スケールアウト・ストレージとは？
スケールアウト・ストレージは分散ストレージ・アーキテクチャで、ストレージ・クラスターにサーバやアプライアンスなどのノードを追加することで、ストレージ容量をシームレスに拡張することができます。通常、ディスクドライブやメモリのアップグレードなど、単一のシステムにリソースを追加するスケールアップストレージとは異なり、スケールアウトストレージは水平方向に成長するため、柔軟性が高く、リニアなスケーラビリティを提供します。
スケールアウトシステムの各ノードは、独自の処理能力、メモリ、ストレージ容量を提供するため、システムはパフォーマンスを低下させることなくワークロードの増加に対応できます。このアプローチは、マルチメディアファイル、バックアップ、ログ、機械生成データなど、大量の非構造化データを管理する企業にとって非常に有益であり、データセンター、クラウド環境、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）シナリオで広く使用されています。
スケールアウト・ストレージ・ソリューションの仕組み
スケールアウト・ストレージ・ソリューションは、相互接続された複数のノードにデータを分散することで機能します。より多くの容量やパフォーマンスが必要な場合は、現在の運用を中断することなくノードを追加できます。これらの新しいノードはクラスタに統合され、自動的にデータ分散と負荷分散に参加します。
スケールアウトアーキテクチャのデータは、多くの場合、Ceph、GlusterFS、Lustreなどの分散ファイルシステムやオブジェクトストレージプラットフォームを使用して管理されます。これらのシステムは、複数のノード間でコーディングデータを複製または消去することで、データの冗長性、耐障害性、高可用性を確保します。その結果、1つのノードに障害が発生しても、クラスタ内の他のノードからデータにアクセスできます。
このアーキテクチャ・モデルにより、企業は従来のモノリシック・ストレージ・システムの制限を回避しながら、必要なリソースに対してのみ料金を支払うことで、ストレージを段階的に拡張することができます。
スケールアウト・ストレージの利点と課題
スケールアウト・ストレージは、大規模で増大するデータセットを管理するための最新のアプローチを提供しますが、それなりのトレードオフが伴います。以下は、主な利点と潜在的な課題の内訳です。
スケールアウト・ストレージの利点
スケールアウト型ストレージは、必要に応じてノードを追加することで、リニアかつ効率的に容量を拡張することができます。このモジュール式成長モデルにより、大規模な先行投資が不要となり、企業は実際の需要に基づいて段階的にインフラを拡張することができます。特に、人工知能（AI）や機械学習（ML）のワークロードによって生成されるような、予測不可能なデータ量や急増するデータ量を伴う環境に適しています。
もう一つの重要な利点は、アーキテクチャに組み込まれた高可用性です。データは複数のノードに分散され、多くの場合複製されるため、ハードウェア障害が発生してもシステム運用はシームレスに継続されます。モデルのトレーニングやリアルタイムでの推論の実行など、大規模なデータセットへの継続的なアクセスに依存するAIアプリケーションでは、このレベルの回復力とパフォーマンスが不可欠です。また、AI主導の洞察を加速する上で重要な要素である並列データ処理にも対応しています。
スケールアウト・ストレージの課題
スケールアウト・ストレージ・ソリューションは、その長所にもかかわらず、導入と管理の面で複雑さをもたらす可能性があります。クラスタにノードを統合するには慎重な設定が必要な場合があり、分散システム全体で一貫したパフォーマンスを維持することは、特に環境の規模や範囲が大きくなるにつれて難しくなります。
もうひとつの考慮点は、長期的なコストです。初期投資は低いものの、ノードの数が増えるにつれて、特に電力、冷却、ネットワーク・インフラなどの継続的な費用がかさむ可能性があります。しかし、熱管理をより効率的に行うために液冷などの技術を採用するケースが増えており、スケールアウト環境におけるエネルギー消費の削減と密度の向上に役立っています。組織はまた、運用の安定性を維持するために、ITチームがこれらのシステムを効果的に管理できるようにする必要があります。
スケールアウト・ストレージの使用例
