AIストレージ サービスは、大規模なAIと機械学習のワークロードに特化して設計された、拡張性と耐久性に優れたハイパフォーマンスなインフラを提供します。オブジェクト ストレージとファイル ストレージ、高速データ アクセス、AIプラットフォームとの統合などの機能を提供し、モデルのトレーニングや推論のための膨大なデータセットを管理します。
主なプロバイダには、NetApp、Dell、Pure Storage、VAST Data、WEKAなどがあり、多くのサービスでSSD、NVMe、データ削減などのテクノロジを活用して速度と効率を最適化しています。
AIストレージの主な特徴は次のとおりです：
業界全体でAIの導入が拡大するにつれて、従来のネットワーク ストレージの限界が明らかになりつつあります。AIストレージ サービスは、データ レイアウトの最適化、高度なキャッシングの導入、並行処理の活用によるレイテンシの最小化とスループットの最大化によって、このギャップを埋めます。
AIストレージ サービスの特徴的な機能は、データ量の増加に応じてシームレスに拡張できることであり、これはAIデータセットのサイズが絶えず拡大しているため不可欠です。これらのシステムは、サービスの中断や複雑な移行を行うことなく、組織がオンデマンドでストレージ容量を追加できるように設計されています。トレーニングと推論のデータが急速に蓄積されると、従来のストレージの制限をすぐに上回ってしまうため、この柔軟性は非常に重要です。
耐久性はスケーラビリティと密接に関連しており、長期間にわたってデータの整合性とアクセス性を確保します。AIストレージ ソリューションでは、多くの場合、冗長なデータ配置、エラー訂正、自動フェイルオーバーのメカニズムを採用して、ハードウェア障害や破損によるデータ損失から保護しています。これらの機能を組み合わせることで、ミッションクリティカルな永続的なAIプロジェクトをサポートできる耐障害性を備えたストレージ バックボーンが形成されます。
AIストレージ サービスでは、AIワークロード、特に大規模なモデルのトレーニングを行うため、パフォーマンスが中心的な役割を果たします。多くの場合、高スループットのデータ ストリームが持続的に必要とされます。これらのプラットフォームは、低レイテンシ アクセスと並列データ フロー向けに最適化されているため、入力を待って計算が停止することはありません。これに対応するために、NVMeフラッシュ、高速ネットワーク、高度なファイル/オブジェクト システムなどのテクノロジがストレージ アーキテクチャに直接統合されています。
同様に重要なのが、データを複数のGPUや処理ノードに同時に効率的に提供し、高価なAIハードウェアのリターンを低下させるボトルネックを回避することです。AIストレージ サービスは、インテリジェントなキャッシング、プリフェッチ、ワークロード対応アルゴリズムを使用してパフォーマンスを継続的に監視、最適化し、パイプラインをフルスピードで動作させます。
一般に、AIストレージ ソリューションでは、大規模データセットの格納コストの管理に役立つデータ削減がサポートされています。重複排除、圧縮、イレイジャー コーディングなどの方法により、データの整合性を維持しながらストレージのフットプリントを最小限に抑えることができます。これは、AI プロジェクトで一般的に使用される大量の画像、ビデオ フレーム、ログ ファイルを処理する場合に重要です。
また、データ削減によってネットワーク インフラの負荷が軽減され、ストレージ ノードとコンピューティング ノードの間でトレーニング セットやテスト セットを迅速に移動できるようになります。これにより、組織は既存の投資からより多くの価値を引き出すことができ、継続的な拡張や高価なハードウェアのアップグレードを先延ばしまたは不要にすることができます。
従来のストレージとは異なり、AIストレージ サービスは、多くの場合、機械学習やディープ ラーニングのワークフロー固有のニーズを直接サポートする専用アーキテクチャに基づいて構築されています。これには、並列ファイルシステムの使用、「ホット」データと「コールド」データを動的に移動する階層化ストレージ、またはGPUサーバとの直接統合によるデータ処理パスの最適化が含まれます。
AIワークロードの読み取りと書き込みのパターンは大きく変化するため、こうした特殊なアーキテクチャは適応力に優れインテリジェントでなければなりません。予測不可能なワークロードへの迅速な対応を優先し、多くの場合、計測と分析を組み込んで、現在の使用状況に基づいてストレージのパフォーマンスとレイアウトを自動的に調整します。新しいユースケースが出現するにつれて、これらのアーキテクチャは最新のAIフレームワークとハードウェアアクセラレータをサポートするように進化します。
AIストレージ サービスは、TensorFlow、PyTorch、分散型トレーニング オーケストレーション ツールなど、一般的なAIおよびデータ分析プラットフォームとネイティブに統合するように設計されるようになっています。APIレベルのサポートとプラグインにより、データ パイプライン導入時の摩擦が軽減され、データの取り込みと前処理からモデルのデプロイまで、シームレスなワークフローを実現できます。
