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サーバ&ストレージ 過去記事一覧(2024年)

12 月

ストレージの冗長性を確保する「RAID 1」と「RAID 5」は、どちらか一方が全てにおいて優れているわけではない。幾つかの観点で比較することで、どちらがより適しているのかを判断できるようになる。

HDDベンダーが発表する最新HDDの容量がついに30TBになる時代へと移行。従来の技術では容量増大に限界があるという見方がある中で、ベンダー各社は新たなアプローチを採用し始めている。

IntelとAMDが結ぶ「x86同盟」。これはハードウェアとソフトウェアの互換性向上に主眼を置くものだが、その背景には、両社にとってはNVIDIAが躍進してきた以上に穏やかではない勢力図の変化がある。

Microsoftがハイパーバイザー「Hyper-V」を含むサーバOSの新バージョン「Windows Server 2025」の一般提供を2024年11月に開始した。これによってVMwareのハイパーバイザーからHyper-Vへの移行が加速する可能性がある。

GPUベンダーNVIDIAの業績はAI需要を追い風にして好調が続いている。ただし同社の事業の全てが順調なわけではない。今後、同社の事業が失速する可能性はあるのか。

DRAMのメモリモジュール規格「DIMM」に代わる「CAMM」が採用され始めている。CAMMはDIMMとは何が違うのか。メモリモジュール進化の変遷を踏まえて解説する。

グラフィックスを処理するために使われてきた「GPU」は、AI関連のタスクを実行するための不可欠な存在となっている。GPUのどのような仕組みが生かされているのか。CPUとの仕組みの違いを踏まえて考えてみよう。

11 月

SSDやHDDの需要低迷が2022年ごろから顕著になった。AI技術の台頭でストレージ需要が改善するとの見方もあったが、むしろ悪化している。何が起きているのか。

半導体ベンダーのAdvanced Micro Devices(AMD)は、従業員の4%を削減する計画を明らかにした。同社の今回の計画は、IT業界で続いている人員削減の例に共通する部分がある。何が原因なのか。

BroadcomはVCF 9の提供開始と同時に、ストレージ管理機能「vVol」の次世代版を利用可能にする。VMwareの買収以来、同社製品にさまざまな変更を加えてきたBroadcom。これはどのような結末を招く可能性があるのか。

CPU、GPU、TPU、NPUはいずれもAI技術の活用において使われるプロセッサだ。それぞれAI技術の演算処理とどのような関係にあり、どのような用途で使われるのか。

SSDの価格は2023年秋からの上昇傾向に反し、2024年夏以降、1GB当たりの価格が約10%低下した。SSDの価格上昇は続くという一部の業界関係者の予測を裏切り、低下傾向にある。その理由とは。

AI技術の利用で使われるプロセッサには、GPU以外にもTPUやNPUなどがある。TPUとNPUはAI技術に特化した点では似ているが、両者の役割は異なる。その違いを踏まえて、NPUと推論とは何かを考える。

Intelの業績不振が続いている。データセンター分野ではAI(人工知能)技術関連のニーズが拡大する中で、なぜ同社の業績は低迷しているのか。その原因はどこにあるのか。

10 月

HDDは磁気ディスクにデータを書き込む仕組みであることから、容量増大はほとんど限界に来ているとみる向きがある。だがHDDベンダーが開発を進める新たな技術が、その限界を突破しようとしている。

コンピューティングの技術はAI技術の台頭とともに様変わりしている。CPUやGPUの他、TPUやNPUといったプロセッサも使われるようになっている。まずは、全てのプロセッサの理解に欠かせないCPUの基本を押さえよう。

一時は販売が大きく落ち込んでいたSSDとNAND型フラッシュメモリの市場は、徐々に回復しつつある。そうした中で、ストレージ市場に変化をもたらす可能性のある動きが幾つか浮上している。

PCやサーバの内蔵ストレージ、NASなど幅広く使われている「HDD」は、突然壊れることがある。データの損失を防ぐためには、HDDが故障する予兆をつかんで対処することが欠かせない。

内蔵ストレージやNASなどさまざまな用途で使われている「HDD」は、突然壊れることがある。重要なデータを失わないためには、HDDが故障する主な原因を知って運用することが欠かせない。

ストレージとメモリのカンファレンス「FMS」で、ベンダー各社はデータ量の増大やAI技術の活用を見据えたさまざまな新技術や新製品を披露した。特に注目に値する新技術や、トレンドの変化を紹介する。

SSDとNAND型フラッシュメモリのベンダーは、2022年から2023年にかけて売上高が大きく落ち込む不況を経験した。そうした中で浮上してきた、業界再編の兆候とも見れる幾つかの変化がある。

