AIストレージ AIストレージとは
AIストレージは、機械学習/AIワークロード専用のインフラストラクチャです。AIアプリケーションによって生成された膨大な量のデータを管理するためのパフォーマンスに優れたスケーラブルなストレージオプションが含まれており、データへの迅速なアクセスと処理を保証します。このようなストレージシステムは、多くの場合、効果を最大限まで高めてコストを削減するための (重複排除と圧縮を含む) データ削減や階層化などのテクノロジーを搭載しています。また、AIストレージはデータセキュリティに重点を置いており、アクセス制御と暗号化を利用してプライベートデータを保護します。AIフレームワークの統合によってデータアクセスと処理が効率化され、AI/MLアプリケーションの開発が可能になります。
所要時間: 5分39秒 | 更新日: 2025年10月29日
目次
AIストレージの重要性
あらゆる業界でAIテクノロジーの利用が拡大するなかで、AIワークロードに対応するストレージソリューションのニーズも増大しています。ここでは、データを多用するジョブの管理、モデル推論の支援、トレーニング、関連する問題の解決におけるAIストレージの価値に重点を置いて説明します。
- AIストレージとデータを多用するワークロード: AIのデータ集約とデータ準備の段階では膨大なデータが使用され、多くのストレージ容量が必要となります。AIワークロードによって生成された膨大なデータを管理し、スムーズなアクセスと処理を実現するうえで欠かせないのが、効果的なストレージソリューションです。
- AIモデルの推論とトレーニングにおけるストレージ: AIのトレーニングとチューニング、および推論段階では、最高レベルのパフォーマンスが要求されます。AIデータパイプラインのこうした段階では、読み取り操作と書き込み操作の両方で優れたパフォーマンスを発揮する、効果的なストレージソリューションが必要となります。チェックポインティングなど、AIモデルのトレーニングに使用される大規模データセットは、迅速に取得して保存し、モデルのトレーニングに繰り返し使用する必要があります。正確な推論予測と評価を行うには、リアルタイムデータが必要となります。効果的なAIストレージソリューションでは、迅速なデータ取得と処理が可能になり、トレーニングと推論作業の両方でパフォーマンスが向上します。
- AIワークロードがもたらすストレージの課題: AI対応ストレージには、スケーラビリティ、パフォーマンス、データ管理などの問題があります。増大するAIデータセットをサポートするには、ストレージシステムが簡単に拡張できなければなりません。AIワークロードの処理には、高性能ストレージが必要です。データセキュリティと規制順守によって保護が強化されるとはいえ、ストレージの効率を最大限に高めてコストを削減するには、AIストレージの展開にデータ削減 (重複排除と圧縮を含む) も組み込む必要があります。こうした課題に対処して初めて、AI/MLアプリケーションを最大限に活用することができます。
最適なAIストレージの選択
AIを運用に組み込む企業が増えるなか、適切なストレージソリューションを選択することが重要となっています。AIストレージの選択にあたっては、AIワークロードのニーズ分析とストレージソリューションの評価が必要となります。
- AIストレージの選択: AIストレージソリューションを選択するときは、スケーラビリティ、パフォーマンス、データ管理機能、セキュリティ機能のすべてに留意する必要があります。AIワークロードに固有のニーズを把握することが、最適なストレージオプションを選択するうえで重要となります。
- AIワークロードのストレージ要件: AIワークロードには、膨大なデータを管理、処理、利用できるだけでなく、高いパフォーマンスを発揮し、拡張によってデータセットの増大に対応することが可能なストレージシステムが必要です。また、ストレージソリューションには、有効性とデータセキュリティを最大限に高める、データ重複排除、圧縮、暗号化などの機能も必要となります。
- AIストレージソリューション: クラウドベースのストレージサービス、専門的なAIストレージソリューション、従来のストレージシステムなど、複数のAIストレージオプションがあります。スケーラビリティ、パフォーマンス、高コスト効率、AIフレームワークの互換性はいずれも、AIのニーズに最適なストレージソリューションを選択するのに役立ちます。
AIストレージの最適化
AIストレージのパフォーマンスと効率を最適化するには、最新のデータ管理手法とAI主導の分析を活用する必要があります。
