分散型ストレージ 分散型ストレージとは
分散ストレージは、ストレージリソースがコンピューティング リソースから分離されているデータストレージシステムのアーキテクチャです。この分離により、ストレージとコンピューティングリソースを個別に拡張できるようになり、リソースの使用率が向上し、柔軟性が向上し、コストが削減される可能性があります。
従来のストレージアーキテクチャでは、ストレージリソースとコンピューティングリソースが同じ物理サーバー内に緊密に統合されています。これにより、ストレージ容量やコンピューティング能力が十分に活用されないなど、非効率が生じる可能性があります。一方、分散型ストレージでは、高速ネットワークテクノロジーを使用してストレージデバイスをコンピューティングノードに接続します。これにより、コンピューティングノードのニーズに基づいてストレージリソースを動的に割り当てることができます。
読了所要時間: 4分 | 公開日: 2025年3月12日
目次
分散型ストレージの利点
分散型ストレージの主な利点は次のとおりです。
スケーラビリティ: ストレージとコンピューティングリソースは個別に拡張できるため、リソースをより効率的に使用できます。
柔軟性: リソースは、ワークロードの需要に基づいて動的に割り当ておよび再割り当てできます。
費用対効果: リソースの使用率が向上すると、組織はリソースの過剰プロビジョニングを回避できるため、コスト削減につながります。
パフォーマンスの向上: 高速ネットワーク接続により、ストレージへの低遅延アクセスが可能になり、システム全体のパフォーマンスが向上します。
シンプルな管理: 集中ストレージ管理により、データ保護、バックアップ、ディザスタリカバリなどのタスクを簡素化できます。
分散型ストレージは、リソースを効率的に管理および拡張する機能が重要な、クラウドコンピューティング、データセンター、大規模エンタープライズアプリケーションなどのワークロードが変化する環境で特に有用です。
分散型ストレージに最適なワークロードの種類
- 分散型ストレージは、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、柔軟性が求められるさまざまなワークロードに特に適しています。分散型ストレージのメリットが得られる主なワークロードには次のようなものがあります。
クラウドコンピューティングと仮想化
クラウドサービスプロバイダーと仮想化環境は、ストレージとコンピューティングリソースを個別に拡張できるため、リソースの使用率が向上し、コストが減ります。 - ビッグデータ分析
Hadoop、Spark、その他のビッグデータフレームワークなどのデータ集約型アプリケーションは、分散ストレージを活用して大規模なデータセットを効率的に処理することで、より高速なデータ処理と分析を行うことができます。 - ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)
高度な計算能力と高速データアクセスを必要とするHPC環境では、分散型ストレージの低レイテンシ、高スループット機能のメリットが得られます。 - 人工知能 (AI) および機械学習 (ML)
AIおよびMLのワークロードには多くの場合、大量のデータの処理と複雑なモデルのトレーニングが含まれます。分散型ストレージは、こうした要求の厳しいタスクを処理するために必要なパフォーマンスとスケーラビリティを提供できます。 - コンテンツ配信ネットワーク (CDN)とメディアストリーミング
CDNとメディアストリーミングサービスでは、大容量のメディア ファイルを効率的に保存、取得する必要があります。分散型ストレージは、これらのユースケースのパフォーマンスとスケーラビリティ最適化を支えます。 - データベースアプリケーション
リレーショナルデータベース (MySQL、PostgreSQL など) および NoSQL データベース (MongoDB、Cassandraなど) は、分散型ストレージの高可用性とパフォーマンス特性のメリットを得られます。 - トランザクションワークロード
ファイナンシャルサービスなど、高いトランザクションスループットと低レイテンシを必要とするアプリケーションでは、分散ストレージを活用してパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。 - DevOpsと継続的インテグレーションの継続的展開 (CI/CD)
