Optaneメモリは現在、永続メモリを使用するようには設計されていない。そのためx86のハードウェアとOSでは大きな変化が必要になる。具体的には、マシンチェックエラーの処理方法を変えたり、非永続メモリから永続性を分離したりするといったことだ。SSDではフェイルソフトな方法でシングルビットエラーを処理しているが、標準のx86サーバでこれを行うのは容易でない。Intelのサーバ向けCPUである「Itanium」のみが、この機能の実現に近づいている。

　他にも求められている大きな変化がある。例えば永続メモリの宣言を可能にするコンパイラや、メモリをアプリケーションに組み込めるリンクエディタなどがある。またアプリケーション自体は、ファイルI/Oを削減し、単一の命令とベクトル演算を使用するようにコードを書き直さなければならない。この作業にはシステムの構造に関する膨大な再評価が伴う。

　サーバ性能を強化する機会をみすみす逃すわけにはいかない。とはいえ2017年に、このような変化が現実になることはないだろう。その最大の理由は、Intelが長期計画として打ち出しているOptaneメモリベースのアーキテクチャの現状にある。

　最初の実質的なOptaneメモリはSSDで、フラッシュメモリの4倍の速度で動作する。ただし、この高速化は何百万IOPSという性能を誇る新しいドライブによって損なわれることが予想される。これは2017年末までには誕生するだろうが、プレミア価格によって、その興奮は多少なりとも影を潜めるだろう。

　Micronは、Intelよりも高い性能の実現を主張している。その理由は、恐らくコントローラーの設計とドライバコードの違いから来ているのだろう。2018年には、この2社によるパフォーマンス合戦が繰り広げられることになるだろう。ただしIntelは、多くの開発者が使用しているハードウェア、ソフトウェア、コンパイラを設計している。このことはIntelに戦略上の優位性をもたらすだろう。

　Intelが目指しているのはバイトアドレス指定可能の実現だけではない。サーバクラスタでNVM Express（NVMe）ファブリックにOptane SSDと後継のOptane NVDIMMを接続して、Optane SSDとOptane NVDIMMの直接共有を追加することも目指している。

　この背景を踏まえて、実際の使用事例におけるOptaneメモリとQuantXの影響について言及したい。

メモリ拡張

　メモリ拡張はシンプルな概念に思える。アイデアは、Optaneメモリを使用して、DRAMの見た目のサイズを拡張することだ。例えば1TBから10TBまたは20TBに拡張するといった具合である。これがサーバに搭載される多数のコンテナで実現できたらどうだろうか。キャッシュでは、OptaneメモリとDRAMの速度の違いを無視できるかもしれない。ただし、データの圧縮については議論の余地があることに留意されたい。

　圧縮により領域を節約できる。だが、それだけではない。転送時間と必要なネットワーク帯域幅も削減できることになる。Optaneメモリに書き込むデータを圧縮する処理は、多くのコンピュータリソースを消費する。そのため圧縮はバックグラウンドジョブとして処理するのが最適だろう。一方、データの圧縮解除は高速に処理できる。GPUやFPGA（field-programmable gate array）のサポートを利用した場合は、特に高速になる。全体的に見て、圧縮はシステムに大幅な性能向上をもたらすだろう。

永続的なDRAM

　永続性を考慮しようとすると、物事が複雑になる。これは、バイトアドレス指定可能を実現するまでの短期間におけるOptaneメモリのファイルI/Oの見解を暗示している。悩むべきは、その永続性を利用して何ができるかだ。

　まず、再起動が格段に速くなる。米国の潜水艦に関する戦闘システムのクラスタを作成する設計チームの陣頭指揮を取ったことがある。この再起動が速くなるという点だけでも、NVDIMMを使用する十分な理由となった。というのも、潜水艦では1秒でも電源異常から速く回復することが生死を分けるからだ。

　「memcached」などのスクラッチパッドを含むデータベースでは、高速な永続メモリを活用できるだろう。適切なNVDIMMアーキテクチャを採用すれば、電源障害発生時にデータ損失のリスクを負うことなく、書き込みの処理を集約することが可能になる。これは、NVDIMMベンダーのDiablo Technologiesが行っていることだ。これにより内部のスクラッチパッドデータベースの使用は、アプリケーション設計の強みとなるだろう。

　Oracleなどのインメモリデータベースについても同じことがいえる。Optane NVDIMMにより、さらに大規模で効率的なデータベースが実現可能になる。全てのOptaneメモリデバイスが1つのファブリックにある状況を想像してみてほしい。複数のアプライアンスでデータの整合性を確保するためにデータを複製して、堅牢（けんろう）で超高速なシステムを実現できるだろう。

ビッグデータ向け圧縮ストレージ

　ネットワークのボトルネックは、ビッグデータの処理に伴う課題の1つだ。これはWANとLANのどちらにも付いて回る問題だ。CPUに圧縮解除のサポートがあると、ネットワーク帯域幅を5～10倍に増幅することが可能になる。ただし圧縮前のデータのコピーを保持するため、各サーバには大容量のメモリが必要になる。ここで活躍するのが、Optaneメモリの大容量という特徴だ。

HPC

　石油やガスの分析アプリなど、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）アプリケーションが、コンピューティングリソースを独占しているのは周知のことである。だがHPCアプリケーションは大量のストレージI/Oにさらされている。

　National Labsの責任者と話したときのことを鮮明に覚えている。その責任者は、ジョブの実行には1時間かかるかもしれないが、その後のデータのダウンロードと次のデータセットの読み込みには、さらに1時間かかると愚痴をこぼしていた。このようなワークロードにも圧縮を適用できる可能性がある。ただし、データの構造によって圧縮率は各所で異なるかもしれない。

　仮にそうだとしても、HPCはメモリに大きく依存している。そのため、多くのアプリケーションでは、安価なメモリマルチプライヤが役に立つかもしれない。

クラウド

　一見したところ、ステートレスなクラウドでは、Optaneメモリが活躍する場はないように思われた。簡単に達成できる目標は、DIMMごとの容量を活用して、拡張メモリとして使用することだろう。クラウドサービスプロバイダーも、ストレージインスタンスを提供している。なおインスタンスストレージでは、高速なアクセスによってインスタンスの性能全般を向上することで、Optaneメモリが形成を一変させるかもしれない。

　これらの使用事例の先を思い描くと、ハイブリッドクラウドでは、イメージ用に大容量のストレージが必要になる。これは特に仮想デスクトップインフラの使用事例についていえることだ。Optaneメモリは、アジャイルコンテナに備わっている速度のニーズに対抗できる。そのため、クラウドサービスプロバイダーと企業の両方から多くの関心が寄せられることになるだろう。

HCI

　Optaneメモリは、ハイパーコンバージドインフラ（HCI）モデルと非常に相性が良い。バイトアドレス指定可能やファブリックへの直接接続の機能が実現されなかったとしても、それは変わらない。永続的な領域をクラスタ化できる機能は、初期の4KBブロックI/Oモデルとうまく機能する。これは個人的な見解だが、NVDIMMとOptaneは、これらのシステムにおいて主要な記憶層になる可能性が高いだろう。

　Optaneメモリには厳しい競争が待ち受けている。例えば、Samsung Electronicsは積極的に代替テクノロジーを追求している。また、3Dフラッシュの密度により、Optaneメモリに匹敵するレベルまでフラッシュのパフォーマンスを効率的に向上させる並行アクセスが実現するだろう。どんなことが起ころうとも、この全ての恩恵を受けるのは消費者である。これは揺るがない事実だ。