データの価値は、データの生成に役立つ情報と同じです。データ駆動型の知見に対する需要が高まるにつれ、データの量は急激に増加しています。このようなデータの急増は、企業がデジタル変革の文脈で取り組むべき課題であるデータ・グラビティを推進しています。
データ・グラビティ
「data gravity（データ・グラビティ）」という言葉を IT 用語として初めて登場させたのは、当時ソフトウェア・エンジニアであった David McCrory 氏でした。10 年以上前のことです。データとアプリケーションが互いに引き合うという概念で、重力の法則で説明される物体間の引力に例えた表現です。McCrory 氏は、データの質量が大きくなるほど、サービスやアプリケーション、顧客がデータに引き寄せられる度合いとスピードが増すという概念を、この言葉で表しました。
データ・グラビティがもたらす影響
デジタル・トランスフォーメーションが進むにつれ、データのフットプリントは驚異的な速度で増加しています。事実、Forbes Global 2000 企業は、2024 年までに毎秒 110 万ギガバイトの速度でデータを作成し、年間 15,635 エクサバイトの追加データ・ストレージが必要になると予測されています。人工知能（AI）や機械学習（ML）などの新しいデータタイプやアプリケーションは、このような急速なデータ成長を加速させています。
これらのデータは全て、無限の洞察、情報に基づいた意思決定、イノベーションを可能にする鍵となります。しかし、データの移動はますます煩雑になり、コストもかかるようになっています。データセットが大きくなるにつれて、重力のような力でデータが不動になります。
では、企業にはどのような影響があるのでしょうか。
膨大な量の構造化・非構造化データが、イノベーションを妨げ、性能を制限し、生産性を低下させる複雑な運用上の課題を引き起こす可能性があります。また、このような蓄積データ全てにアクセスするためのデータ・ストレージ・コストも増加しています。これらのコストは、予算やビジネスの成功を直接妨げます。
企業がデータ分析の実践に成熟するにつれ、データ・グラビティはさらに重要な課題となっています。さまざまなエンタープライズ・ストレージ・システムにおけるデータの移動には、コストとリスクが伴います。また、エンタープライズに格納されたデータに対してクラウドで分析を実行する場合、またはその逆の場合、複雑さが増大します。
データ・グラビティを克服する方法
データ・グラビティを「引力」から解放するには、データをアプリケーションやサービスにできるだけ近づける必要があります。そのためには、20 世紀型のインフラから離れ、データサイロを単一のスケールアウトストレージプラットフォームに移行し、処理されるデータセット間の時間と距離を縮小する必要があります。
セキュアでハイブリッドなデータ中心のアーキテクチャにより、従来型および次世代のさまざまなワークロードやアプリケーションをサポートできます。データを一か所で管理できるため、アプリケーションや処理能力がデータにもたらされます。トラフィックは、パブリック・クラウドとプライベート・クラウドの両方で、コア、エッジ、あらゆるビジネス・プレゼンスのポイントで集約・維持できるため、データ・グラビティの影響を大幅に軽減できます。
ピュア・ストレージがサポート
ピュア・ストレージは、最新のワークロードや運用に必要な拡張性、性能、柔軟性を提供するデータ・ストレージへのモダンなアプローチを提供します。ピュア・ストレージは、データ・グラビティの課題を克服するお手伝いをします。
内蔵データ削減：ピュア・ストレージは、フラッシュ・ストレージ業界で最もきめ細かく完全なデータ削減率を提供します。
統合：並列でスケーラブルなデータハブにより、データサイロの複雑さを解消します。
データ・モビリティ：パブリック・クラウド、プライベート・クラウド、ハイブリッド・クラウド、オンプレミス・インフラ間で、データとアプリケーションのモビリティを容易に実現します。
一貫したコンテナ管理：Portworx は、最も包括的な Kubernetes データ・サービス・プラットフォームです。
セキュリティと耐障害性：最新のデータ保護と比類のないディザスタ・リカバリ／バックアップ機能により、データを保護し、エンタープライズの運用を維持します。
拡張性：オンプレミス、クラウド、またはその両方で、俊敏性を発揮し、無制限に拡張、近代化できます。
