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データドリブン・ビジネスへの変革を加速するストレージ〜IBM Storage Day 2019 イベント・レポート

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「データドリブン・ビジネスへの変革を加速するストレージ」と銘打ったセミナー 「IBM Storage Day 2019」が、2019年4月25日に開催されました。「データドリブン」とは、「データに基づいた判断や意思決定」のことであり、現在は膨大な量の非構造化データと基幹業務のデータを連携させた多角的な分析が行えます。そして、多くの企業において、取り組みが活発化しているデジタル変革(デジタルトランスフォーメーション)においても、ビジネスに変革を起こすためにデータが活用されます。つまり、「データドリブン」は経営戦略において重要であり、可視化したデータの分析結果をふまえた費用対効果が高い行動をとることで、「攻め」の変革を推進できるのです。

では、「データドリブン」を推進し、優れた経営戦略を実現するためには、どのようなテクノロジーで膨大な量のデータを扱えば良いのでしょうか。

 

データドリブンなビジネスを加速する次世代アーキテクチャー

日本IBM 福岡 英治の画像

日本IBM 福岡 英治

セミナー冒頭、日本IBM ストレージシステム事業部長 福岡 英治は、「多くの企業が取り組んでいるデジタル変革が、AI、ハイブリッド/マルチ・クラウドをビジネスで本格的に活用する第2章へ進んでいる」と語りました。

データは企業に競争優位をもたらす資源として重要な役割を担っていることに言及するとともに、「データドリブンなビジネスを促進して、デジタル変革を推進するお客様を、IBM ストレージはご支援していきたい」と力強く宣言し、挨拶を締めくくりました。

日本IBM 二上 哲也の画像

日本IBM 二上 哲也

日本IBM グローバル・ビジネス・サービスのCTOである二上 哲也は、デジタル変革が第2章を迎えたことを踏まえて「デジタル変革を推進するためには、アーキテクチャーに基づく効率の良いシステムが必要です」 と、語りました。
 

デジタル時代の次世代アーキテクチャーの画像

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日本IBMは、企業がデジタル変革へと進化するためのロードマップを提示し、企業全体の次世代IT戦略を業界ごとにまとめた「デジタル時代の次世代アーキテクチャー」を策定。企業の継続的な成長をITの観点で支援しています。

そして、次世代アーキテクチャーの1つである「クラウド」も、「単一クラウド」から複数のクラウドを活用する「マルチ・クラウド」や、オンプレミスとパブリック・クラウドを併用する「ハイブリッド・クラウド」に変わり、デジタル変革の対象もミッション・クリティカルではない領域からミッション・クリティカルへと移っています。

「コンテナやKubernetesといったクラウド・ネイティブな共通基盤上で、商用ミドルウェアやオープンソースを動かして作成したクラウド・ネイティブなアプリケーションは可搬性があり、クラウドでもオンプレミスでも使えます。ただ、アプリケーションに可搬性があっても、物理的にデータが存在する場所に依存してしまっては、使いにくいアプリケーションとなってしまいます」

オープンなアプリケーション構築基盤の説明図

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「データドリブン」を推進するためには、企業のビジネスプロセスそのものは、クラウドからオンプレミスまで、複数のシステムを利用して一貫性をもって流れるケースが多くなってきています。その際、データは複数のシステムをまたがって引き継がれて行く必要があります。

「ビジネス・プロセスとともに流れるデータを一元的に扱えて、ハイブリッド/マルチ・クラウドに対応する、仮想化されたデータ基盤が必要となってきます」 と、二上が提示した課題をIBMのストレージはどのように解決できるのでしょうか。

データ視点でのマルチ・クラウド環境のメリットと活用戦略

日本IBM 田中 裕之の画像

日本IBM 田中 裕之

「ハイブリッドやマルチクラウドを活用するにあたり、データをどのように持てば良いのか、が重要になります」と日本IBMのSDIテクニカル・セールス 田中 裕之は語りました。

