SingleStoreとHPEは企業が次世代AIアプリケーションを拡張することを可能に

最近のテストでは、SingleStoreはHPE Alletra Storage MP X10000と組み合わせて導入した場合に優れたパフォーマンスを発揮することが示され、企業は従来のクラウド専用環境以外でAIおよび分析アプリケーションを拡張するための新たな選択肢を得ることができます。

エンタープライズ向けAIの実践的な道筋

業界の議論の多くは、AIワークロードはハイパースケールクラウドで処理されるべきだという前提に基づいています。多くの企業にとって、それは正しい選択です。

しかし、それは唯一の選択肢ではありません。

次世代AIアプリケーションを構築する企業は、多くの場合、以下のものを必要とします。

• 高速なトランザクション処理性能
• 最新データに基づくリアルタイム分析
• 増大するデータセットに対応する拡張可能なストレージ
• 予測可能なインフラコスト
• データの保存場所のより詳細な制御

そこで、現代の分散型アーキテクチャが重要な役割を果たすのです。

アーキテクチャの仕組み

SingleStoreは、Unlimited Storage アーキテクチャを通じてコンピューティングとストレージを分離することで、組織がコンピューティングリソースを同じ速度で拡張することなく、大規模なデータセットを拡張できるようにします。

HPE Alletra Storage MP X10000は、高性能でS3互換のオブジェクトストレージプラットフォームを提供し、これらの導入環境におけるストレージ層として機能します。

この2つのテクノロジーを組み合わせることで、企業は最新のHTAPワークロードを実行しながら、データを自社が管理する環境に保持することができます。複雑なデータ移動の仕組みも、難解な装置も必要ありません。必要な場所でコンピューティングを行い、それに対応できるストレージを提供するだけです。

その価値提案は単純明快です。

• データベースのコンピューティングリソースを継続的に追加することなく、より多くのデータを保存できる
• トランザクションワークロードと分析ワークロードを単一のプラットフォームで実行する
• 自己管理型インフラストラクチャ上でのAIおよび分析イニシアチブをサポートする
• システム間での不要なデータ移動を避ける
• AIアプリケーションの規模拡大に伴う導入の柔軟性を維持する

パフォーマンス

TPC-Cベンチマークを使用したOLTPワークロードの場合、HPE Alletra Storage MP X10000上で動作するSingleStoreは、同等のパブリッククラウド展開とほぼ同等のパフォーマンスを発揮し、クラウドでの12,545 tpmCに対し、12,589 tpmCを達成しました。

10 TBのデータセットに対してTPC-Hベンチマークを用いた分析ワークロードを実行した場合、結果はさらに顕著でした。HPEは、X10000構成が、コールドクエリとウォームクエリの両方において、同等のパブリッククラウドの結果を30%以上上回ったと報告しています。

言い換えれば、このアーキテクチャを評価する企業は、データを自社に近い場所に置くことがパフォーマンスの低下を意味すると考える必要はありません。

エンタープライズAIインフラストラクチャの選択肢がさらに増える

これはクラウドを置き換えるという話ではありません。企業により多くの選択肢を提供するという話です。

多くの組織は、引き続きマネージドクラウド環境でSingleStoreを運用するでしょう。ハイブリッド展開を選択する組織もあるかもしれません。また、重要なワークロードは自社で直接管理するインフラストラクチャ上に維持することを好む組織もあるでしょう。

SingleStoreは、これらのアプローチすべてをサポートしています。

AIアプリケーションがビジネスの中心となるにつれ、インフラストラクチャに関する意思決定は、業界が推奨するデータの保存場所よりも、各組織にとって最適な方法を選択する方向にシフトしつつあります。いずれにせよ、将来はクラウド、データセンター、エッジシステム、そしてその先に登場するであろうシステムなど、様々なアプローチが混在する形になるでしょう。

次世代のAIアプリケーションを拡張したいものの、完全なクラウドへの移行を望まない企業にとって、SingleStoreとHPE Alletra Storage MP X10000は、パフォーマンスや制御性を犠牲にすることなく、拡張性の高いAIおよび分析プラットフォームを構築するための、もう一つの有効な選択肢となります。