SSDはデータ読み書きの速さだけではなく、容量においても急速に進化している。そうした中で「HDDが不要だ」との見方が出るのは不思議ではないが、その考え方には注意が必要だ。なぜなのか。

Western Digitalが公表しているHDDおよびSSD事業分社化のタイミングが迫っている。この再編による影響と共に、同社がなぜ分社化をしなければならなかったのかを考える。

9 月

AMDは、サーバやAIインフラの設計・製造を手掛けるZT Systemsを約50億ドルで買収する。AMDの競合となるNVIDIAやIntelに対して、AMDはこの買収を経てどのような戦略に出るつもりなのか。

HDDが一度故障すると修復はほとんど不可能になることがあるため、まずは故障しないように使うことが欠かせない。HDDが壊れてしまう、やってはいけない使い方とは。HDDの基本を理解しておこう。

HDDが故障すると修復するのはほとんど不可能だ。故障後の対策だけではなく、できるだけHDDが故障しないように使うことがまずは重要だと言える。HDDが壊れる4つの原因を押さえておこう。

SSD市場は販売が落ち込む大不況を経験した後、新たな局面を迎えようとしている。販売不振は“さらなる変化”の予兆でしかなかったのか。ストレージ業界で何が起きているのか。

データ読み書きの速さを含め、SSDはHDDに勝るさまざまなメリットを提供できるようになった。そうした中で語られるHDD不要説には一理ある。だがSSDのみで事足りると考えるのは危険だ。それはなぜか。

SSDはもはや“ストレージ市場の主役”と言っていい存在だ。容量増大をはじめとして今後の進化にも期待が集まる。そうしたSSDの状況は、キオクシアなしに語ることはできない。それはなぜなのか。

データセンターにおいてSSDはさまざまな用途に使われるようになったとはいえ、HDDの代替が難しいと考えられる用途もあった。だが状況は変わりつつある。背景にどのような変化があるのか。

8 月

Windows搭載のPCのプロセッサは従来、x86互換のプロセッサが主流だった。だがMicrosoftは、AI PCが注目を集める中でArmアーキテクチャのPCの提供を推進し始めた。この変化が引き起こす問題とは。

Windows搭載のPCでは、IntelやAMDが提供するx86互換のプロセッサが広く採用されてきたが、MicrosoftのAI PCで再び注目を集めることになったのがArmアーキテクチャのハードウェアだ。どのような違いがあるのか。

IntelはAIアクセラレーター「Gaudi 3」といった新製品の提供を通して、AIプロセッサ市場での競争力を高めようとしている。AIプロセッサ市場でIntelはどう戦おうとしているのか。

半導体大手Intelが不調から抜け出せずにいる。同社は従業員1万5000人の削減を発表した。IT市場ではAI技術分野が盛り上がりを見せる中で、同社の事業に何が起きているのか。

半導体大手Intelの事業が芳しくない。人員削減や設備投資の削減を含む大幅なコスト削減に乗り出す。IT市場ではAI分野が盛り上がりを見せる中、Intelの事業はなぜ不調なのか。

「LTO」準拠テープの年間出荷容量が増加する中で、業界団体TPCsは企業におけるテープの新たな使い道、特にAI技術関連での用途に着目している。なぜ最新技術にテープが活躍する見込みがあるのか。

「LTO」準拠テープが2021〜2023年で年間出荷容量を更新し続けている。これは単純に企業が多くのテープを導入したというよりも、別の事象によって引き起こされている可能性がある。それは何か。

7 月

企業は、メインフレームに配置すべきワークロードを、クラウドに配置するという選択をすることがある。そうした事態はなぜ起きてしまうのか。ワークロードに最も適切なITインフラを選ぶにはどうすればよいのか。

NVIDIAの時価総額は2024年6月にMicrosoftやAmazon.comを超えた。同社の時価総額や株価が上昇し続ける背景には何があるのか。2023年から2024年にかけての動向から読み解く。

ワークロード(アプリケーション)を配置するインフラの選択肢として、メインフレームが敬遠されていると筆者は感じることがある。その動きの背景には何があるのか。インフラ選択の“落とし穴”を説明する。

HDDの大容量化には限界があるとの見方がありつつも、HDDの大容量化はまだ止まりそうにない。実際のところどこまで大容量になるのか。これからどのような技術が使われるのか。HDDベンダーに聞いた。

一度クラウドサービスへの移行にかじを切った企業のITインフラ戦略は、その後大きく変わりつつある。企業が「オンプレミス回帰」を重視し始めたのはなぜか。インフラ市場の変化を解説する。

