AI/MLイニシアチブをサポートするストレージの選択

Candida Valois、ScalityのField CTO、Americas、Scality

MLとAIの採用は急速に増加しているが、これは驚くことではない。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ある。PwCによると、2030年までに、AIは世界経済に約16兆ドルの貢献をする可能性がある。つまり、地元経済のGDPが26%増加することになる。

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が必要であり、そのデータは souvent ビデオ、画像、テキスト、音声の形式をとる。这种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ある。従来の方法では十分ではない。such 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迅速にアクセスする必要がある。データはクラウド、エッジ、オンプレミスで作成される。these インテンシブなワークロードには、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能力、線形スケーリング能力が必要である。

必要なのは、データ配信の新しいアプローチである。アプリケーション中心のアプローチであり、場所やテクノロジー中心のアプローチではない。AI/MLとアナリティクスの大規模な採用により、エンタープライズ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きく変える必要がある。

すべてのファイルサイズを処理する

AI/MLワークロードとデータストレージについては、組織はさまざまなタイプのワークロード、大小のファイルを処理できるソリューションが必要である。場合によっては、数十テラバイトだけで済む場合もあれば、ペタバイト単位のデータを扱う場合もある。すべてのソリューションが大きなファイルに対応しているわけではなく、小さなファイルに対応しているわけでもない。トリックは、柔軟に両方を処理できるソリューションを見つけることである。

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、組織は大量のデータセットが必要である。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必要なものである。組織は容量とパフォーマンスを増やすことを望むが、従来のストレージソリューションによって妨げられている。線形にスケールアップしようとすると、できない。AI/MLワークロードには、データが増えるにつれて無限にスケールできるストレージソリューションが必要である。

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限界である。超えると、スケールアップできない。オブジェクトストレージは、需要に応じて無制限に、弾力的に、シームレスにスケールできる。オブジェクトストレージの重要な点は、従来のストレージと比較して、完全にフラットな空間であり、制限がないことである。ユーザーは、従来のストレージで見られる制限に遭遇しない。

パフォーマンス要件を満たす

容量のスケーリングは重要だが、十分ではない。組織は、パフォーマンスも線形にスケールできる能力が必要である。残念ながら、多くの従来のストレージソリューションでは、容量をスケールアップすると、パフォーマンスが犠牲になる。組織が容量を線形にスケールアップしようとすると、パフォーマンスは頭打ちになるか低下する。

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る。小規模なデータ容量の場合、このアーキテクチャはかなりうまく機能するが、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する。ただし、オブジェクトストレージは、無制限のフラットな名前空間を提供するため、追加のノードを追加するだけで、ペタバイトを超える容量にスケールできる。したがって、容量をスケールアップするにつれて、パフォーマンスもスケールできる。

AI/MLプロジェクトをサポートできるストレージ

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考え方を採用する必要がある。この新しいアプローチは、AI/MLイニシアチブを適切に確立、実行、スケールできるようにする必要がある。AI/MLトレーニングは明確なニーズであるため、現在利用可能な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ように設計されている。組織は、小規模なサーバーから始めて、必要に応じて容量とパフォーマンスをスケールアップできる。these プロジェクトには、分析アプリケーションにもパフォーマンスが必要であり、高速なオブジェクトストレージがそれを提供する。また、オブジェクトストレージは、複数のクラウド全体で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実現する。

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、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、さらには複数のクラウドでデータに簡単にアクセスできるようにすることでこれを実現する。低遅延、スケーラビリティ、柔軟性がオブジェクトストレージをAI/MLイニシアチブの強力なアライであるようにする。