データストレージの未来は人工知能の時代に進化する

2024 年は、テクノロジーとデータの状況に大きな変化が起こる年になることが予想されます。生成型 AI がさらに普及するにつれて、データ ストレージ ソリューションが中心となり、AI アプリケーションの成功を推進し、データセンター インフラストラクチャに革命を起こすことになります。さらに、ハードディスク技術の継続的な進歩により、企業はより大きなストレージ容量を享受できると同時に、持続可能な開発において大幅な進歩を遂げ、デジタル世界の将来により環境に優しい展望をもたらします。

予測によると、2026 年までに 80% 以上の企業が生成人工知能を利用すると予想されており、これは 2023 年初めの 5% 未満のレベルよりも大幅に増加しています。現在、組織の 55% が AI を試験運用または生産しており、今後 2 年以内に、生成型 AI が全データの 10% を占めるようになり、現在の 1% 未満から増加すると予想されています。これは、生成人工知能が企業においてますます重要な役割を果たし、その適用範囲が拡大し続けることを示しています。

データが増大し続けるにつれ、データセンターや企業は、データの価値を確実に保持するために高密度ハードドライブストレージに移行するというプレッシャーにさらされることになります。これにより、生のデータセットを保存し、AI と LLM によって生成された貴重な洞察を処理できるようになります。

企業の未来には、人工知能、機械学習、深層学習モデルを教育するための運用データの蓄積が必要です。企業は、競争上の優位性を得るために、内部および外部のデータ ソースを使用したモデルのトレーニングや独自の情報の活用にさらに重点を置くことが期待されています。

人工知能の推進により、特にハイパースケールテクノロジーの巨人が人工知能プログラムのニーズを満たすためにクラウド容量への投資を増やすため、企業のIT支出の増加につながることが予想されます。同時に、エンタープライズ部門では、生産性と効率性を向上させるための AI を活用した改善を通じて競争に対する優位性を獲得するため、データ ストレージの需要も増加すると考えられます。

最新の予測によると、2024 年にはデータセンターのインフラストラクチャがアップグレードされ、ハードドライブ領域の密度が増加するため、大きな変化が起こるでしょう。現在、クラウド データ センターのデータの約 90% はハード ドライブに保存されています。ただし、データセンター機器が自然なリフレッシュ サイクルに近づくにつれて、古い低容量のドライブが高容量のドライブに置き換えられることが予想されます。この傾向は、データ ストレージに対する需要の高まりに応えるために、データ センターの容量拡張とパフォーマンスの向上を促進します。したがって、2024 年までにデータセンター インフラストラクチャの分野で大きな変化が起こることが予想されます。

HAMR (熱アシスト磁気記録) テクノロジーの出現により、2024 年までにデータセンターのストレージに革命が起こるでしょう。現在、従来の PMR テクノロジーに基づくハード ドライブの平均容量は 16 TB です。対照的に、HAMR テクノロジーを使用すると、データセンター管理者は 30 TB の高密度ドライブを導入できるようになり、電力とスペースが大幅に節約され、総所有コスト (TCO) 効率が向上します。これには、CPU と RAM の使用量の削減、さらには床面積の削減も含まれます。 HAMR テクノロジーは、データセンター運営者がより耐久性が高くエネルギー効率の高いストレージを通じて二酸化炭素排出量をさらに削減するのにも役立ちます。したがって、HAMR テクノロジーの導入はデータセンターに多大なメリットをもたらし、ストレージ効率を向上させ、環境への影響を軽減します。

それでも、データセンターでは、データの急激な増加により、2024 年には大容量ハード ドライブの需要が高まり、フラッシュ メモリとの相乗効果で最新のワークロードがサポートされ続けるでしょう。ハード ドライブ ストレージは、同等のオールフラッシュ ソリューションのビットあたりのコストの 5 分の 1 以下で大容量データ ストレージを提供します。この価値の差は、今後 10 年間にわたって 2 つのテクノロジーが共存し、さまざまなストレージ ニーズに対応することを意味します。ハードドライブは大量のデータの保存に優れていますが、フラッシュメモリは高速アクセスと高性能を必要とするアプリケーションに適しています。したがって、データセンターは、効率的なデータの保存と処理のために、ハードドライブとフラッシュメモリを組み合わせて使用​​し続けるでしょう。

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