ストレージを戦略的な強みに

AIワークロードにはデータが生成され、利用される場所にデータを引き寄せる性質があり、その動きはさらに加速しています。ストレージ戦略では、データが以前どこに保存されていたかではなく、データをどこに保存すべきかという点を考慮する必要があります。

最新の戦略は、ストレージ環境やメディア・タイプの垣根を超えてデータを柔軟な移動し、階層化できるように、AIワークロードのスループットやアクセス・パターン、容量、ガバナンス上の要件に基づいて計画されます。

電力とスペースがAIデータ・センターの主な制約要素となる中、ワットあたりのテラバイト数および平方フィートあたりのテラバイト数が、大規模な推論エコノミクスを実現する上での新たな最適化指標となっています。

新たに登場するデータ・タイプやワークロード、利用モデルを予想し、AIのロードマップや長期的な容量計画に沿ってストレージの調達を行うのが、もっとも堅牢なストレージ戦略と言えます。