VAST Dataは、企業やサービスプロバイダーが既に導入済みのSSDを活用することで、フラッシュストレージの有効容量を増やすことを目的とした、容量最適化および顧客エンゲージメントプログラム「VAST Amplify」を発表しました。ストレージのリードタイムと割り当て期間が短縮化している市場をターゲットとしたこのプログラムは、利用率の低いフラッシュストレージを特定し、既存のハードウェアを迅速に再利用可能にすることに重点を置いています。また、同社のDASE（Disaggregated Shared Everything）アーキテクチャに基づいて構築されたVAST AIオペレーティングシステムに容量を統合します。
VAST は、ワークロードの特性と開始環境に応じて、顧客は最大 6 倍の実効容量を実現できると主張しています。
VASTは、現在のSSD不足を単なる調達問題以上の問題として捉えています。供給不足は、レプリケーションを多用するデータ保護、断片化されたストレージサイロ、過剰プロビジョニングされたフラッシュメモリに依存するパフォーマンス戦略など、現代のデータプラットフォームに共通するアーキテクチャ上のオーバーヘッドコストを増大させています。VAST Amplifyは、「取り残された」SSD容量を回収し、既存のフラッシュメモリを統合されたグローバルアクセス可能なプールに変換することで、新しいハードウェアの割り当てを待つことなくAIと分析の成長を維持するための構造化されたアプローチとして位置付けられています。
VAST DataのGTM実行担当バイスプレジデント、フィル・マネズ氏は、このプログラムは既存のフラッシュメモリをより効率的なアーキテクチャに統合することで、使用可能な容量とパフォーマンスを向上させることで、組織が遅延や容量制限を回避できるように設計されていると述べています。このプログラムのメッセージは、顧客が割り当てタイミングに制約されることなく、既存のSSD投資からより多くの価値を引き出すことができるということです。
AIワークロードは推論状態の永続化を含む負荷を増大させる
VASTは、進化するAIインフラストラクチャの要件にもプログラムを結び付けています。組織がトレーニングからより大規模な推論へと移行するにつれ、キーバリュー（KV）キャッシュなど、推論状態を永続化・再利用するアプローチは、低レイテンシストレージの需要を高める可能性があります。こうした状況において、既存のフラッシュメモリの有効容量を最大限に活用することは、コストと調達リスクを抑制しながらAIパイプラインを継続的に稼働させるための戦略的な手段となります。
VAST Amplifyは、測定可能な効率性向上を目標とした段階的なエンゲージメントとして提供されます。このプログラムは、まず資産インテリジェンスから始まり、VASTが顧客環境を分析し、十分に活用されていないSSD容量、サイロ間の断片化、そして実効容量を低下させるアーキテクチャに起因する非効率性を特定します。迅速なプラットフォーム認定により、既存のサーバーとSSD構成の認定が迅速化され、組織は導入済みのフラッシュメモリを明確な本番環境へのパスで再利用できるようになり、新たな割り当てウィンドウへの依存や長いリードタイムの削減が可能になります。
SSD投資の回収
容量の再利用とプーリングにより、既存のSSD投資を統合されたVAST環境に統合します。この環境では、容量はグローバルにアクセス可能で動的に割り当てられるため、サーバー境界や従来の設計に縛られた制約がなくなります。プラットフォームレベルの耐久性は、レプリケーション中心のアプローチではなく、非常に効率的な消失訂正符号を使用することで、使用可能な容量を増やしながら、大規模な復元力を維持します。グローバルな類似性に基づくデータ削減は、名前空間全体にわたって継続的な削減を適用し、個々のボリュームに限定することなく、冗長パターンが発生するたびに排除します。
書き込み動作に関して、VASTはSCM最適化された書き込みアーキテクチャを説明しています。このアーキテクチャは、ストレージクラスメモリ（SCM）へのランダム書き込みやバースト書き込みを吸収し、より大規模でシーケンシャルなセグメントでSSDへの書き込みをより効率的に行います。このアプローチは、書き込み増幅を低減し、耐久性を向上させ、フラッシュの過剰なオーバープロビジョニングなしで低レイテンシのパフォーマンスを維持します。プラットフォームレベルの耐久性、グローバルなデータ削減、そしてSCMベースの書き込み効率を組み合わせることで、VASTは、既存のSSD投資から最大6倍以上の実効容量を実現できると主張しています。ただし、結果はワークロードと環境によって異なります。
VAST社は、顧客が既にVAST Amplifyを使用していると述べています。同社は、このプログラムは、既存のフラッシュ容量を再利用し、VAST AI OSに統合することで、新たな調達サイクルを待たずにパフォーマンスを維持することで、供給制約下でもAIおよびアナリティクスの取り組みを軌道に乗せる手段であると述べています。
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