前述の通り、クラウド・ネイティブなアプリケーションは可搬性がありますが、データを移動させることは容易ではありません。データが移動できない以上、アプリケーションはデータが存在する場所で動かすしかありません。また、複数のクラウドを利用する際、「操作が違う」「運用が違う」「移動が難しい」「連携が難しい」といった課題に直面しがちです。

「クラウドの間でデータ連携する仕組みがあれば課題の解決は可能で、キーとなるのがSoftware Defind Storageという技術です」

SDSによってクラウド活用の幅が広がることを説明する図

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Software Defined Storage(以下、SDS)は、簡単に述べれば、ソフトウェアを導入して作るストレージです。つまり、SDSはクラウドに導入可能です。そして、オンプレミスとクラウドに同じSDSを導入すれば、当然ながら操作は共通なので、同じ運用が行なえます。その結果、クラウド活用の幅が広がります。

バックアップ、災害対策、データ階層化、効率的なデータ管理といった、SDSを活用した様々なクラウド連携は、田中の講演資料をダウンロードしてご確認ください。

なお、クラウド連携の1つに、2019年6月にリリースが予定されているIBM Spectrum Virtualize for Public Cloud on AWSがあります。これは、オンプレミスと同じストレージをAWS(Amazon Web Services)上に構築するものです。英語版ではありますが、デモ動画が公開されていますので、ご確認ください。

AIの可能性を最大限に拓くIBMストレージ

日本IBM 佐々木 貴史の画像

日本IBM 佐々木 貴史

SDSによってクラウド間でのデータ連携を実現した結果、ビジネス変革のために一元的にデータが活用できるようになります。そして、データを活用する「ビジネス変革のための最先端のテクノロジー」の1つが「AI」であることに、きっと異論はないでしょう。

日本IBMのストレージソリューションセールス部長である佐々木 貴史は、「一般的なAIのワークフローにおいて、4つのフェーズで要件を満たすストレージが必要になります」と語りました。データ収集のフェーズでは、大容量のストレージ。AIに学習させるデータを抽出して準備するフェーズでは、整理用のストレージ。AIの学習と訓練のフェーズでは、高速ストレージ。そして、実用フェーズでは、応答速度の観点で高速ストレージです。

IBM ESSを紹介する画像

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AIには即応性が求められるため、そのワークロード特性に適した高速ストレージが不可欠です。「NAS(ファイル・サーバー)ではないストレージ製品」として、佐々木が紹介したのが、IBM Elastic Storage Server(以下、IBM ESS)と、IBM ESSに組み込まれているSDS製品 IBM Spectrum Scaleです。どちらの製品も、2018年を通じて世界最速であった米国エネルギー省のスーパーコンピューター Summitに採用されています。スケール・アウト型の共有ファイル・システムによる柔軟な拡張性から、データへのアクセスが容易であるとともにパフォーマンスも高速です。

IBM ESSとIBM Spectrum Scale以外に、サーバー、高速インターフェース、SDSなどを組み込んだAI専用機であるIBM Spectrum Storage for AIについては、佐々木の講演資料をダウンロードしてご確認ください。

ところで、AIワークフローのどのフェーズで一番時間を要するかご存知でしょうか?

「AIに取り組んでいるお客様が、時間がかかっている、と必ず仰るのは準備の部分で、全体の8割の時間が使われています」 と、佐々木はお客様の声を紹介しました。

IBM Spectrum Discoverの説明図

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IBMには、AIの学習用データの抽出と整理に貢献するSDSがあります。それが、メタデータを用いて非構造化データを自動的にカタログ化するIBM Spectrum Discoverです。

データ本体が持つシステム・メタデータと自由に入力できるカスタム・メタデータを整備することで、データの検索とデータに対する一括操作が可能になり、結果として準備に要する時間の短縮に寄与します。

ご紹介してきたように、IBMのストレージ・ソリューションは、AI活用を含むデータドリブン・ビジネスへの変革を、ハイブリッド・クラウドとマルチ・クラウドに対応するソリューションによってご支援します。デジタル変革の第2章のパートナーに、IBM、そして、IBMのストレージを、ぜひ、お選びください。


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