各ベンダーは処理負荷を軽減する施策を実装
フラッシュメモリの寿命を縮める「P/Eサイクル」増加問題 対処法はあるのか?(2/2 ページ)
P/Eサイクルの調整
ライトアンプリフィケーションなどの要因がNAND型フラッシュメモリの耐久性に影響を与え、寿命を短くすることは、ベンダーも十分に認識している。その理由から、各社ともさまざまな技術を組み込んで、そうした問題の緩和と長寿命化を図っている。
そうした技術の1つである「ウェアレベリング」は、メモリコントローラーを利用し、P/EサイクルをNAND型フラッシュメモリ全体に均等に分散させる。ウェアレベリングでは、特定のメモリセルに読み書き負荷が偏ることを防止する。負荷が集中したメモリセルは、他のメモリセルと比べて大幅に劣化する。その他のメモリセルがそれほど使われていなくても、NAND型フラッシュメモリの寿命が縮む原因となる。ウェアレベリングは複雑なアルゴリズムを使って、バックグラウンドで継続的にブロックへのデータ消去と再書き込みをしながら、過剰なライトアンプリフィケーションを最低限に抑えようとする。単純な負荷分散と比べて優れた技術だ。
NAND型フラッシュメモリに使われるもう1つの技術である「ガベージコレクション」は、ブロックを解放して書き込みのパフォーマンスを向上させることを目的に、バックグラウンドでデータの移動や消去をする。
残念ながら、ガベージコレクションはライトアンプリフィケーションを増大させることもある。ガベージコレクションの実装方法はベンダーによってまちまちだが、いずれもパフォーマンスとライトアンプリフィケーションの間で適切なバランスを保とうとしている。そのためには、高度なアルゴリズムやウェアレベリングとの入念な連携が求められる。
ウェアレベリングやガベージコレクションを容易にするため、NAND型フラッシュメモリは、バックグラウンドプロセスのための「オーバープロビジョニング領域」を含む。オーバープロビジョニング領域は、処理の高速化を目的とした空き領域だ。例えばウェアレベリングではP/Eサイクルの負荷バランスを調整する際に、ガベージコレクションではデータの移動をする際に、この領域を利用できる。適切なサイズのオーバープロビジョニング領域がなければ、ライトアンプリフィケーションが増え続け、NAND型フラッシュメモリ、ひいてはフラッシュドライブがデータでいっぱいになってパフォーマンスが低下する。
NAND型フラッシュメモリの耐久性
フラッシュドライブはNAND型フラッシュメモリの寿命を延ばすために、他の技術も使っている。例えばフラッシュドライブによっては「不良ブロックマッピング」技術を使って、不良メモリセルを含むブロックから正常なブロックへのデータ移動を可能にしている。データ圧縮アルゴリズムを使って、書き込みの動作数を減らす一助としているフラッシュドライブもある。
ベンダー各社は、P/Eサイクルを最低限に抑えてNAND型フラッシュメモリの寿命を最大限まで高めることを目標に、それぞれ異なる方法でフラッシュドライブの技術を実装している。パフォーマンスや密度を向上させる新しい手段を模索しながら、長寿命化を図っている。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
9
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー