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Scality は、現代のエンタープライズ AI パイプライン内に蔓延する構造的課題を解決するために調整されたインテリジェント データ プラットフォームである ADI (Autonomous Data Infrastructure) を発表しました。 ADI は、成熟したオブジェクト ストレージ基盤上に構築された Scality の次世代コア ソリューションとして機能し、自律的なデータ管理機能を備えた同社のインフラストラクチャ スタックを拡張します。分散エンタープライズ クラスター上で実行される AI トレーニングと推論ワークロードに対して、安全で管理可能なデータ オーケストレーションを提供するように設計されています。
Scality コア ストレージ基盤
AI ワークロードが分離されたモデルのトレーニングから反復的なデータ処理や自動化された分析タスクまで拡大するにつれて、運用サイクル全体にわたってコンプライアンスに準拠した主権データ制御を維持することが非常に重要になってきています。従来のストレージ アーキテクチャでは、サイロ化されたストレージ プールとばらばらのセキュリティ ポリシーにより、企業の機密データは断片化された管理に直面しています。これにより、繰り返しのデータ移行と冗長コピーの生成が必要となり、遅延、管理オーバーヘッド、運用コストが増加します。 Scality は、この非効率なワークフローを「データ断片化税」、つまりエクサバイト規模のビジネス環境で急激に増幅するシステム上の欠陥であると定義しています。
ADI は、最適化されたアクセス遅延でエクサバイト規模のプーリングが可能な統合された自律的なデータ管理レイヤーを介して、この問題点を軽減するように設計されています。 AI ワークフロー全体で異種データ資産を統合することで、プラットフォームは冗長なデータ移動を削減し、全体的なインフラストラクチャの使用率を高めます。 Scality の内部ベンチマーク データは、エンタープライズ グレードの同時実行下で合理化されたデータ取り込みレイテンシーを検証します。マルチラック GPU クラスターとロングコンテキスト データセット処理を備えた一般的な導入では、リソース使用率が約 52% から 91% 以上に急増し、年間のインフラストラクチャ支出が大幅に削減されました。
Scality の製品幹部らは、データの断片化は小規模なテスト環境では無視できる程度であるが、企業規模では顕著な運用上のボトルネックになると述べています。ビジネス AI クラスターが拡大するにつれて、反復的なデータ レプリケーションとプール間移行により人件費の増加とコンプライアンスのリスクが生じ、安全かつ持続可能な AI の導入には自律的なガバナンス システムが不可欠となっています。
パフォーマンスと主権のトレードオフへの対処
従来のエンタープライズ インフラストラクチャでは、チームは処理パフォーマンスとデータ主権の間で妥協する必要があります。オールフラッシュ アレイなどの高速ストレージ層は、低遅延のアクセスを実現しますが、導入コストが高く、コンプライアンスのカスタマイズが制限されます。対照的に、アーカイブ ストレージ システムは大容量と堅牢なガバナンスを提供しますが、データの取得が遅いという欠点があり、動的な AI の反復やリアルタイムのデータ分析タスクと互換性がありません。
エンタープライズ フラッシュ ストレージ
ADI は、高速化されたデータ アクセスと厳格な主権ガバナンスのバランスをとる自律型ミドルウェア層を導入することで、この業界のギャップを埋めます。最新の GPU アクセラレータとネイティブ互換性があり、Scality Guardian インテリジェント スケジューリング エンジンと統合されたこのソリューションにより、エンタープライズ クラスター全体が AI に最適化された伝送速度で統合データ プールにアクセスできるようになります。この設計により、分離されたストレージ パーティション間での煩雑なデータの重複が排除され、サービスの待ち時間が短縮され、クラスターのスループットが向上します。
インテリジェントストレージコントローラー
AI ワークロード向けに最適化されたアーキテクチャ
エンタープライズ AI データ パイプライン専用に調整された ADI は、Scality の最新のデータ階層フレームワークの中間ガバナンス層に適合します。分散されたストレージ インフラストラクチャ上に構築されており、最適化された I/O レイテンシーを維持しながらエクサバイト レベルの拡張を実現し、ストレージのスケーラビリティを GPU コンピューティング リソースから切り離すことに成功しています。
このシステムは、厳格な従来のストレージ アーキテクチャを放棄し、エンドツーエンドのオフロード伝送を介して異種ストレージ メディア間でデータを直接移行します。これにより、従来のファイルおよびオブジェクト ストレージ システムの一般的なボトルネックである、冗長プロトコル変換、メタデータ冗長性、および手動介入によってもたらされるパフォーマンスのオーバーヘッドが削減されます。
出典: Scality公式
主なアーキテクチャの最適化には、ARM64 および x86 ハイブリッド サーバーへのネイティブ展開が含まれており、サードパーティのミドルウェアへの依存を軽減するためにストレージ レイヤー内に直接組み込まれます。すべてのデータのスケジューリングと移行には、自律的なインテリジェントなオーケストレーションが採用され、反復的な手動構成ワークフローがバイパスされます。さらに、ADI は、従来の固定ストレージ ブロックではなく、AI バッチ処理特性に合わせて最適化された 4 MB ～ 16 MB の範囲のカスタマイズされたブロック サイズを利用します。高度なイーサネットや PCIe Gen5 などの最先端の高速相互接続ファブリックをサポートし、エンタープライズ クラスター全体でほぼワイヤースピードのデータ送信を促進します。
可用性
Scality ADI は現在、グローバルなエンタープライズ実稼働展開向けに市販されています。
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