AIストレージ

AIストレージとは

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。

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。

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。