半導体ベンダー各社が相次いでAI技術の利用を想定したプロセッサ新製品を発表している。AI PC向けとしては、各社はNPUの重要性を強調している。NPUはどのような役割を持っているのか。

SSDの用途が広がってきた背景にあるのは、SSDの容量を増やす技術の進化だ。だが、SSDの大容量に伴うデメリットを避けるために、「第1世代のSSD」を選ぶこともある。

プロセッサ市場では、サーバ向けでもクライアントPC向けでも単に処理性能を上げるだけではない多様な進化が見られる。IntelやAMD、NVIDIAをはじめとしたベンダーからどのような新製品ができているのか。

データ保存量の増加や、読み書き速度の向上といったニーズに応えるために、「磁気ヘッド」の制御に改善を凝らしたHDDがある。これによってデータ読み書きなどの性能はどれだけ向上するのか。実際の製品を参考に見てみよう。

ストレージ市場では、HDDベンダーだけではなくSSDベンダーの売上高も2022年から2023年にかけて急落するという深刻な状況に陥り、さまざまな“異例の事態”が巻き起こった。HDD、SSD市場に何が起きているのか。

6 月

SSDの容量は「TLC」や「QLC」などの技術によって大きく増えることになった。そうした大容量化の技術が台頭する以前の、いわば「第1世代のSSD」の良さを復活させるSSDの使い方がある。昔のSSDがなぜ好まれるのか。

SSDやHDDを手掛けるストレージベンダー各社の売上高は、2022年から2023年にかけて急落した。AI技術の台頭でストレージの需要は大幅に改善するとの見方があったが、それは読み違えだった。どういうことなのか。

HDDベンダーはHDD内部の部品にさまざまな技術進化をもたらすことで、保存容量の増大や読み書き性能の向上を実現してきた。次なるブレークスルーの種はどこにあるのか。HDD内部の、ある部品に注目する。

2006年に提供開始した「Amazon Simple Storage Service」(Amazon S3)は、さまざまな進化を遂げた。老舗ストレージベンダーが競合してきた市場に、Amazon S3は何をもたらしたのか。

キャリアアップの近道になり得るのが、自らの専門性を示す「資格」の取得だ。年収アップといった具体的な成果につなげるためには、どのような資格を取得すればよいのか。

メインフレームの“独特の話題”には、熟練の筆者でさえも動揺してしまうことがある。その話題は、メインフレームが「時代遅れだ」と批判される状況にも関係している。メインフレームが誤解される理由を説明する。

5 月

サーバOS「Windows Server」の次期バージョン「Windows Server 2025」には、幾つかの重要な変更が加えられる。ハードウェア仮想化ソフトウェア「Hyper-V」に関しては、少なくとも3つの変更点がある。何が変わるのか。

SSDとHDDの価格の変化を調査した結果を基に、今後SSDとHDDを選定する際に考慮すべき点をまとめる。考慮すべき点は、SSDとHDDの価格そのものだけではない。

「脱クラウド」に向けてかじを切るより、利用中のクラウドストレージの改善を図る方が適切な場合がある。脱クラウドすべきか、クラウドストレージを最適化すべきかの判断方法とは。

SSDが値上がりしているのは“気のせい”ではない。今後企業がストレージコストを抑えるにはどうすればよいのか。SSDとHDDの価格の変化を調査した結果をまとめた。

半導体ベンダー連合であるUXL Foundationは、“オープンなツール”の開発と普及によってNVIDIAに対抗しようとしている。どこに勝機を見いだしているのか。

SSDの容量増大によって、“HDDの地位”が脅かされているという見方が広がっていた。そうした中、HDDベンダーによる発表がHDDに新たな希望をもたらすことになった。HDDはどう変わるのか。

SSDの記録媒体であるNAND型フラッシュメモリの記録方式には幾つかの種類がある。その一つであるTLCやQLCを、あえてSLC式に使う手法がある。どのような利点が見込めるのか。

容量増大のペースが停滞していた「HDD」に関して新技術の発表があり、HDDの今後の進化にまた新たな光が差し込んできた。HDDはこれからどう進化しようとしているのか。

4 月

データセンターではSSDだけではなく、大量のデータを効率的に保存するためのストレージとしてHDDが広く使われている。そのHDDを、データセンターで一切使わないという先進的なアイデアがある。

PCの内蔵ストレージはほとんどがHDDではなくSSDになっているが、データセンターにおいても同様の変化が起きるのか。「HDDが終わりを迎える」という見方の背景にある変化とは。

