ストレージの最適化とは、そして、それが重要な理由

全体的なデータ最適化の重要な側面となるストレージ最適化には、データの重複排除や圧縮など、効率を向上させるためのストラテジーとテクノロジーが含まれます。これらのアプローチは、企業が人工知能（AI ）やその他のデータ集約型ワークロードに関連する大量の非構造化データを管理するのに役立ちます。

AIの導入が加速する中、組織がAIへの取り組みを拡張し、支援するためには、ストレージの最適化が不可欠になっています。Mordor Intelligenceによると、2025年のデータ・ストレージ市場規模は2,507億7,000万米ドルと推定されています。¹2030年には4,839.0億米ドルに達すると予想され、年平均成長率（CAGR）は14.05％と予測されています。

AIと機械学習（ML）の膨大なコンピューテーション需要をサポートできるデータ・ストレージ・ソリューションへのニーズが、この成長を後押ししています。停電、システム障害やサイバー攻撃によるデータ損失を防ぐ必要性も、この成長を後押ししています。

今日、組織が管理しているデータの多くは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データからなる巨大なデータセットで構成されています。非構造化データ（画像、動画、ドキュメント、センサー・データなど）は、リレーショナル・データベースの固定スキーマに簡単には適合しません。その結果、従来のツールや方法は、一般的にその処理と分析に使用できません。

同時に、企業は、アクセスしやすく信頼できるAI対応データを活用し、データの完全性を確保するようプレッシャーを受けています。

ジェネレーティブAI（または生成AI）モデルは、ストレージ要件にも変化をもたらしています。これらの基盤モデルと大規模言語モデル（LLM）は絶えず適応し、膨大なデータセットを生成します。組織は、AIワークロードによって生成される大量のデータを管理するために、スケーラブルな分散ストレージ・ソリューション（分散ファイルシステム、オブジェクトストレージなど）を必要としています。

結局のところ、こうした新たな需要に対応するためのストレージが改善されなければ、組織はAIのパフォーマンスを低下させるボトルネックやコストの増大、AIの拡張能力を制限するデータ管理の課題に直面することになります。

ストレージの最適化は、データのライフサイクル全体を通じて、パフォーマンス、容量、ストレージ・コストを管理する相互に関連するコンポーネントで構成されます。これらの手法を組み合わせることで、AIワークロードの性能と拡張性の要求を満たすように設計された専用システムであるAIストレージも支えられています。

以下に、ストレージの最適化における重要な手法をいくつか示します。

• データの重複排除と圧縮

• フラッシュ・ストレージとソリッドステート・ドライブ（SSD）

• ストレージの階層化

• データ・アーカイブ

• シン・プロビジョニング

• ストレージ自動化

• クラウドストレージ統合

• データ・ライフサイクル管理

データの重複排除は、重複するデータを特定し、それを1つのコピーとしてのみ保管するプロセスです。この機能は、ファイルまたはBlock Storageレベルでデータを分析することで、バックアップ時間を短縮します。

圧縮では、高速アクセスを維持しながら、パターンと冗長性を検出し、データをより効率的にエンコードし、ファイル・サイズを小さくします。

これらの手法はどちらも冗長性を排除し、組織のストレージ・フットプリントを削減します。

フラッシュ・ストレージやSSDなどの半導体テクノロジーは、パフォーマンス重視のワークロードに必要な高速かつ低遅延を実現します。

回転ディスクとは異なり、フラッシュ・ストレージはメモリ速度で電子的にデータにアクセスするため、機械的な遅延がなくなり、全体的なスループットが向上します。

ストレージ階層化は、アクセスパターンとコストに基づいて、データを適切なストレージ・タイプに自動的に移動します。

ホットデータ（頻繁にアクセスされる）は高性能フラッシュに、ウォームデータ（たまにアクセスされる）は標準SSDに、コールドデータ（めったにアクセスされない）はディスクやクラウド・アーカイブ層に移動します。

データ・アーカイブは、古いデータや取得頻度の低いデータを、性能ではなく容量に最適化された長期ストレージに移動することで、アーカイブされたデータにオンデマンドでアクセスできるようにしながら、アクティブなワークロード用にプレミアム・ストレージを解放します。

シン・プロビジョニングは、大きなブロックを事前に予約するのではなく、アプリケーションが物理ストレージ領域を消費する際にストレージ容量を割り当てます。このアプローチにより、オーバープロビジョニングが防止され、使用率が向上し、ハードウェアへの投資が削減されます。

