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公開：2025-03-14

Pure StorageがAI/HPC向けストレージプラットフォームFlashBlade//EXAを発表、メタデータ分離処理で高速化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Pure StorageがFlashBlade//EXAを発表
• メタデータとデータ本体を分離して処理が可能に
• 2025年夏に一般提供開始予定

Pure StorageがAI/HPC向けストレージプラットフォームFlashBlade//EXAを発表

ストレージベンダーの米Pure Storageは、米国時間の3月11日にAIやHPC向けの新ストレージプラットフォームFlashBlade//EXAを発表した。FlashBlade//EXAはメタデータをデータ本体と分離して扱うことが可能で、単一のネームスペースで毎秒10テラバイトを超える読み取り性能を実現している。^[1]

FlashBlade//EXAは、データとメタデータをそれぞれ個別に拡張できる超並列アーキテクチャを採用しており、大規模なAIやHPCワークロードに求められる高度な並列処理と膨大なメタデータ処理を実現することが可能だ。標準プロトコルとネットワーキングの採用により、デプロイメント、管理、拡張も容易になるだろう。

FlashBlade//EXAはピュア・ストレージのメタデータエンジンとPurityオペレーティングシステムを基盤としており、コスト効率に優れた既製のデータノードと組み合わせることで比類のない費用対性能比を実現している。一般提供開始は2025年夏を予定しており、AI分野における新たなストレージの選択肢となることが期待される。

FlashBlade//EXAの主な特徴まとめ

メタデータについて

メタデータとは、データに関する属性や説明を記述した情報のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• データの作成日時、サイズ、形式などの基本情報
• データの分類、タグ付け、検索用のインデックス情報
• アクセス権限、セキュリティ設定などの管理情報

FlashBlade//EXAではメタデータをデータ本体から分離して処理することで、AIやHPCワークロードにおける処理効率を大幅に向上させることが可能となっている。従来のストレージシステムではメタデータの処理がボトルネックとなっていたが、FlashBlade//EXAではこの課題を解決し、より効率的なデータ管理を実現している。

FlashBlade//EXAに関する考察

FlashBlade//EXAのメタデータ分離アーキテクチャは、AIやHPCワークロードの高速化という課題に対する革新的なアプローチとなっている。従来のストレージシステムではメタデータの処理がボトルネックとなっていたが、FlashBlade//EXAはこの課題を解決し、大規模なデータ処理を効率的に実行することが可能になるだろう。

今後の課題として、既存のストレージシステムからの移行や、異なるベンダーのシステムとの相互運用性の確保が挙げられる。これらの課題に対しては、標準プロトコルの採用や移行ツールの提供、他社製品との連携強化などが有効な解決策となるだろう。

今後はAIモデルの大規模化やHPCワークロードの多様化が進むことが予想される。FlashBlade//EXAには、さらなる性能向上や機能拡張を通じて、次世代のデータ処理基盤としての役割を果たすことが期待される。

参考サイト

1. ^ Pure Storage. 「Pure Storage Introduces New GenAI Pod to Accelerate AI Innovation ｜ピュア・ストレージ」. https://www.purestorage.com/jp/company/newsroom/press-releases/pure-storage-introduces-flashblade-exa.html, (参照 25-03-14).

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