AI ストレージとは、人工知能（AI）ワークロードの厳しい要件を満たすように設計された、特殊なストレージ・システムとアーキテクチャ（ハードウェアとソフトウェアの両方）をさします。これらのワークロードには、大規模なデータセット、高速処理、リアルタイム分析が含まれることが多く、従来のストレージ・ソリューションでは不十分です。AI ストレージ・システムは、スケーラビリティ、性能、機械学習（ML）深層学習（DL）ワークフローとの統合のために最適化されています。
AI ストレージが重要な理由
大規模な言語モデルのトレーニングから高度な画像認識の開発まで、あらゆる AI プロジェクトは膨大な量のデータに依存しています。AI イニシアチブの成功には、必要なデータを管理、保存、提供するための堅牢で信頼性の高いデータ・インフラが必要です。最近の IDC の調査によると、企業は、自社のインフラを、生成 AI の実験からビジネスや IT スタック全体にわたる AI の広範な導入に移行するための最優先事項として捉えています。
しかし、インフラの変化に焦点をあわせるだけでも、課題が伴います。多くの組織は、コンピューティング負荷の高い AI ベースのタスクのために GPU の構成と最適化に注力しています。AI プロジェクトが進行するにつれ、データ・アクセシビリティ、スループット、スケーラビリティに関するストレージ関連の課題に遭遇することがよくあります。そのストレージ・システムは、性能のボトルネックを経験し、高速な AI トレーニングや展開のために GPU をフルに活用する能力を欠いている可能性があります。これらのシステムは、混合メディアのワークロード全体で高性能を提供するのに苦労するかもしれません。高速性を犠牲にすることなくAI の高速データ取得を可能にする必要があります。また、管理が複雑すぎたり、消費電力を急増させることなく AI の需要にあわせて成長できるようなエネルギー効率の高いスケーリングができなかったりする可能性もあります。
AI ストレージは、AI 駆動型アプリケーションに必要な容量、性能、柔軟性を提供します。トレーニング、推論、その他の AI プロセスを推進する大規模で複雑なデータセットを効率的に管理することで、組織が AI のパワーを活用できるようにすることが重要です。
AI ストレージと従来のストレージの違い
AI ストレージは、従来のデータ・ストレージとはいくつかの点で異なります。
- データ量と多様性：AI アプリケーションでは、画像、動画、センサー・データなどの膨大な量の非構造化データを処理する必要がありますが、従来のストレージでは、主にデータベースやファイルなどの構造化データに焦点を当てています。
- 高性能：AI ストレージは、高 IOPS と低遅延を優先し、リアルタイムのデータ処理をサポートします。従来のストレージとは異なり、高速性よりもコストや容量が優先される場合があります。
- 並列性：AI システムは、分散ノード間で並列にデータを処理する必要があり、オブジェクト・ストレージや並列ファイル・システムなどの高度なアーキテクチャが必要です。
- シームレスな統合：AI ストレージ・ソリューションは、AI フレームワーク（TensorFlow、PyTorch など）やアクセラレータ（GPU、TPU など）と緊密に連携するように設計されています。
AI ストレージの仕組み
AI ストレージは、オブジェクト・ストレージや並列ファイル・システムなどのスケーラブルなアーキテクチャを採用し、データの急激な増加を管理します。これらのシステムは、データを複数のストレージ・ノードに分散させ、データを常に利用可能にし、AI アプリケーションによって並列に処理できるようにします。
AI ストレージは、不揮発性メモリ・エクスプレス（NVMe）やソリッドステート・ドライブ（SSD）などの技術も活用し、高速データ取得を可能にし、トレーニングや推論タスク中の待ち時間を短縮し、大規模な AI モデルのトレーニングに不可欠な高帯域幅のデータ移動をサポートします。
AI ワークロードでは、コストと性能のバランスを取るために、階層型ストレージ・ソリューションが一般的に必要です。頻繁にアクセスされるデータは高速ストレージに格納され、アクセスされる頻度の低いデータはコスト効率の高い低速ストレージにアーカイブされます。
ストレージ・ソリューションの最適化における AI と ML の役割
AI と ML がストレージ・ソリューションを最適化する方法をご紹介します。
予測型分析
AI と ML のアルゴリズムが使用パターンを分析して将来のストレージのニーズを予測し、プロアクティブなスケーリングとリソース割り当てを可能にします。これにより、オーバープロビジョニングが最小限に抑えられ、ストレージ・リソースの最適な使用が保証されます。
データ配置とキャッシュ
