Candida Valois

AI/MLイニシアチブをサポートするストレージの選択

By Candida Valois, Field CTO, Americas, ScalityMLとAIの採用は急速に増加しており、これは驚くことではありません。多くのユースケースがもたらすビジネスインサイトと業界の変革のためです。PwCによると、2030年までに、AIは世界経済に約16兆ドルを貢献する可能性があります。これは、地元経済のGDPが26%増加することを意味します。これらのテクノロジーは、動作するために大量の構造化されていないデータを必要とし、そのデータはビデオ、画像、テキスト、音声の形式で提供されることがよくあります。これらのタイプのワークロードには、新しいデータストレージアプローチが必要です。古い方法では十分ではありません。こうしたワークロードの出現により、アプリケーションは大量のデータに高速にアクセスする必要があります。データはクラウド、エッジ、オンプレミスで作成されます。これらの集中ワークロードでは、低遅延、さまざまなタイプとサイズのペイロードをサポートする機能、線形スケーリングの機能が必要です。必要なのは、データ配信に対する新しいアプローチです。ロケーションやテクノロジーに依存するのではなく、アプリケーション中心のアプローチです。AI/MLと分析の大規模な採用により、企業のITリーダーはデータ管理とストレージについて考え方を大幅に変える必要があります。すべてのファイルサイズの処理AI/MLワークロードとデータストレージの場合、組織はさまざまなタイプのワークロードを処理できるソリューションが必要です。小規模なファイルと大規模なファイルの両方です。場合によっては、数十テラバイトのみを処理する必要があるかもしれませんが、他の場合はペタバイト単位のデータを処理する必要があります。不所有のソリューションは大規模なファイルに対応していないだけでなく、小規模なファイルにも対応していない場合があります。トリックは、柔軟な方法で両方を処理できるソリューションを見つけることです。スケーラビリティは不可欠精度と速度を確保するために、組織はAI/MLアルゴリズムが基礎となるモデルを適切にトレーニングするために大量のデータセットが必要です。組織は容量とパフォーマンスの両方で成長したいと考えていますが、伝統的なストレージソリューションによって妨げられます。線形にスケーリングしようとすると、スケーリングできないことがあります。AI/MLワークロードでは、データが成長するにつれて無限にスケーリングできるストレージソリューションが必要です。数百テラバイトが標準のファイルとブロックストレージソリューションの最大容量です。その後、スケーリングできません。オブジェクトストレージは需要に応じて無制限に、弾力性があり、シームレスにスケーリングできます。オブジェクトストレージの重要な点は、伝統的なストレージと比較して、完全にフラットなスペースであり、制限がないことです。ユーザーは、伝統的なストレージで見つけることができる制限に遭遇することはありません。パフォーマンス要件の満たす容量のスケーリングは重要ですが、十分ではありません。組織はまた、パフォーマンスの面で線形にスケーリングする能力が必要です。不幸にも、多くの伝統的なストレージソリューションでは、容量をスケーリングするとパフォーマンスが犠牲になります。したがって、組織が容量の面で線形にスケーリングする必要がある場合、パフォーマンスはプレートーに達したり低下したりします。標準のストレージパラダイムは、ディレクトリとサブディレクトリに組織化されたファイルで構成されます。このアーキテクチャは、データ容量が小さい場合にはかなりうまく機能しますが、容量が増加すると、システムのボトルネックとファイル検索テーブルの制限により、ある時点でパフォーマンスが低下します。ただし、オブジェクトストレージでは、追加のノードを追加するだけで、ペタバイトを超える無制限のフラットな名前空間を提供します。したがって、容量のスケーリングと同様にパフォーマンスをスケーリングできます。AI/MLプロジェクトをサポートするストレージ組織は、AIとMLが普及するにつれて、ストレージに対する新しいアプローチを採用する必要があります。この新しいアプローチは、組織が適切な方法でAI/MLイニシアチブを確立、実行、スケーリングできるようにする必要があります。AI/MLトレーニングは明らかなニーズです。今日利用可能ないくつかのエンタープライズグレードのオブジェクトストレージソフトウェアは、このニーズを満たすために構築されています。エンタープライズは、小規模なプロジェクトから始めて、1台のサーバーから始めて、容量とパフォーマンスの両方で必要に応じてスケーリングできます。これらのプロジェクトでは、分析アプリケーションのパフォーマンスも重要に必要であり、高速なオブジェクトストレージがこれを提供します。さらに、オブジェクトストレージは、複数のクラウド全体で完全なデータライフサイクル管理を提供し、エッジからコアまでの柔軟性を提供します。エンタープライズは、データを効率的に処理する必要があります。オブジェクトストレージは、アプリケーションがオンプレミスで簡単にデータにアクセスできるようにすることでこれを実現します。複数のクラウドでも。低遅延、スケーラビリティ、柔軟性により、オブジェクトストレージはAI/MLイニシアチブの強力なアライである。