日本IBM
IBMは、お客様のデータ・サイエンスを加速し、アプリケーション開発のモダナイズと最適化、DevOpsの簡素化と加速、コンテンツ・リポジトリーの最適化などを支援する、次世代のソフトウェア・デファインド・ストレージであるIBM Elastic Storage System(R) 3500（以下、IBM ESS 3500）を発表しました。IBM ESS 3500は、IBM Spectrum Scaleソフトウェアを搭載しており、エンタープライズ・レベルのセキュリティーと可用性を提供します。また、データのコピーを作成することなく、オンプレミス、エッジ、クラウドにわたる複数の環境に分散したデータを統一して管理できるようにします。IBM ESS 3500は、2022年5月20日より出荷開始します。
今日のハイブリッドなIT環境では、オンプレミスからクラウド、エッジまで多様なシステムを連携させてデータを活用しています。ビジネスやオペレーションの洞察から新しい価値を引き出すための鍵を握っているのは、それぞれのシステムで分散して大量に蓄積してきたデータです。しかし、IBMの委託のもとMorning Consult社が実施した「Global AI Adoption Index 2021」( https://c212.net/c/link/?t=0&l=en&o=3154259-1&h=2930454230&u=https%3A%2F%2Fnewsroom.ibm.com%2Fimage%2FIBM%2527s%2BGlobal%2BAI%2BAdoption%2BIndex%2B2021_Executive-Summary.pdf&a=Global+AI+Adoption+Index+2021 )によると、データの複雑性やサイロ化が、多くの企業でAI導入の障壁となっています。
また、企業でのAIおよびKubernetesの採用拡大に伴い、データへのアクセスを簡素化し、生産性を高め、プロジェクトの規模拡大に合わせて容易に拡張できる、という新しいモデルが求められています。IBMは、分散ファイルおよびオブジェクト・ワークロードのニーズと、設計シミュレーションを含む無数のユースケース、特にAIおよび機械学習を解決する必要性を理解しています。
今回発表したIBM ESS 3500は、AIワークロードのデータ配信を加速し、クラウド規模のパフォーマンスと容量で市場投入までの時間を短縮できます。IBM ESS 3500は、GPUDirectをサポートするNVIDIA DGXシステムなどのAIアクセラレーション・コンピューティング・ソリューションに最適化しています。最近のお客様の結果によると、IBM Spectrum ScaleとIBM Elastic Storage Systemsを使用することで、AIのトレーニング時間を70％改善することができます※1。このソリューションは、2.5倍の圧縮率を持つLZ4圧縮を使用して、2Uフォーム・ファクターで46TBから～1PBeの有効容量に拡張できる機能を備えた計算集約型ワークロード向けに設計し※2、20ノード・ラック構成で1.8TB/s以上をサポートする予定です※3。
IBM ESS 3500の主な特長は以下の通りです。
1ノードあたり2Uの筐体サイズ
3.84, 7.68, 15.36 TB NVMe フラッシュ・ドライブ
12ドライブから24ドライブへのスケールアップ
46TBから最大633YB（クラスターあたり）までの拡張性
AMD 7642プロセッサー（前モデルと比較し12%パフォーマンス向上）
4 x 16 PCIe Gen4 アダプター・スロット
2つの統合ネットワーク・ポート
将来のサポートに向けた拡張性（2000W 電源）
AIワークロードの性能改善
発熱量を抑えるために合理化された設計
容易な保守
エッジ、コア、クラウドなどの特定の場所からファイルやオブジェクト・データにアクセス可能
各拠点にあるデータを連携することで、容量を削減
複数のデータ・セキュリティー・サービスによりデータ資産を保護
NVIDIAのDGXシステム担当副社長のCharlie Boyle（チャーリー・ボイル）氏は次のように述べています。「AIワークロードは、コスト効率の高いパフォーマンスと拡張を実現する強力なインフラを必要としています。だからこそ、最も困難なAI機会に取り組むお客様は、NVIDIA DGXシステムとNVIDIA DGX SuperPODを利用しています。NVIDIAとIBMの長年の協力関係をもとに、DGXのお客様は、新しいIBM ESS 3500ストレージ・システムを利用することで、データからAIを活用した洞察を迅速に得ることができるよう、インフラを迅速かつ容易に拡張できるようになります」
Re-Store社の社長でありスーパーコンピューター・アーキテクトのMichael Sedlmayer（マイケル・セドルマイヤー）氏は、次のように述べています。「当社のお客様は、IBM Spectrum ScaleとIBM ESSファミリーの機能を利用しています。お客様は、データ損失につながる偶発的な攻撃、悪意のある攻撃から守るセキュリティーやデータ・レジリエンシーというIBM Spectrum ScaleとESSの提供価値を評価するとともに、そのパワーと、解決困難な課題に誰よりもうまく対応するIBMの手法を高く評価しています。IBM ESSとIBM Spectrum Scaleの機能性とパフォーマンスに勝るものはないと判断し、現在、新しいIBM ESS 3500に営業活動を移行し、新規顧客開拓に努めています」
IBM ESS 3500は、2022年5月20日より出荷開始します。製品の詳細やデモをご覧いただけるよう、IBMでは2022年8月15日までオンデマンドのウェビナー（要登録, 英語のみ）を開催しています。
https://event.on24.com/wcc/r/3774272/FDF3DA41A09CD984F3F4E576ECF7AC57?_ga=2.1991857.1624490709.1653876728-218617715.1641450034
当報道資料は、2022年5月18日（現地時間）にIBM Corporationが発表したブログを基に構成されています。原文は下記URLを参照ください。
https://newsroom.ibm.com/IBM-Enhances-Global-Data-Platform-to-Address-AI-Adoption-Challenges
参考情報
IBM Systems Japan blog「IBM Elastic Storage System 3500を発表」
https://www.ibm.com/blogs/systems/jp-ja/announcing-ibm-elastic-storage-system-3500/
※1: IBM Spectrum ScaleソフトウェアとIBM ESSを使用した実際のお客様データに基づいており、同様のワークロードを使用した以前の構成と比較しています。免責事項：1 人の顧客に基づく結果 https://www.ibm.com/case-studies/continental-automotive/ 引用または説明されているすべてのお客様の例は、一部のお客様が IBM 製品を使用した方法とその結果を例示するために提示されています。実際の環境コストやパフォーマンス特性は、個々のお客様の構成や条件によって異なります。各お客様の結果は、注文したお客様のシステムおよびサービスに完全に依存するため、一般的に期待される結果を提供することはできません。
※2 免責事項：様々なワークロード・タイプの圧縮技術に関する社内テストに基づく有効容量で、公開されている資料（https://github.com/lz4/lz4）に基づくものです。実際の容量は、保存されるデータの種類によって上下に異なる場合があります。
※3 免責事項：IBM Spectrum Scaleは、「複数ノードからの同時読み取りと書き込みを可能にする 」ことができます。 参考：https://www.ibm.com/docs/en/spectrum-scale/4.2.0?topic=gpfs-improved-system-performance 、20ノードのパフォーマンス結果は、構成内のすべてのノードにワークロードを均等に分散できることを前提としています。
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