ストレージチームは、AI需要に伴うSSDおよびメモリの価格高騰の打撃を最も大きく受けており、ストレージ階層の統合や、企業データの大部分が効果的な内部ガバナンスや管理から外れているという重大な課題への対処を迫られています。
今週発表されたVerge.io委託によるOmdiaの調査レポートは、ストレージ専門家が直面している課題の全容を明らかにしています。この調査によると、DRAM価格はわずか1四半期でほぼ2倍になり、SSDのコストも同期間に50%以上上昇したことが確認されました。
市場の現状から、現在すべてのデータは2026年の高騰した価格帯で調達されたハードウェア上に保存されています。企業が購入するストレージ容量と、実際にサポートする必要のあるワークロード需要との間には、依然として解消されないギャップが存在しています。
また、同レポートは供給側の抑制的な姿勢も浮き彫りにしています。ハードウェアベンダーは市場の逼迫を緩和するための増産を選択しておらず、業界の予測担当者も当面は2025年レベルの価格帯には戻らないと見込んでいます。
このパラダイムシフトにより、ITおよびストレージのリーダーは運用戦略の再構築を余儀なくされており、ますます高価で品薄になっているハードウェアインフラよりも、ソフトウェア中心のソリューションを優先しています。
調査データによると、ストレージインフラの統合を計画していない、または統合の取り組みをまだ開始していないと回答した企業はわずか2%でした。価格高騰に拍車をかけるハイパースケーラーやAIモデル開発者からのインフラ需要を背景に、供給不足とコスト圧力が続く中、企業の約75%がオンプレミスでのAI導入の進捗を減速させています。
企業におけるオンプレミスのデータ量は、業界全体で急速に拡大し続けています。自社データの保有量が1PB〜10PBと回答した組織は27%で、11PB〜25PBも同率の27%、25PB〜50PBは18%でした。上位層では、6%の企業が100PB以上のオンプレミスデータを管理しています。さらに、データの増加傾向は依然として堅調であり、回答者の4分の3近くが年間11%〜50%のデータ量増加を報告しています。
容量不足とコスト急騰に直面した企業は、リソースのギャップを埋めるために、インフラの統合、ソフトウェアデファインド・アーキテクチャ、およびクラウドの採用へと移行しています。クラウドは主要な緩和策となっており、まだクラウドストレージを利用していない企業の約半数が適度なクラウド投資を計画しており、31%が大規模なクラウド支出を予定しています。
Omdiaのチーフアナリストであるサイモン・ロビンソン氏は、ある主要ソリューションに対する予想外の業界の勢いについて次のように述べています。「現在の市場課題に対する有効な解決策として、これほど多くの組織がソフトウェアデファインドストレージを検討していることに驚きました。」
Verge.ioのCMOであるジョージ・クランプ氏は、この動向について詳しく説明しています。「購入者は自発的に、他の選択肢よりもソフトウェアデファインドストレージを優先しています。当社の分析によると、ハードウェアに依存しないソフトウェアアーキテクチャが、ハードウェアの供給や価格の継続的な変動の中で長期的な安定性をもたらすため、企業はこのアプローチを好んでいます。」
クランプ氏は業界の根本的なジレンマを改めて強調しました。「現在の企業データは、1バイト残らず2026年の高騰した価格帯で購入されたハードウェア上に保存されています。購入した容量と実際のワークロード要件との根本的なミスマッチは、依然として業界全体で解決策が見出せていません。」
このような背景から、企業はストレージアレイの割り当て、パフォーマンスの最適化、冗長なインフラアーキテクチャの合理化など、中核となる運用プラクティスを洗練させる必要があります。
主な実践的最適化策には、混在するアーキテクチャスタックの合理化、コールドデータの低コストメディアへの階層化、冗長なバックアップハードウェアシステムの排除が含まれます。これらは標準的なベストプラクティスですが、大半の企業はこうした運用上の非効率性を測定したりベンチマークしたりしたことがありません。その動機は明白です。30TB SSDの価格は現在、同等容量のディスクストレージのコストの22.6倍に達しており、以前の4.9倍のプレミアムから劇的に跳ね上がっています。
最適化を阻害する主な要因は、企業データの可視性の低さです。3社に1社以上の企業が、自社データの50%〜75%が未分類のダークデータであると回答しており、さらに13%の企業がダークデータが全ストレージ容量の76%〜90%を占めていると回答しています。
ガバナンスの効いていない膨大な非構造化ダークデータは二重のジレンマを生み出しています。企業のAIプロジェクトにとって貴重なトレーニングリソースになり得る一方で、すでに圧迫されているストレージ予算を消耗させる継続的な財務的負担にもなっています。
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