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ホワイトペーパー
これらのストレージ製品は、ファイルアクセスの頻度に基 アクセス頻度に基づく階層化では、アプリケーションがホッ
づいてホット層とコールド層の間でファイルを移動させて ト層に直接アクセスすることしかできないため、コールド
います。 層のハードウェアはアプリケーションが必要とするパフォー
マンスに貢献することができません。その結果、次のような
これは、しばらくファイルにアクセスしていないのであれ コスト面での懸念が生じることになります。
ば、もうしばらくはアクセスしないであろうという単純な
理論に基づいています。AI などの重要なワークロードでは、 1) HDD がアプリケーションのパフォーマンスに貢献できず、
この理論は正しくありません。 システムのコストパフォーマンスが相対的に悪化します。
PanFS は、各 ActiveStor Ultra ノード内の異なるデバイスタイ 2) アプリケーションの I/O パフォーマンスに影響を与えずに、
プ間でコンテンツを移動させるためのメトリックとして、コ ホット層とコールド層の間でデータを移動するために必
ンポーネントオブジェクトサイズを使用します。種類によっ 要な追加のネットワークインフラ、そしてホット層スト
てデバイスの TB あたりのコストは異なりますが、種類の異 レージに対する高額な投資が必要になる場合があります。
なるデバイス間でデータを移動させる目的は、コストの管
理ではなく、ストレージデバイスから最大限のパフォーマ 3) 2 つの異なる階層を管理するための直接的なコストに加
ンスを引き出すことにあります。 え、データを相互に移動するためのポリシー決定が必要
です。熟練エンジニアのコストは、HPC クラスのストレー
ジシステム全体の TCO において大きな比重を占めます。
デバイスの性能を重視することで、コスト優先の副
作用としてパフォーマンスが低下するのではなく、
意図する副次的なメリットとしてコスト削減を実現 購入するハードウェアは、アプリケーションが要求
しています。 するパフォーマンスへの対応に貢献しなければなり
ません。
ActiveStor Ultra は、異なるストレージメディアデバイスを
その特性に応じて PanFS で管理することで、ファイルサイ
ズやワークロードの変化に自動適応できる洗練されたスト
レージプラットフォームを構築します。
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