ネイティブ統合により、より短時間で有用な知見が得られ、データ サイエンス チームの管理が全体的に簡易化されます。また、データの移動と利用のパターンを詳細に可視化することで、スマートなデータ配置とワークフローの自動化を実現できます。
AIストレージ サービスのデータ セキュリティは、機密性の高いトレーニング データ、知的財産、個人情報の保存に関連して生じるプライバシー、コンプライアンス、ガバナンスの課題に対処します。データへの不正アクセスを防止するために、保管時と転送時の暗号化を標準装備しています。ロールベースのアクセス制御と監査機能により、許可されたユーザーとサービスのみがデータを取得または変更できることをさらに保証します。
最新のAIストレージ ソリューションは、（HIPAAやGDPRなどの）規制コンプライアンス認定をサポートし、異常検出機能を利用して異常なデータ アクセスパターンのフラグを立てることで、新たな脅威にも対処します。自動化されたデータ保護とバックアップルーチンによりデータ履歴が保持され、ID管理プラットフォームとの統合により、アクセスを一元的に制御できます。
NetApp は、データの収集と準備からトレーニング、推論、アーカイブに至るまで、AIライフサイクル全体をサポートする包括的なAIストレージ ソリューションを提供しています。その統合プラットフォームは、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド環境全体でシームレスに統合され、AIワークロードに柔軟性と拡張性をもたらします。NetApp は、ONTAPデータ管理ソフトウェアを活用し、ハイパフォーマンス、データ保護、運用のシンプルさを実現します。
主な特徴は以下のとおりです。
制限事項（G2でユーザーから報告）：
NetAppのAIストレージ ソリューションは、AIイニシアチブをサポートするための統合された拡張性の高い安全なプラットフォームを求める組織に適していますが、潜在的なユーザはプラットフォームを評価する際にセットアップの複雑さとコストを考慮する必要があります。
Pure Storageは、オンプレミスとパブリック クラウドにまたがるユニファイドなas-a-serviceストレージ プラットフォームを提供します。ブロック、ファイル、オブジェクトの各ストレージを共通のオペレーティング システムに統合し、一元的な制御と自動化を実現します。このプラットフォームはEvergreenアーキテクチャを使用しており、Pure1とPure Fusionを通じて、無停止のアップグレードと管理を行えます。これはサブスクリプションを通じて提供される独自のスタックであり、採用とベンダー ロックインを関連付けます。
主な特徴は以下のとおりです。
制限事項（G2でユーザーから報告）：
WEKAは、AI、機械学習、ディープ ラーニングのワークロード向けに目的に即したハイパフォーマンスでソフトウェアで定義されるデータ プラットフォームを提供します。WEKAは、複数のストレージ タイプを、オンプレミス環境とクラウド環境でシームレスに連携する統合システムに統合します。ただし、トレーニング全体に焦点が当てられており、AIライフサイクル全体をサポートしているわけではありません。
主な特徴は以下のとおりです。
制限事項（G2でユーザーから報告）：
VAST Dataは、最新のAIワークロードに必要な拡張性、スピード、耐障害性をサポートするAI データ プラットフォームを提供します。VASTは、フラッシュファーストの単一層アーキテクチャで従来のボトルネックを解消することで、従来のストレージ アーキテクチャの制約を解消します。分離型設計でコンピューティングとストレージが分離され、個別に拡張できます。ただし、AIデータ パイプライン全体をサポートしているわけではありません。
主な特徴は以下のとおりです。
制限事項（G2でユーザーから報告）：
Dell AI Data Platformは、PowerScale、ObjectScale、Dell Data Lakehouseを統合し、データの取り込みと処理から環境全体のセキュリティまで、AIライフサイクルをサポートします。ただし、レガシーに偏ったソリューションになりかねないため、ハイブリッドAIやマルチクラウドAIには適していません。
主な特徴は以下のとおりです。
AIストレージ サービスは、最新のAIワークロードに必要なパフォーマンス、柔軟性、耐障害性を実現するうえで重要な役割を果たします。機械学習モデルや大量のデータを処理するモデルの利用が拡大すると、従来型のストレージ ソリューションでは、AIデータの量、スピード、変動性に対処できないことが多くなります。
これらのサービスは、目的に即したアーキテクチャ、インテリジェントなデータ管理、AIエコシステムとの緊密な統合を活用して、効率的なモデル開発、分析情報を得るまでの時間短縮、業界全体での持続的なイノベーションの基盤を提供します。