2025年11月28日

データストレージの進化を牽引する「新しいアプリ」「新しいデータ」「新しいレジリエンス」

デジタル化とインテリジェント化の進展は、かつてないスピードで加速しています。様々な産業でデジタルトランスフォーメーション(DX)が深化し、重要な局面を迎える中、データストレージ市場は大きな課題と同時に、新たな機会にも満ちています。

新しいアプリケーションの急増

56%を超える企業が、生産や意思決定システムにAIアプリケーションを導入しています。また、クラウドネイティブ・アプリケーションが、パブリッククラウドからオンプレミスのデータセンターへ回帰する動きも増加しています。

新しいデータの増大

新規データの80%は非構造化データであり、その年間平均成長率(CAGR)は38%に達しています。

新しいレジリエンスの試練

ランサムウェアの亜種は前年比98%という猛烈なペースで増加し、14.1%の企業がランサムウェア攻撃によってデータを永久に破損しています。データストレージ業界全体として、これらの急激な変化と課題に対応するための革新的な技術と製品が求められています。

「新しいアプリ」:データ構造の理解による価値創出の加速

ストレージは、新しいアプリケーションの要求に応えるため、データの構造化(Data Diagrams)を通じて価値の採掘を加速させる必要があります。

例えば、自動運転車のトレーニングを考えてみましょう。トレーニングデータには、交通信号、道路標識、歩行者、気象条件、速度、車間距離など、多岐にわたる情報が含まれます。これらのデータはすべて保存され、そのほとんどがリアルタイムで分析される必要があります。大規模AIモデルは、基本的および高度なデータパターンを把握できますが、これらのモデルが必要とするデータのタイミング、畳み込み(convolution)、プーリング(pooling)は、データストレージリソースのパフォーマンス、信頼性、レジリエンスにますます強く依存します。

データストレージとアプリケーション間の連携モデルは、今まさに再構築されつつあります。ストレージシステムには、新しいデータフォーマット、高性能な共有キャッシング、ネットワークトラフィックの集約に対応するため、ニアデータ・プロセッシング(データの近傍処理)能力を提供できることが必須です。これは、AIベースのビッグデータモデルが、ディープニューラルネットワーク(DNN)、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、リカレントニューラルネットワーク(RNN)の学習において、データ認識を容易にし、迅速な意思決定を実現するのに役立ちます。これらの能力はすべて、自動運転に必要な研究とシステムトレーニングを促進する鍵となります。

さらに、多くの新しいアプリケーションがパブリッククラウドからオンプレミスのデータセンターへ移行しているため、データストレージは様々なクラウドネイティブ・アプリケーションへの適応が必要です。従来のデータセンターのインフラは、適切なコンテナ技術が不足しているため、これらの新しいアプリケーションに対応できません。将来のデータストレージは、コンテナ・エコシステムをより強力にサポートできる必要があります。

統合型コンテナ・ストレージ・インターフェース(CSI)と拡張型コンテナ・ディザスタリカバリ(CDR)インターフェースを備えたストレージの需要が高まっています。上位層のアプリケーションをクラウドに移行する際、ストレージシステムはデータの永続性を確保しつつ、異なるデータセンター間でデータをシームレスに相互接続できるようにします。MAGNA Storageは、アクティブ・アクティブのディザスタリカバリ(DR)を可能にするコンテナ・ストレージ・ソリューションを提供し、目標復旧時点(RPO)ゼロと90秒未満の目標復旧時間(RTO)を達成可能です。現在、世界中で80以上の戦略的組織がMAGNA Storageのコンテナ・ストレージ・ソリューションを採用しています。

「新しいデータ」:インテリジェントなデータファブリックによるデータグラビティの克服

ストレージは、インテリジェント・データファブリックを活用し、データグラビティ(データの重力)の問題を解決する必要があります。ストレージシステムは、システム、地域、クラウドを超えて、統一されたグローバルなデータビューとスケジューリング機能を提供することが求められます。MAGNA Storageのソリューションは、グローバルファイルシステム(GFS)を活用することで、異なるクラウド間(プライベートまたはパブリック)、さらには異種ストレージ間でさえも、データへの容易なアクセスを可能にします。顧客がどのクラウドを使用していても、グローバルなデータビューは常に利用可能であり、すぐに活用できます。これにより、グローバルなデータ利用が促進され、「データ中心のアプリケーション」と価値あるデータ取得を強力に支援します。

非構造化データは、意思決定と生産プロセスを促進する上で不可欠であり、私たちが扱う非構造化データの量は日々、そして年々増加の一途を辿っています。これは、非構造化データ向けに設計された、より高性能なスケールアウト・ストレージが必要であることを意味します。加えて、非構造化データは、バックアップやアーカイブデータよりもはるかに高性能なストレージ・アーキテクチャを必要とします。帯域幅とIOPSは、それぞれ100倍と1000倍に増加させる必要があります。

「新しいレジリエンス」:ストレージへの本質的なデータセキュリティ能力の搭載

ストレージはまた、環境的な損害と人的な損害の両方から防御する必要があります。特に、ランサムウェアによるリスクは増大の一途をたどっています。組み込みのデータセキュリティ機能により、ストレージは損害に対して能動的に防御することが可能です。典型的なITインフラは階層化されているため(アプリケーション、ネットワーク、境界(ペリメータ)など)、階層的な保護が不可欠です。ストレージはITインフラの根幹であるため、データレジリエンスの最後の防衛線として機能するために、本質的なデータセキュリティ能力を備えていなければならないことは明白です。

例えるなら、もしあなたがドラゴンのように財宝を蓄えているなら、それを守るために頑丈な門のある城を築き、兵士のチームを巡回させたいと思うでしょう。しかし、セキュリティシステムで最も重要な部分は「金庫」です。それが最後の防衛線となります。金庫なしでお金をテーブルの上に置いておくだけでは、抜け目ない泥棒が城に忍び込んで盗み出すのは簡単になってしまいます。

多くの企業は、エッジでのファイアウォールや侵入検知システム、ネットワーク層でのサンドボックスやブロックリストの設定、アプリケーション層でのアクセス制御といったツールに依存しています。しかし、これらの対策は、重要なデータを実際に保護するという点では十分ではない可能性があります。この懸念に対処するため、MAGNA Storageは最後の防衛線として機能し、正確な検知、Write Once Read Many(WORM)、データ暗号化、セキュア・スナップショット、エアギャップなどの高度な能力を活用して、破られないシステム、改ざん不可能なデータ、回復可能なサービスを提供いたします。

新しいアプリ、新しいデータ、そして新しいレジリエンスが、データストレージ業界の発展を力強く推進します。2022年における上位5社のExternal Controller-Based (ECB) ストレージベンダーの総出荷容量は、2012年の3倍でした。この出荷容量は、今後10年間でさらに10倍に成長し、2032年には100EBのデータに達し、YB(ヨタバイト)時代を迎えると予想されています。

免責事項

この記事に記載されている見解や意見は著者個人のものであり、MAGNA Storageの公式な方針、立場、製品、技術を必ずしも反映するものではありません。MAGNA Storageの製品および技術に関する詳細が必要な場合は、当社ウェブサイトをご覧いただくか、当社までお問い合わせください。

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