スケールアウト・ストレージは、スケーラブルで高スループットのデータ・インフラに依存する業界において重要な役割を果たしています。データ量が増大し続ける中、さまざまな分野の企業がこのアーキテクチャを活用して、パフォーマンス集約型のアプリケーションをサポートし、イノベーションを加速し、リアルタイムの意思決定を可能にしています。
科学研究における高速コンピューティング
ゲノミクス、気候モデリング、素粒子物理学などの分野で、研究機関はGPUやFPGAを搭載したアクセラレーテッド・コンピューティング・プラットフォームに依存しています。これらのシステムは、ペタバイト級のデータを極めて高速に生成・処理します。スケールアウト・ストレージにより、研究者は計算クラスタにデータを並列に供給することができ、I/Oボトルネックを最小限に抑え、より迅速な洞察が可能になります。また、段階的な拡張が可能なため、研究機関は既存のシステムをオーバーホールすることなく、研究需要の変化に応じてインフラを拡張することができます。
金融サービスにおけるAI
金融企業は、不正検知、アルゴリズム取引、リスクモデリングに人工知能を適用しており、これらのワークロードは膨大かつ多様なデータセットへのアクセスに依存しています。スケールアウト・ストレージは、こうしたAI金融分野のアプリケーションに必要な高スループットと低レイテンシを提供し、リアルタイムでのモデル学習と推論を可能にします。さらに、分散ストレージは、ダウンタイムやデータ損失が許されない高度に規制された業界において重要な耐障害性とコンプライアンス対応力を向上させます。
メディアとエンターテインメントのワークフロー
メディア制作、ポストプロダクション、放送のワークフローには、高解像度のビデオファイル、リアルタイムの編集、グローバルなコンテンツ配信が含まれます。スケールアウト・ストレージは、チームや場所を超えたコラボレーションをサポートする集中型でありながら分散型のプラットフォームを提供します。パフォーマンスと容量を独立して拡張できるため、クリエイティブ・プロフェッショナルは、制作サイクル中にストレージの需要が変動しても、4Kおよび8Kコンテンツを中断することなく扱うことができます。
クラウドネイティブアプリケーション開発
最新のソフトウェア開発環境では、コンテナ化されたアプリケーション、マイクロサービス、継続的インテグレーション/継続的デプロイメント（CI/CD）パイプラインが一般的に好まれています。このようなクラウドネイティブなアーキテクチャでは、動的なワークロードに永続的でスケーラブルかつ弾力性のあるデータサービスを提供できるスケールアウト型ストレージが役立ちます。開発者が新しいサービスを立ち上げたり、アプリケーションを水平方向に拡張したりする際、ストレージ・インフラストラクチャはアーキテクチャを変更することなく、シームレスに成長します。
ヘルスケアにおける高性能アナリティクス
ヘルスケアプロバイダーや研究機関は、診断、患者ケアの最適化、業務効率化のために、データ駆動型アナリティクスをますます活用するようになっています。スケールアウト・ストレージは、電子カルテ、医療画像、ゲノム情報など、多様なデータタイプを大規模に集約・分析できるようにすることで、HPCの研究開発アプリケーションをサポートします。高可用性、データ回復力、コンプライアンス対応設計により、パフォーマンスと厳格なデータ整合性の両方を必要とする環境に最適です。
よくあるご質問
- スケールアウト・ストレージはレガシーシステムでも使用できますか？はい、一部のスケールアウト ストレージ プラットフォームは、NFS、SMB、iSCSI などの標準プロトコルを使用してレガシー IT 環境と統合できるように設計されています。
- スケールアウト・ストレージはハイブリッド・クラウド環境をサポートできますか？はい、スケールアウトストレージはハイブリッドクラウドの導入に適しています。分散型であるため、オンプレミスとクラウドのインフラストラクチャ間でデータの保存とアクセスが可能で、柔軟性、ワークロードのポータビリティ、ディザスタリカバリ戦略を実現できます。
- スケールアウト・ストレージはデータ・セキュリティにどのような影響を与えますか？多くのスケールアウト型ストレージ・ソリューションは、データ・セキュリティをサポートするために、暗号化、アクセス制御、ID管理システムとの統合を内蔵しています。これらの機能により、データは転送中も保管中も確実に保護されます。