インテリジェントなデータ配置アルゴリズムは、データがシステム内に格納される場所を最適化します（例：計算ノードに近い場所や、より高速なストレージ層）。AI は、キャッシュ・システムを管理して、頻繁にアクセスされるデータを容易に利用できるようにすることができます。
異常検知
AI 駆動型システムは、ハードウェアの障害やボトルネックなどの異常がないかストレージ環境を監視し、予知保全とダウンタイムの削減を可能にします。
圧縮と重複排除
機械学習アルゴリズムは、データの圧縮と重複排除を強化し、データの整合性とアクセス性を維持しながら、ストレージのフットプリントを削減します。
AI ストレージのメリット
AI ストレージは、従来のストレージ・システムよりも多くの利点を提供し、最新の AI や ML ワークフローに不可欠なコンポーネントとなっています。以下に、主なメリットについて詳しく解説します。
効率性
AI ストレージは、メタデータのタグ付け、階層化、取得などのデータ管理プロセスを自動化し、手動の介入を排除し、運用の複雑さを軽減します。高速ストレージ・アーキテクチャ（NVMe や SSD など）とインテリジェントなキャッシュ・メカニズムにより、トレーニングや推論タスクの低レイテンシーが保証されます。
機械学習アルゴリズムは圧縮と重複排除を改善し、性能を犠牲にすることなくストレージ・スペースを最適化します。
スケーラビリティ（拡張性）
AI ストレージ・システムは、水平スケーラビリティのために設計されており、データ量の増加にあわせてシームレスに容量を追加できます。AI ストレージは、構造化、半構造化、非構造化データを管理できるため、異種データセットに最適です。AI は、ワークロードの需要に基づいてリソースを動的に割り当て、最適な使用率を実現します。
セキュリティと信頼性
AI ストレージ・システムは、データ・アクセス・パターンを継続的に監視し、異常な活動を検知し、潜在的な侵害を早期に警告します。AI は、コンプライアンス・チェックを自動化することで、データを安全に保存し、GDPR や HIPAA などの規制要件を確実に遵守します。AI は、ハードウェア障害が発生する前に特定し、データを保護し、ダウンタイムを削減します。例えば、IT 企業は、AI 駆動の診断を使用して障害が発生したドライブを積極的に置き換えることで、ストレージの停止を回避できます。
イノベーション
AI ストレージは、AI フレームワークやハードウェア・アクセラレータとシームレスに統合され、迅速なモデル・トレーニングと実験を促進します。コンピューティング・リソース間でのデータの事前処理、拡張、分散がより効率的になります。
AI ストレージのアプリケーションとユースケース
次の業界は、AI ストレージから大きな恩恵を受けています。
医療・ヘルスケア
AI ストレージは、大規模なデータセットの効率的な処理を可能にし、診断を改善し、運用を合理化することで、医療に革命をもたらしています。
- 医用画像：AI ストレージは、X 線、MRI、CT スキャンのリアルタイム処理をサポートし、迅速な診断を可能にします。
- ゲノミクス研究：ハイスループットのシーケンシングは、膨大なデータ・ボリュームを生成し、分析のためにスケーラブルなストレージを必要とします。
- 遠隔医療：AI ストレージは、遠隔診療のための患者データの安全かつ効率的な処理を可能にします。
金融サービス
AI ストレージは、金融サービスにおけるデータ・セキュリティ、不正検知、運用効率を向上させます。
- 不正検知：AI を活用したストレージ・システムは、トランザクション・パターンをリアルタイムで分析し、異常を特定します。
- リスク管理：予測モデルは、AI システムに保存された履歴データを使用して、信用力と市場リスクを評価します。
- アルゴリズム取引：高速 AI ストレージ・システムは、リアルタイムの市場分析と取引の実行を容易にします。
エンターテイメントとメディア
AI ストレージは、コンテンツの作成、配布、消費方法を変革し、パーソナライズされたエクスペリエンスと効率的なワークフローを可能にします。
- コンテンツに関するレコメンデーション：AI ストレージは、ユーザーの好みを分析し、関連するコンテンツを提案するアルゴリズムを強化します。
- 動画の編集と制作：AI 駆動型システムは、メディア資産にタグとインデックスを付けることで、編集プロセスを簡素化します。
- ゲーム：AI ストレージは、ゲームにおけるリアルタイム分析を強化し、プレイヤー・データを保存してゲームプレイを動的に適応させます。
自動車産業
AI ストレージは、自律走行車と先進運転支援システム（ADAS）の開発をサポートします。
- 自動運転車：AI ストレージは、センサー、カメラ、LiDAR（ライダー）によって生成された膨大なデータセットをトレーニング・モデルのために処理します。
- 予知保全：AI ストレージは、車両性能データを追跡し、障害を予測・防止します。
製造
AI ストレージは、スマート・ファクトリーの効率性とイノベーションを促進します。