SSDには“寿命”がある。HDDも同様だ。重要なデータの消失を避けるには、それぞれの特徴を知って使いこなす必要がある。SSDとHDDのどちらがより“短命”なのか。SSDやHDDの寿命を知るために役立つ“ある技術”とは。

RAMとROMはコンピュータの動作に欠かせないメモリだ。データ記憶に関する役割を担うメモリであることは同じだが、両者の役割は根本的に異なるので混同してはいけない。その違いとは何か。

3 月

VMwareが半導体ベンダーBroadcomに買収された後、製品提供の方針を含めた変更があったことで、パートナー企業もユーザー企業も混乱した。今後の利用方針を検討する上ではどのような点を考慮すればいいのか。

SSDとHDDの違いを正しく評価する上で欠かせないポイントになるのが、読み書きの速度に影響するパフォーマンスだ。速さに影響するパフォーマンスを細分化して考えると、より分かりやすくなるはずだ。

SSDを含めたストレージの分野では、AI(人工知能)技術をどのように活用できるのか。実際に登場している例を踏まえて、NAND型フラッシュメモリとAI技術を組み合わせる利点を探る。

量子コンピュータの本格的な実用化にはまだ至っていないが、世界中の企業が量子コンピューティングへの投資を進めている。現時点で量子コンピュータの開発はどこまで進んでいて、企業はこれから量子コンピュータに何を期待できるのか。

SSDと比較するとHDDはレガシーな技術だと見なされてしまうが、HDDが企業向けのストレージとして活躍していることに変わりはない。内部構造や歴史を含めて、HDDの特徴をまとめる。

SSDの需要減を背景にしてストレージ市場では2022年後半から価格の下落が顕著になっていた。だが低調なストレージ市場に変化が見られる。SSDやNAND型フラッシュメモリの価格は元に戻ろうとしているのか。

量子コンピュータは発展途上の技術だが、実用化すれば従来のコンピュータでは難しかった計算が高速でできるようになる。量子コンピュータ実用化に向けて、データセンター管理者はどのように備えておくべきか。

SSDなど企業向けでも使われるストレージを接続するための規格に「NVMe」や「SAS」がある。SSDの黎明期に開発されて以来、NVMeは多様な進化を遂げてきた。新旧のストレージ技術に勝敗はつくのか。

2 月

Linuxの「tar」コマンドは、Linuxにおいて広く使われているアーカイブファイル作成用のコマンドだ。幾つか基本のコマンドを使用しながら、ファイルのバックアップから復元までの手順を学んでおこう。

「SSD」全盛の中でも、主要なストレージとして活躍し続ける「HDD」。SSDを取り巻く技術の進化で、HDDの地位が脅かされつつあるという。ついにHDDは“終わる”のか。

キオクシアとの経営統合の可能性があると見られていた中、HDDとSSDの事業を分離する方針を明らかにしたWestern Digital。HDDとSSDのある特性から、分離は間違いではないという見方が出てる。背景にある違いとは。

プロセッサと言えば「CPU」――。この常識が崩れ始めている。「GPU」「DPU」といった他のプロセッサが普及し始めたからだ。CPU、GPU、DPUの役割の違いと、それぞれが適する用途とは。

「NVMe」も「SAS」も、ストレージ市場で重要な役割を担い続けている。NVMeに対して新しさや性能面で見劣りするSASが、消えずに使われ続けるのはなぜなのか。その利点を探る。

ストレージの技術進化が停滞している。これはストレージベンダーの研究開発への投資が消極的になったことに加えて、技術進化が限界に達しつつあることに関係している可能性がある。

1 月

Intelが2023年12月に正式に発表したプロセッサ新シリーズは、AI技術関連のタスクをこなすことを念頭に置いている。「NPU」を搭載するこのプロセッサの“革新的な点”はどこにあるのか。

「GPU」の貴重なコンピューティングリソースをできるだけ無駄なく使うには、その使用状況を適切に把握することが欠かせない。仮想マシンでGPUを使う場合のパフォーマンス測定方法とは。

ストレージのデータを保護し、パフォーマンスと可用性を向上させる仕組みである「RAID」には、要件に応じてさまざまな仕組みがある。そのRAIDレベルについて個々の特徴や、人気の仕組みを解説する。

データの使用量が増え続ける中、各種ストレージ新技術の開発に期待がかかっている。新たに発表された、DNAとデジタル技術の組み合わせるシステムがストレージ業界に革新をもたらす可能性がある。

仮想マシンでGPU(グラフィックス処理ユニット)のリソースを使う場合は、当然ながらそのための下準備が必要になる。GPUのリソースを使う2つの方法を基に、その準備の流れについて説明しよう。

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