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Dell の競争情報責任者が PowerScale ストレージを競合製品と比較する 3 つのブログを公開した。同氏によると、PowerScale は競合リファレンス設計と比べて 72% の消費電力削減、80% のラックスペース削減、バックエンド スイッチ 8 分の 1 削減を実現し、Nvidia リファレンス設計に基づく VAST Data との比較では 41% の消費電力削減とおよそ 2 分の 1 のラックスペース削減を達成したという。
なぜ重要か
企業が AI Factory（大規模 AI インフラ）を構築する際、ストレージと電力の制約が実際のボトルネックになりつつある。Dell は VAST Data のようなストレージ組み込み AI システムでは、GPU の電源が入る前からバックエンドネットワーク スイッチと冷却機能がより多く必要であり、大規模な導入時にコストがかかると主張している。IT 購買担当者にとって、ストレージ層の選択はパフォーマンスだけでなく、データセンター施設予算に直接影響することを意味する。
注目点
Dell は VAST Data が自らをデータベースとして位置づけているが、Snowflake や BigQuery などのエンタープライズが期待する SQL オプティマイザー、クエリ計画、ガバナンスが不足していると主張している。Dell は独自アーキテクチャではなく、オープン標準（Apache Iceberg、Databricks、Snowflake 互換性）を中心にスタックを位置づけている。VAST Data はこれらのブログへのコメントを拒否した。
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