- IoT データ管理：AI ストレージは、センサーやマシンからのデータを処理し、生産を最適化します。
- 品質管理：AI モデルは、本番運用データと AI システムに保存された標準を比較し、欠陥を検出します。
AI ストレージの課題
AI ストレージに関連する課題は数多くあり、効率的でスケーラブル、セキュアなソリューションに対する需要が高まっています。
それらには以下が含まれます。
コスト
NVMe SSD や GPU などの技術は、高性能システムに不可欠であり、中小企業にとっては高額なコストがかかる可能性があり、初期投資と継続的な運用コストのバランスを取るのに苦労することがよくあります。
複雑さ
もう 1 つの重要な課題は、統合の複雑さです。AI ストレージ・システムと既存の IT インフラや AI/ML ワークフローを組み合わせることは、技術的に要求が厳しい場合があります。統合作業の実行が不十分な場合、性能やワークフローの中断が最適でなくなる可能性があります。
スキルのギャップ
スキルのギャップは、これらの課題をさらに悪化させます。AI ストレージの実装と管理には、高度なストレージ技術と AI/ML ワークフローの両方における専門知識が必要です。熟練した人材がいなければ、非効率的な展開やリソースの活用不足のリスクが生じます。
AI ストレージの課題に対処する方法
まず、AI ワークフロー内のデータ使用の種類、量、頻度を理解することで、データのニーズを評価します。非構造化データに対応し、重要度の低い情報の階層化を実現するストレージ・ソリューションの選択は不可欠です。
予算とコストの管理も重要な役割を果たします。ハードウェア、ソフトウェア、保守を含む総所有コストを評価することで、アクティブ・データのための高性能ストレージと、アーカイブのためのクラウド・ストレージとのバランスをとるハイブリッド・モデルへと導くことができます。
互換性と統合も同様に重要です。TensorFlow や PyTorch などの一般的な AI/ML フレームワークを既存のインフラとシームレスに統合することで、性能の問題を回避できます。
暗号化、アクセス制御、定期的な監査などの堅牢なセキュリティ対策を実装する必要があります。強力なセキュリティ認定と規制コンプライアンス・サポートを持つベンダーを選択することで、保護の層が強化されます。
遅延の影響を受けやすいアプリケーションでは、特定の要件を評価し、NVMe などの最適化されたストレージ・ソリューションに投資し、データ・アクセスを高速化するキャッシュ・メカニズムを使用する必要があります。
最後に、信頼できるベンダーと提携し、AI ストレージ技術の専門知識を活用することで、実装を合理化し、スケーラビリティを向上させることができます。ピュア・ストレージは、このようなベンダーの 1 つです。以下に詳しく説明します。
将来を見据えた設計
AI ストレージは、データの保存、管理、利用の方法を急速に変革しています。AI ストレージの未来は、新興技術に適応し、増大するデータの複雑さに対処し、業界全体でイノベーションを推進する能力にあります。
AI ストレージは、人工知能と機械学習を統合し、データ管理プロセスを最適化し、性能を向上させ、近代的なワークロードをサポートすることで、従来のソリューション以上のものを提供します。
AI ストレージ・ソリューションの理解と導入は、競争力の維持を目指す組織にとってもはやオプションではありません。かつてない速度でデータが増加する中、従来のストレージ・システムは AI 駆動型アプリケーションの需要に追いつくことができません。AI ストレージは、データの潜在能力を最大限に引き出し、俊敏性、イノベーション、長期的な成功を可能にします。
AI ストレージにピュア・ストレージを選ぶ理由
AI ワークフローでストレージを消費しようとする企業は、ピュア・ストレージのソリューションを活用できます。
ピュア・ストレージのプラットフォームは、次のような組織を支援します。
性能と効率性を最大化：
AI のためのデータ統合：
データ・ストレージ管理を簡素化：
- 動的なワークロードの移動と AI ベースのレコメンデーションにより、ストレージの使用率が向上
- シンプルな自動管理とプロビジョニングにより、生産性が向上
- AI を活用したインサイトにより、容量計画を簡素化
- 検証済みの設計により、迅速な展開が可能
AI の成長の予測不可能性を解決：
- SLA 駆動のストレージ・アズ・ア・サービスで容易に拡張
- 無停止で容量と性能を拡張により、AI の成長要件に対応
- 新しいソフトウェア・アップグレードを、ダウンタイムなしで展開
- コンテナ化されたアプリケーションのためのエンタープライズ・データ・サービスを提供
ピュア・ストレージで性能を最大化し、比類のない効率性を実現し、AI イニシアチブの可能性を最大限に引き出し、AI の未来を強化する方法について詳しくはこちらをご覧ください。