- AIストレージデータ管理戦略: データの重複排除、圧縮、階層化などの効果的なデータ管理手法を使用することにより、AIシステムのストレージの使用量を最適化してコストを削減できます。データライフサイクル管理戦略を実行することのもう1つのメリットが、関連性とアクセス頻度に従ってデータストレージの優先順位を決定できることです。
- AIストレージ手法の実装: AIストレージソリューションのパフォーマンスとスケーラビリティは、ハードウェアアクセラレーション、分散ストレージシステム、並列処理などの戦略を利用することで向上させることができます。組織は、こうした戦略を取り入れることで増大するAIデータを適切に処理し、データ処理の時間を短縮することができます。
- AI主導のストレージ分析の使用: 企業は、AIによるストレージ分析を利用してストレージのニーズを予測し、パフォーマンスの問題を特定できます。組織のストレージ管理にAIを活用することで、リソース割り当てを強化して運用を効率化しつつ、AIインフラストラクチャの適切な運用を実現できます。
AIストレージによるデータ保護
データセキュリティやコンプライアンスの問題が発生するなかで、データセキュリティと規制遵守におけるAIストレージの重要性が増しています。
- データの保護と暗号化: 不正アクセスや侵害を防止するには、機密性の高いAIデータを暗号化してアクセスを制御することが重要です。それにより、ストレージのライフスパン全体にわたってデータの機密性と完全性を確保できます。
- コンプライアンスおよび規制要件: 業界固有の規制とプライバシー法に準拠するには、監査証跡、データレジデンシー管理、暗号キー管理など、AIストレージの展開に欠かせない機能が必要です。
- AIデータのセキュリティ: AIデータのセキュリティ対策強化には、プロアクティブな脅威検出、異常検知、脆弱性評価などが含まれます。また、継続的な監視と迅速な対応の仕組みも、リスクを最小限に抑えてサイバー攻撃やデータ侵害から保護するうえで必要となります。
AIストレージの動向
ストレージが発展するなかで最新の状態を維持するためにAIは進化しており、AIストレージの最新動向を把握しておく必要があります。
- AIストレージの進歩: NVMe SSD、ストレージクラスメモリ (SCM)、不揮発性メモリをはじめとするさまざまなストレージテクノロジーのイノベーションにより、ストレージのスピードと容量が向上しています。それによってAIが、データに素早くアクセスして処理、保管できるようになりました。
- AIストレージとエッジコンピューティング: エッジコンピューティングには、エッジ環境向けの分散型AIストレージソリューションが必要です。これらのソリューションにより、リアルタイムのデータ処理と分析をデータソースの近くで行えるようになるため、レイテンシが短縮されて必要な帯域幅が少なくなります。
- 新しいAI対応ストレージ: AIワークロード専用のストレージソリューションとして、AIに最適化されたストレージアーキテクチャー、Storage-as-a-serviceプロバイダー、AI主導のストレージ管理プラットフォームなどがあります。これらのソリューションは、AIアプリケーションにおけるデータ管理、スケーラビリティ、パフォーマンスなどのニーズに対応します。
HPEとAIストレージ
HPE Alletra Storage MP X10000: X10000は、自動化されたメタデータエンリッチメントサービス、高性能のオールフラッシュオブジェクトストレージ、大容量、手間のかからない管理機能が組み合わさった、独自のソフトウェア デファインド スケールアウトデータシステムです。HPE X10000により、分析用アクティブデータレイクの構築、生成AIと大規模言語モデル (LLM) の実装、バックアップからの迅速な復元など、データ主導型のあらゆる取り組みに対する価値実現時間が短縮します。HPE X10000では、業界初の分散型マルチプロトコルアーキテクチャーを最大限に活用し、同一ハードウェアでテラバイトからエクサバイトまでスケーリングできるようになっています。容量とパフォーマンスを個別に拡張できるため、コスト効率が得られます。
HPE Alletra Storage MP X10000はHPE GreenLakeクラウドにより管理されるため、ブロック、ファイル、オブジェクトストレージの各サービスに対してシンプルで統一されたクラウド管理が可能になります。これにより、企業はハイブリッド環境を最適化してAIを最大限に活用できます。
