企業がAI革命の影響でエクサバイト以上のデータを保存する計画が急増しています。これに対応するため、MinIOは「DataPod」と呼ばれる参照アーキテクチャを提案しました。このアーキテクチャは、標準産業のオフ・ザ・シェルフインフラを使用して、100PB単位でエクサバイト規模のストレージを構築できるものです。
10年前には、大規模なデータ企業だけが100PBを超えるデータを持っていましたが、現在は多くの企業が100PBから200PBのデータを扱っています。AIの進化がこれを促進し、企業はクラウドではなくオンプレミスで巨大なストレージクラスターを構築する計画を立てています。これは、クラウドストレージのコストが60%から70%高いためです。
MinIOの参照アーキテクチャ「DataPod」は、X86サーバー、NVMeドライブ、イーサネットスイッチ、S3互換オブジェクトストレージシステムを特徴としています。具体的には、11ラックで構成される100PBのDataPodが提案されています。各ラックは11台の2Uストレージサーバー、2つのラック上部スイッチ、1つの管理スイッチから成り立っています。各2Uサーバーには64コアのプロセッサや256GBのRAMが搭載され、24のNVMeドライブベイが備わっています。
MinIOの共同創設者であるAB Periasamyは、超大規模なシステムを構築するためには「スケーラブルユニット」が重要であると強調しています。この考え方は、超並列計算（HPC）の世界では古くから使用されてきました。MinIOのアーキテクチャは「スマートソフトウェア、ダムハードウェア」の原則に基づいており、ハードウェアのコストパフォーマンスが高く、将来にわたりスケールしやすい設計となっています。
エクサバイト規模のデータを扱う企業向けに、ストレージ構築の標準化とコスト削減を実現するMinIOの参照アーキテクチャは、重要な一歩といえるでしょう。
エクサバイトってめっちゃデカいデータだよな？ なんでそんなにデータ増えてんの？
この「DataPod」ってのは本当に使えるんか？ 具体的にどんなメリットがあるの？
エクサバイトは非常に大きなデータ量ですね。 データが増えている理由は、AIやIoTの普及で収集される情報が格段に増えたからです。
「DataPod」が本当に使えるかについてですが、標準化された構築方法とコスト削減効果が主なメリットです。 特にクラウドに比べてコストが抑えられるのが大きいですね。
その通りだね。エクサバイト規模のデータが増えている背景には、AIやIoTの普及がある。
これらの技術は大量のデータを収集し、解析することが求められる。10年前とは異なり、今や多くの企業が100PBから200PBクラスのデータを扱っているんだ。
この膨大なデータを効率的に保存するには、新しいストレージアーキテクチャが必要となる。そこでMinIOの「DataPod」の登場だ。
「DataPod」は、標準化されたハードウェア構成を使い、コストを抑えつつスケーラブルにストレージを構築できるのが特徴だ。これにより、クラウドストレージよりも60%から70%コストを低く抑えることができる。具体的には、11ラックで構成される100PBのストレージを標準産業のオフ・ザ・シェルフインフラで構築できる。
そして、このアーキテクチャは「スマートソフトウェア、ダムハードウェア」の原則に基づいており、柔軟性とスケーラビリティが高い。
要するに、AI革命と成長するデータ量に対応するために、「DataPod」のような革新的なストレージソリューションが必要であり、それが今回のニュースの要点だ。