これからのデータ管理を支えるピュア・ストレージの展望とは? (1) データ容量とデータ処理能力の拡大に対応する戦略

3月30日(金)13時0分 マイナビニュース

オールフラッシュ製品や永久保証という独自のビジネスモデルで市場を切り開いてきたピュア・ストレージ。オールフラッシュがメインストリームになる中、アナリティクス分野への製品展開で存在感を増してきている。

同社では、市場をどうとらえているのか。今回、米Pure StorageのVPでチーフアーキテクトのロバート・リー氏とピュア・ストレージ・ジャパン 代表取締役社長の田中良幸氏に話を聞いた。

リー氏は2002年から約10年にわたり、OracleでOracle Database JVMの開発や、データグリッド製品「Oracle Coherence」のアーキテクトを務めてきたデータベースのスペシャリストだ。2013年にPure Storageに加わり、アナリティクス向け製品「FlashBlade」の開発を長年リードしてきた。

Oracleを離れ、Pure Storageにジョインすることを決めた理由を「新しい技術を使って新しい市場を作ろうとしていたPure Storageにとてもワクワクした」と振り返る。現在はチーフアーキテクトとして、ソフトウェア全般の設計を統括する立場だ。
--まず、今の企業の置かれた状況をどうご覧になっているか教えて下さい。

リー氏:データ量が爆発的に増える一方で、データを企業の資産と見なし、新しいバリューを生み出すことが求められるようになりました。2009年にPure Storageが設立された時は、前者、つまり増え続けるデータにいかに対応するかが大きなテーマでした。

ただ、すぐにそれだけでは十分ではないと皆が気づき始めた。データ容量の拡大に対応するだけではなく、データを処理する能力も併せて拡大しなければ、データを蓄積する意味がないとわかったのです。

--データを貯めても活用できなければ意味がないと?

リー氏:当時こんな数字がよく取り上げられました。企業が収集していたデータの80%は非構造化データであり、うち分析されているのは1%に過ぎないと。膨大なデータをマシンが生み出すようになったのに、生み出したデータを分析するマシンやプラットフォームはなかったのです。

当時のPure Storage製品はオールフラッシュではあっても、OLTP(Online Transaction Processing:オンライントランザクション処理)環境やVM(仮想マシン)の統合環境をサポートすることが目的で、非構造化データの分析には向いていなかった。そこで、第2の製品群としてFlashBladeの構想が立ち上がったのです。
--容量単価や性能といったITへの関心から、データをどう活用するかというビジネスに関心が移ったとも言えそうですね。

リー氏:開発で実感したことがあります。単にCPUやGPU、高速なメモリ、ネットワークといったハードウェアの能力を増強しても、ストレージのアクセス性能は高くならず、求めているアナリティクスが実現できないということです。

FlashBladeは、アーキテクチャをアナリティクスに向けに新たに設計したものです。現在では、ディープラーニングやAIの基盤として、企業が手を付けられなかった99%の非構造化データの分析を支援できるようになりました。

もっともこれは、創業以来の取り組みと何ら変わりません。当社は創業以来、ストレージによってビジネスアプリケーションをいかに効率よく利用できるようにするかを進めてきました。企業のビジネスをサポートするのがわれわれの役目なのです。
--昨年はActive Clusterという非同期レプリケーション機能を発表しました。企業利用で欠かせないデータサービスにも対応したことで、信頼性や可用性の面でもオールフラッシュがスタンダードになったことを決定付けたように思います。

リー氏:Active Clusterは2017年下期に提供を開始しましたが、提供開始からわずか1〜2週間で約80社が本番導入を決めました。ハイトランザクションなアプリケーションなど、ミッションクリティカルなシステムが中心です。バックアップやDR/BCPに対する管理者のニーズに応えられるソリューションです。
--FlashArrayとFlashBladeはどういう関係になるのですか。

リー氏:お客様のニーズはアプリケーションごとにかなり違いがあります。例えば、パフォーマンスと一口に言ってもアプローチはさまざまです。東京から香港に移動する時、自家用ジェット機を使えば最も速いでしょう。しかし数人しか運べません。もし数百人の人を一気に運ぶならボーイング777のほうが速いでしょう。同じことがストレージについても言えます。

OLTPやVDI(仮想デスクトップ)など、低レイテンシが望まれるアプリケーションを稼働させるならFlashArrayが向いてますが、大量のデータに対してアナリティクスを実行する用途ならFlashBlaseのほうが向いています。データが大量になるとレイテンシよりも高帯域、高スループットであることが重要になるからです。現在は、2つの種類のパフォーマンスに2つの製品群で対応しています。
--用途に応じて2つの製品群を使い分ける必要があるということでしょうか。

リー氏:そうですね。ただ、2つの製品群は相互補完的です。FlashArrayを使ってパフォーマンスを実感したお客様が、AIやアナリティクスの取り組みを進める際にFlashBladeを採用するというケースが増えています。

一方で、AIの取り組みを進めるためにFlashBladeを購入したお客様がパフォーマンの高さを実感して、プライマリーストレージをFlashArrayに切り替えるケースも増えています。

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