ソフトウェアによる自動化は、限られた人の介入でオペレーションとワークフローを管理します。

自動化されたシステムは、容量ニーズを予測し、データ配置を最適化し、ワークロードの需要にリアルタイムで対応することで、環境が複雑化する中で、手作業を削減します。

ハイブリッドクラウド・アーキテクチャー は、パフォーマンス・クリティカルなオペレーション用のローカル・ストレージをクラウド・ストレージと組み合わせたもので、組織は設備投資をすることなくダイナミックに拡張することができます。

DLMの実践により、データが作成から削除までストレージ階層内をどのように移動するかを決定するポリシーが確立されます。また、ビジネス価値と規制要件に基づいて、保存期間、移行スケジュール、削除ルールも定義されます。

企業は、以下に概説するテクノロジーを含む、さまざまなテクノロジーとソリューションを通じてストレージの最適化を実装します。

• ソフトウェア・プラットフォーム：ストレージ最適化プラットフォームを使用すると、組織の既存のストレージ・システムと合わせて、ハードウェアを交換することなくタスク（重複排除、圧縮、インテリジェント階層化など）を自動化できます。これらのプラットフォームは、ストレージの使用状況を可視化し、チームが異常を特定するのに役立つMonitoring and Analytics機能も提供します。

• クラウドネイティブの機能：クラウド・サービス・プロバイダー（IBM、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなど）は、データ配置やライフサイクル・ポリシーを自動的に管理し、使用状況に応じて拡張し、従量課金制の料金体系を提供するクラウドネイティブの最適化機能を提供しています。

• 統合ストレージ・システム：専用に構築されたストレージ・システム（IBM FlashSystem、NetAppなど）は、ストレージの最適化をハードウェアに統合することで、ハイブリッド環境全体の管理を簡素化しながら高速化を実現します。

• データ管理ツール：統合データ管理ツールは、ストレージ・エコシステム全体にわたる可視性と制御を提供し、セキュリティー機能とガバナンス機能を実現します。

ストレージ最適化には、組織が今日のAIやデータ集約型のワークロードを管理するのに役立つさまざまなメリットがあります。

• パフォーマンスの向上：データ取得速度が向上し、レイテンシーが短縮されることで、チームは迅速に対応し、ユーザーは遅延なく洞察にアクセスできるようになります。

• コスト削減：組織は圧縮、重複排除、インテリジェントな階層化によってストレージの経費を削減し、必要なストレージ容量分だけを支払えるようになります。

• 拡張性の実現：大規模な投資を行うことなく、データ量の増加や変化するビジネスニーズに合わせてストレージインフラストラクチャーを拡張できます。

• データ管理の強化：データの移動、アーカイブ、削除のライフサイクル・ポリシーを自動化しながら、データ・ガバナンスを簡素化します。

• セキュリティの向上：暗号化、 不変ストレージ 、きめ細かなアクセス管理、コンプライアンスに関する包括的な監査証跡により、データ保護を強化します。

• データレイク・アーキテクチャーとの統合：データレイク環境とクラウドネイティブ・ストラテジーをサポートして高度な分析とAIワークロードを支えます。

• サステナビリティーの向上：リソースの使用とインテリジェントなストレージ割り当てを最適化することで、エネルギー消費と二酸化炭素排出量を削減します。

組織は、さまざまなワークロードと環境にわたるビジネス・ユースケースにストレージ最適化を適用できます。

• AIと機械学習のワークロード

• バックアップとアーカイブ

• ハイパフォーマンス・コンピューティング

• 環境の仮想化

以下の戦略的ステップは、組織がストレージを最適化するのに役立ちます。

1. ストレージのニーズを評価する：まず、現在のストレージ使用状況を評価し、最適化によって最も効果が発揮される領域と、性能向上やコスト削減によるメリットが最も大きいワークロードを特定します。
2. データ管理の自動化の実装：自動階層化とライフサイクル・ポリシーを実装し、アクセス・パターンに基づいてストレージ・タイプ間でデータを移動させることで、手作業の操作を減らし、データが最もコスト効率の高い場所に配置されるようにします。
3. 定期的なモニタリングの実施：パフォーマンス・メトリクスと容量の傾向を追跡することで、運用に影響が出る前にストレージ管理の課題を先手を打つことができます。
4. デプロイ前のテスト： 最適化の変更を非本番環境で検証し、パフォーマンスやアプリケーションの動作への影響を把握してから、広範囲に展開します。
5. ビジネス・ニーズを満たす：コスト効率の高いパフォーマンス要件を管理し、それとともに将来のデータ増加に備えて計画を立てます。最も効果的なストレージ最適化のストラテジーは、インフラストラクチャーを過剰に構築することなくビジネスの優先事項をサポートします。