを実現してAIのあらゆる段階をサポートするとともに、最もデータ量の多いAIアプリケーションを高速化してデータからさらなる価値を引き出します。また、生産性を向上させる直感的なクラウドエクスペリエンスでAIスケールの大幅な簡素化を実現し、AIスケールの効率化によってROIと持続可能性を向上させます。
AIストレージの適応性と拡張性が向上し、企業は膨大なデータを処理することができます。HPE GreenLake Edge-to-Cloudプラットフォームを通じてすべてが管理対象となるこのストレージソリューションでは、組織がストレージリソースをオンデマンドで構築および拡張し、従量制で料金を支払うことができます。HPE GreenLake for File Storageは、AIワークロードのパフォーマンス、効率、セキュリティを最適化します。重複排除と圧縮、暗号化を上回る、Similarityアルゴリズムを使用したデータ削減により、組織はデータから有益な情報を迅速かつ確実に取得できます。
