高性能データ分析ストレージソリューション

今こそHPDA

インターナショナルデータコーポレーション（IDC）によると、世界の高性能コンピューティング（HPC、High Performance Computing）データセンターの67％がAIやビッグデータ技術を利用しています。HPC、AI、ビッグデータの融合が加速することで、データ集約型の高性能データ分析（HPDA、High-Performance Data Analytics）が登場しています。しかし、自律運用、ゲノム配列解析、天気予報などのデータ集約型アプリの爆発的な普及により、リアルタイムのデータ分析に対する要求が高まっています。また、コンピューティングパワーがシングルクラウドからマルチクラウドのヘテロジニアスに移行するにつれ、ワークロードモデルはより複雑になり、大量のデータからより大きな価値を引き出すソリューションが急務となっています。

データの爆発的増加

複雑なワークロードモデル

非効率な分析とモビリティ

世界のデータは2025年までに180ZBに達すると言われています。より多くのデータを長期間保存する必要があります。

ゲノム配列解析のようなHPDAシナリオは、数十倍のデータ増加をもたらします。

ハイペリオンリサーチ（Hyperion Research）社のホワイトペーパー『データ集約型HPCのトレンド（The Trend of Data-intensive HPC）』では、コンピューティングからデータを多用するワークロード（主にHPDA、AI、機械学習、ディープラーニング）への移行において、研究者、エンジニア、データアナリストは、結果を出すまでの時間を短縮したいと考えていることが強調されています。そのためにはストレージが重要ですが、ストレージが抱える課題を再定義する必要があります。

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データの爆発的増加

世界のデータは2025年までに180ZBに達すると言われています。より多くのデータを長期間保存する必要があります。

ゲノム配列解析のようなHPDAシナリオは、数十倍のデータ増加をもたらします。

複雑なワークロードモデル

単一のコンピューティングパワーがヘテロジニアス（GPU、ASIC、FPGA）に進化し、多様なワークロードへの課題が増加します。

サービスの処理段階ごとにワークロードモデルが異なるため、1台のストレージデバイスで高帯域とIOPSの両方を実現する必要があります。

非効率な分析とモビリティ

データの読み書き性能がコンピューティングパワーに対応しておらず、ストレージが分析効率のボトルネックになっています。

データアクセスプロトコルが多様化しているため、プロトコル間のデータ移動が非効率的で、移行に時間がかかっています。

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データ集約型HPDAソリューションとは？

HPDAにはビッグデータやAIワークロードのように、HPCリソースを使用するデータインテンシブなワークロードが含まれます。それは大規模なデータ量、遅延の影響を受けやすい処理、複雑なアルゴリズムなどの大きな課題をもたらします。データ集約型のHPDAソリューションはスーパーコンピューティングセンター、研究機関、企業にデータ基盤を提供し、データ集約型アプリの課題に容易に対処し、データから価値とインテリジェンスを引き出すことを支援します。

効率的なサービス

超低遅延のデータ分析は瞬時に洞察を得たいというニーズに応え、研究開発期間を短縮します。また、開発、テスト、生産の各段階でデータをシームレスに共有し、効率的なデータモビリティを実現します。

シンプルな管理

単一のストレージシステムはプロトコル間のデータモビリティをサポートし、高いサービスの俊敏性を備えた統合されたリソースO&Mを提供し、多様なコンピューティングパワーの要件を満たします。

コストの最適化

インテリジェントな階層化により、ホットデータとコールドデータを異なるストレージメディアに保存し、データの価値を最大化するとともに、フットプリントとエネルギー消費を削減し、データのライフサイクルを通じて最適なコスト効率を実現します。

データインテンシブなHPDAソリューションの利点？

データは今や戦略的なビジネス資源であり、データインテンシブなHPDAソリューションはこれをサポートするために設計されています。ハイエンドのストレージを中心に、気象学や海洋学、スーパーコンピューティングセンター、ゲノム配列解析、エネルギー探査など、扱うデータ量の多いHPCのシナリオに、効率的で費用対効果の高いプラットフォームを提供します。

気象学および海洋学｜より精確に

天気予報の精度が高まるにつれ、データの更新頻度は2時間に1回から数分に1回へと増加し、データセンターのストレージに求められる並列計算能力も高くなっています。当社のソリューションは以下を実現します。

ハイエンドストレージによる重要なリアルタイムサービスの安定稼働

ハイブリッドワークロード設計によるリアルタイムで高精度なデータ分析?処理の実現

スーパーコンピューティングセンター｜よりインテリジェントに

従来のコンピューティングからインテリジェントコンピューティングへの移行により、ペタスケールからエクサスケールへと性能が向上し、データ量が増大します。スーパーコンピューティングセンターの複雑なマルチテナントのワークロードモデルに適応するためには、ストレージはクロスプロトコルアクセス、リソースアイソレーション、QoS（Quality of Service）をサポートする必要があります。当社のソリューションは以下を提供します。

HPC専用並列ファイルシステムによる高い処理効率

様々なアプリケーションシステムのアクセスニーズを満たすマルチプロトコル対応、HPC、ビッグデータ、AIプラットフォーム間でのデータモビリティを可能にし、TCO（総所有コスト）を低減

フルライフサイクルでのインテリジェントな管理による管理効率の向上

ゲノム配列解析｜より効率的に

効率的なゲノム配列解析は、病気の治療や新薬の開発に役立ちます。HPDA時代には、1台のゲノムシーケンサで毎日最大6TBのデータが生成され、そのすべてを長期的に保存しなければなりません。そのためには高いストレージ性能、安定性、費用対効果が求められます。当社のソリューションは以下を実現します。

全体的なストレージ性能の向上により、13年かかっていたレポート出力がわずか1日に短縮され、安定した高帯域でのゲノム解析?検査が可能に

データ移行なしの迅速なハイブリッド解析によって、さらに強力なゲノム解析能力を提供

エネルギー探査｜より費用対効果を高く

地震探査は2Dから3D、4Dへと進化し、データ量は5倍から10倍に増加しています。地震データの処理では、1PBあたりの総帯域幅が2～20GB/s、 I/Oあたりの遅延が200～400μsに達するため、優れたストレージの拡張性、帯域幅、低遅延が必要な要素となります。費用対効果の高いエネルギー探索は、 TCOの削減につながります。そのため、当社のソリューションは以下を保証します。

階層型ストレージにより、物理的なストレージスペースの使用量を減らし、TCOを削減

ワンタイムデプロイメントとオンデマンド拡張により、安心して長期的なデータ増加を実現

気象学および海洋学

スーパーコンピューティングセンター

ゲノム配列解析

エネルギー探査