NetAppのNovus、AIデータを分離

NetAppとNvidiaの提携は10年以上前にさかのぼり、今ではAIインフラ周辺の共同設計も含む。この長い関係が重要なのは、Banerjee氏が挙げるストレージの問題が抽象論ではないからだ。AIが実験段階から、NvidiaのJason Hardy氏が主流の本番運用の「フェーズ2」と呼ぶ段階へ移るにつれ、インフラは新しいユースケースごとに再設計することなくスケールする必要がある。

Banerjee氏の主張は、AIワークロードが特有の衝突を生むというものだ。トランザクションのメタデータ処理と、チェックポイントのような重いシーケンシャル処理が同時に発生し、旧来のアーキテクチャは片方しかうまくこなせなかった。メタデータとデータが同じリソースを共有すると、データ処理が小規模なメタデータ処理の後ろで待たされ、GPUが使われないまま電力を消費する。Novusの答えは、これらの機能を別々のスケーリング軸に分けることだ。

エージェントはさらに事態を難しくする。数千が一時的な権限で同時にデータへアクセスし、メタデータ量が増えるからだ。狙いは、ストレージ専門家がすべてのリクエストを管理するのではなく、API駆動型でエージェントに優しい利用が当たり前になることだ。これが個々の企業にとって重要かどうかは、エージェント型の本番ワークロードがどれだけ早く到来するか、そして新しいコントロールプレーンが本来使うAIチームにとってこの層を不可視にできるかどうかにかかっている。