HPE GreenLake for File Storage: このソリューションは、AIスケールでエンタープライズレベルのパフォーマンスを実現してAIのあらゆる段階をサポートするとともに、最もデータを多用するAIアプリケーションを高速化してデータからさらなる価値を引き出します。また、生産性を向上させる直感的なクラウドエクスペリエンスでAIスケールの大幅な簡素化を実現し、AIスケールの効率化によってROIと持続可能性を向上させます。
AIストレージの適応性と拡張性が向上し、企業は膨大なデータを処理することができます。HPE GreenLake Edge-to-Cloudプラットフォームですべてが管理されるため、組織はストレージリソースをオンデマンドで構築したり拡張したりでき、使用した分の料金を支払うだけで済みます。HPE GreenLake for File Storageは、AIワークロードのパフォーマンス、効率、セキュリティを最適化します。重複排除と圧縮、暗号化を上回る、Similarityアルゴリズムを使用したデータ削減により、組織はデータから有益な情報を迅速かつ確実に取得できます。
AIストレージに関するよくある質問
AIワークロードにこれほどのストレージパフォーマンスが必要なのはなぜですか。
トレーニングとファインチューニングでは膨大なデータセットを繰り返し読み取ります。また推論パイプラインでは埋め込みと特徴量を何度も再スキャンします。ストレージが持続的な帯域幅を提供して同時実行を行えない場合、ボトルネックはCPU/GPUからデータI/Oに移行します。
ストレージはどのようにしてGPUをビジー状態に維持するのですか。
各ノードでマルチGB/秒を維持したり、小さいファイルのオーバーヘッドを最小限に抑えたり、幅広いパラレリズム (スケールアウトファイル/オブジェクト) を使用したり、処理の速い階層にホットシャードを配置したり、容量とスループットの独立した拡張を可能にしたりすることにより、GPUクラスターがアイドル状態にならないようにします。
AIのコンピュートとは独立してストレージを拡張できますか。
はい。現在では、GPUノードのオーバープロビジョニングやアンダープロビジョニングを回避するために、分散型スケールアウト設計が推奨されています。
AIにはオールフラッシュが必要ですか。
フラッシュは多くの場合、ホットステージやランダム読み取りが多いステージ (機能ストア、ベクターDB、スクラッチ) に使用されます。多くのチームは、コールドデータやアクセス頻度の低いトレーニングデータをオブジェクトストレージに配置し、必要な場合にのみフラッシュに移行します。
AIデータセットのデータガバナンスとデータプライバシーを管理するにはどうすればよいですか。
分類を使用してPII/機密データを特定し、トレーニング前にポリシーベースのマスキングまたは除外を適用し、新しいデータを継続的にスキャンします。
ハイブリッドまたはマルチクラウドAIストレージを管理するにはどうすればよいですか。
「データグラビティ」のコストを削減するために、大規模なコーパスをGPUクラスターの近くに保持し、トレーニング/推論が実行される場所にサブセットを複製またはキャッシュします。オンプレミスとクラウド全体で一貫したデータサービス (バージョン管理、スナップショット、ライフサイクルポリシー) を使用して、MLOpsを簡素化します。
ストレージはAIの柔軟性とサイバーリカバリにどのような影響を与えますか。
不変のスナップショット、論理的なエアギャップ、迅速な並列リストアを計画して、インシデント発生後すぐにトレーニングセット、特徴量、アーチファクトを復元できるようにします。AIチームにとって、長時間のGPUダウンタイムは許容できません。
AIストレージコストを制御する最善の方法について教えてください。
コールドデータをオブジェクトに階層化し、ライフサイクルポリシー (昇格 → トレーニング → 降格) を自動化し、可能な場合は圧縮し、トレーニングスナップショットの重複を排除します。容量とパフォーマンスを切り離すことで、GPUやストレージの過剰購入を回避します。
AI対応ストレージのベンチマークを行うにはどうすればよいですか。
実際のデータセットに対して代表的なデータローダーを実行し、ワーカーあたりの持続的な読み取り帯域幅、メタデータ操作数/秒、同時実行時のテールレイテンシ、および最初のエポックまでの時間を測定します。GPU使用率と比較して、I/Oバウンドになっていないことを確認します。
AIストレージにはどのようなセキュリティ制御を含める必要がありますか。
保存データと転送中データの暗号化、堅牢なアイデンティティ/ロール制御、不変のスナップショット、データセット/プロンプトのWORMオプション、迅速なリカバリテストを実施します。データ分類と組み合わせることで、制限されたデータをトレーニングから除外します。