IT部門のマネジャーを務めるケネス＝デイビッド・ターナー氏によると、同氏がノースウエスタン大学に勤務した当初は、ストレージの容量と分類に大きな問題があったという。「どのようなデータがあり、誰が所有し、いつ最後に利用したのかなどが分からなかった。キャパシティー需要への対応やHIPAAなどに準拠することも必要だった」

　ノースウエスタン大学の中央ストレージプールは増大し続けた。「膨大な量のデータがあり、それを分類することは不可能だった。全てのデータがIsilonのSAS HDDに保持されていたためだ」とターナー氏は話す。

　ターナー氏が率いるチームは、ディスク占有率可視化ツール「TreeSize」などを利用したり独自にスクリプトを書いたりして、中央ストレージプールに問い合わせるさまざまな方法を検討した。だが、発見したデータを移行する方法は見つからなかった。

　最終的に、同大学はストレージ分析ツール「Komprise」を導入した。Kompriseは、コンテンツに索引を付け、そのコンテンツをユーザーのポリシーに従って移行することができる。同ツールはオープンソースの検索エンジン「Elasticsearch」をベースとしている。

　ノースウエスタン大学は「Komprise Observer」とプロキシをデータセンターに導入し、サプライヤーサイトにオフサイトのディレクターを配置した。

　保持期間、特定ディレクトリの除外などのポリシーはワークグループ単位で設定する。データは設定したポリシーに基づいて安価なメディアに移動される。

　こうしてノースウエスタン大学のデータはIsilonからソフトウェア定義オブジェクトストレージ「Dell EMC ECS」（Elastic Cloud Storage）のSAS HDD（12TB）やクラウドストレージ「Amazon S3 Glacier Deep Archive」に移動された。

　全体として、ストレージコストはIsilonでデータを維持していたときの3分の2程度になったとターナー氏は言う。

　KompriseのDeep Analytics機能によって、数PBに達する非構造化データをクエリし、異なる物理ストレージから個別の仮想データセットを作成できる。

　ポリシーを設定して、データの最終アクセス日時、アクセスした担当者、データの種類などに応じてデータを分類することも可能だ。既存のストレージから移行するデータ量を計画することもできる。Kompriseによって、他の物理ストレージへの移行、プロトコル間での移行、クラウドへの移行も可能で、ローカルアクセスにリンクを残すこともできる。

　Kompriseの最高執行責任者のクリシュナ・スブラマニアン氏によると、Kompriseは「15分もあれば数PBのデータ」のクエリ結果を表示するという。

　「Kompriseは大規模向けに設計されている。非常に効率の高い分散コンピューティング技術を用いてファイルのメタデータを調べることでオーバーヘッドを大幅に減らし、その結果を従来型ではないデータベースに組み込む」（スブラマニアン氏）