リソースを迅速に起動および終了する必要がある開発環境とテスト環境では、分散型ストレージがもたらす柔軟性とアジリティが役立ちます。 - バックアップとディザスタリカバリ
分散型ストレージは、大量のデータに対してスケーラブルで効率的なストレージを提供し、迅速なリカバリ時間を保証することで、バックアップおよびディザスタリカバリソリューションを強化できます。 - エッジコンピューティング
データがデータソースの近くで処理されるエッジコンピューティングシナリオでは、分散ストレージにより、分散した複数の場所全体でストレージリソースを効率的に管理できます。 - モノのインターネット (IoT)
IoTアプリケーションは、保存および処理が必要な膨大な量のデータを生成します。分散型ストレージは、IoTデータを処理するために必要なスケーラビリティとパフォーマンスを提供できます。
総じて、分散型ストレージは、リソースの柔軟性、効率的なスケーリング、高パフォーマンスが重要な環境に最適です。ストレージをコンピューティングから分離することで、組織はインフラストラクチャをワークロードの特定のニーズに合わせて調整可能になり、効率性が向上し、コストが削減されます。
HPEは分散型ストレージに何を提供しているか
HPEは、分散型ストレージをサポートする幅広いソリューションを提供し、スケーラブルで高性能かつ効率的なストレージインフラストラクチャを求める企業のさまざまなニーズに応えます。HPEのポートフォリオには、分散型ストレージアーキテクチャを実現および最適化するために設計されたハードウェア、ソフトウェア、およびサービスが含まれています。主なサービスは次のとおりです
HPE Alletra: ワークロードに最適化されたシステムを提供するクラウドネイティブのデータ インフラストラクチャです。オンプレミスでもクラウドでも、データインフラストラクチャにシームレスなクラウドエクスペリエンスを提供します。Alletraシステムは、高パフォーマンス、スケーラビリティ、クラウド管理機能を備えた分散型ストレージモデルをサポートするように設計されています。
HPE SimpliVity: 主にハイパーコンバージドインフラストラクチャで知られていますが、コンピューティングリソースとストレージリソースを切り離すことで分散ストレージシナリオもサポートし、さまざまなワークロードに柔軟性と効率性を提供します。
HPE Synergy: IT部門が物理リソースと仮想リソースを柔軟なプールに構成できるようにする構成可能なインフラストラクチャです。コンピューティングリソースとは独立してストレージリソースの迅速なプロビジョニングとスケーリングを可能にすることで、分散型ストレージをサポートします。
HPE Ezmeralは、コンテナ化されたアプリケーションとデータ分析ワークロード向けに設計されたソフトウェアポートフォリオです。ストレージとコンピューティングを分離できるコンテナ化された環境を管理/オーケストレーションするためのプラットフォームを提供することで、分散ストレージをサポートします。
HPE GreenLakeは、オンプレミスインフラストラクチャにクラウド エクスペリエンスをもたらす従量制のIT環境モデルです。柔軟でスケーラブルな従量制課金のストレージソリューションを提供することで、分散型ストレージをサポートします。
HPE StoreFabricストレージ接続を最適化するように設計されたさまざまなネットワークソリューションを提供します。これには、ストレージとコンピュートリソース間の効率的で低レイテンシ接続を可能にする高性能アダプターとスイッチが含まれます。
HPEデータサービスクラウドコンソールは、データインフラストラクチャの統合されたクラウド管理エクスペリエンスを提供します。ハイブリッド環境全体にわたるストレージリソースの一元管理、オーケストレーション、自動化を提供することで、分散ストレージをサポートします。
HPE InfoSightは、AIと機械学習を活用して予測分析と自動サポートを提供します。問題を予測して防止し、最適なパフォーマンスとリソース使用率を確保することにより、分散ストレージを最適化します。
こうしたHPEのソリューションは、分散型ストレージ環境をサポートおよび最適化するための包括的な一連のツールとテクノロジーを提供し、高パフォーマンス、スケーラビリティ、およびストレージ リソースの効率的な管理を保証します。