【ITニュース解説】AI Workloads: Is SAN Storage Ready for Synthetic Data?

AIはもはや未来の技術ではなく、今日のビジネス変革を強力に推進する現実の存在となっている。その進化の速さは驚くべきもので、企業が意思決定を行う方法から顧客体験の提供、さらには製品開発の進め方まで、あらゆる側面に大きな影響を与えている。このAIの急速な普及と高度化に伴い、データの重要性も飛躍的に高まっている。AIは学習し、推論するために大量のデータを必要とし、そのデータがAIの性能を大きく左右するからだ。

AIが処理するデータ、つまりAIワークロードは、非常に特徴的な性質を持つ。これには、AIモデルを訓練するための膨大な学習データと、訓練されたモデルが実際のタスクで予測や分類を行うための推論データが含まれる。これらのデータは、しばしば構造化されていない形式で存在し、画像、音声、テキスト、センサーデータなど多岐にわたる。AIワークロードは、これらのデータを高速かつ大規模に処理することを要求するため、従来のITシステムが想定していたデータ処理とは異なるアプローチが求められる。特に、データへのアクセスパターンは予測困難な場合が多く、ランダムアクセスや大量の小規模ファイルの読み書きが頻繁に発生する。

ここで登場するのがデータの種類だ。AIの世界で使われるデータは大きく「実データ」と「合成データ」に分けられる。実データとは、実際にセンサーやシステム、人間活動から収集された現実世界の情報そのものだ。例えば、街中を走る車のセンサーデータや、顧客の購買履歴などがこれにあたる。実データは現実を正確に反映しているため、AIの学習には非常に質が高い情報源となる。しかし、その収集にはコストがかかり、プライバシー保護の観点から利用が制限されることも多い。また、特定の稀なケースのデータを十分に集めるのが困難な場合もある。

これらの実データの課題を解決する手段として注目されているのが「合成データ」だ。合成データとは、AI自身が生成した、現実のデータを模倣した人工的なデータのことである。例えば、存在しない人の顔写真や、シミュレーションされた交通シナリオのデータなどがこれにあたる。合成データの最大のメリットは、プライバシー問題を気にせず自由に生成・利用できる点、特定の条件や稀なケースを意図的に大量に作り出せる点、そして生成コストを抑えられる点にある。これにより、AIモデルの学習データを豊富に用意し、多様な状況に対応できるAIを開発することが可能になる。しかし、合成データはあくまで現実を模倣したものであり、その品質が不十分だったり、生成プロセスに偏り（バイアス）があったりすると、AIモデルの性能に悪影響を与える可能性もある。

合成データの利用が広がるにつれて、ストレージシステムに求められる要件も大きく変化している。AIワークロードは、ますます大規模になり、データセットのサイズはペタバイト（PB）級、時にはエクサバイト（EB）級に達することもある。これに伴い、ストレージは単に大容量であるだけでなく、超高速なデータアクセス、大量の並行処理能力、そして柔軟な拡張性（スケーラビリティ）を同時に提供する必要がある。従来のストレージシステム、特に構造化データや予測可能なI/Oパターンを前提として設計されたシステムでは、これらの新しい要求に対応しきれない場面が増えてきた。

ここで「SANストレージ」について考えてみよう。SAN（Storage Area Network）は、その名の通りストレージ専用のネットワークを構築し、サーバーからストレージデバイスへのブロックレベルでの高速アクセスを可能にする技術である。主にFibre Channel（ファイバーチャネル）という高速なプロトコルと専用のハードウェアを用いて構築され、非常に高い信頼性とパフォーマンスが求められるミッションクリティカルなシステム、例えばデータベースや仮想化環境などで広く利用されてきた。SANは、データを「ブロック」という固定長の単位で扱い、サーバーからはまるで自身のディスクドライブであるかのように直接アクセスできるため、非常に高いI/O性能と低いレイテンシ（遅延）を実現する。

伝統的なSANストレージは、安定したI/Oパターンや、構造化された大規模データセットの処理には非常に強い。しかし、AIワークロード、特に合成データの生成や学習では、その特性が異なるためにいくつかの課題が生じる可能性がある。AIの学習プロセスでは、非常に多くの小規模ファイルが同時にランダムにアクセスされたり、大量のメタデータ（データのデータ）が頻繁に更新されたりすることがある。また、複数のサーバー（GPUクラスターなど）が協調して、ストレージ上の同じデータセットに同時にアクセスする分散処理が一般的だ。

このようなAIワークロードの特性は、SANの得意とする領域とは少しずれる場合がある。従来のSANは、集中管理されたストレージコントローラーがデータパスを制御し、スケールアップ（より高性能な部品に交換する）によって性能向上を図ることが一般的だった。しかし、AIワークロードが求めるのは、ペタバイト級のデータ容量とテラバイト/秒（TB/s）級の帯域幅、そして数百万のIOPS（Input/Output Operations Per Second）といった、従来のSANの限界を超えるような要件だ。特に、大量の小規模ファイルへのランダムアクセス性能や、極めて高い並列処理性能が求められる場合、SANのアーキテクチャがボトルネックとなる可能性がある。

もちろん、SANストレージも進化を続けている。最新のSANシステムでは、NVMe over Fibre Channel（NVMe/FC）のような新しいプロトコルや、オールフラッシュアレイ（AFA）の導入により、パフォーマンスは劇的に向上している。これらの進化は、AIワークロードにおけるデータ処理速度の向上に貢献する。しかし、根本的なアーキテクチャとして、SANが集中型であり、スケールアウト（ノードを増やすことで性能や容量を向上させる）よりもスケールアップに重点を置いている点は変わらない。AIワークロードが、データ量と処理能力の両面で指数関数的な成長を続ける中で、コスト、複雑性、そして柔軟性の面で、従来のSANの枠組みだけでは対応しきれない状況も出てくるだろう。

結論として、SANストレージは高性能なストレージソリューションとして引き続き重要だが、AIワークロード、特に合成データの利用が普及するにつれて、その役割と最適解は変化していく可能性がある。AIが要求する超大規模で、予測不可能なI/Oパターン、そして分散処理に最適化されたストレージアーキテクチャがますます求められるようになる。そのため、SANストレージの進化を追い続けると同時に、オブジェクトストレージや並列ファイルシステムといった、異なる特性を持つストレージソリューションとの組み合わせや、新たなストレージ技術の探求が、これからのシステムエンジニアにとって重要な課題となるだろう。