ストレージとハイパーコンバージェンスの境界はますます曖昧になっている。ストレージに関する顧客との会話は、今後はハイパーコンバージェンスについての会話になる。
ハイパーコンバージェンスを今すぐ導入し始めるわけではないが、今後1～2年の間には、既存の環境の中にハイパーコンバージェンス環境を構築する必要性と期待が高まるだろう。コンピューティングとストレージを独立させて管理する必要がなく、コンピューティング、ストレージ、ネットワークを1つの実体として管理するためのハイパーコンバージド（垂直統合）な方法を採用することで、経済的なメリットを享受し始める。
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AIでは構造化データの活用が進む一方、クラウド普及に伴いデータの分散化が加速している。この状況下で課題となるのが、レガシーストレージの存在だ。本資料では、構造化データに適したストレージ戦略を紹介する。
データ環境の急変は、企業のストレージ課題を複雑化させている。性能や拡張性、データ保護、分散環境の一元管理、コスト最適化など、自社の課題に合わせた製品・サービスをどう見つければよいのか。それに役立つ製品ガイドを紹介したい。
構造化データ／非構造化データの両方を適切に処理する必要がある今、エンタープライズデータストレージには、より高度な要件が求められている。こうした中で注目される、単一障害点のないAI主導の分散型ストレージプラットフォームとは？
CPUやGPUの性能向上に伴い、データセンターでは今、発熱量の増加にどう対応するかが課題となっている。特に高密度なサーバ環境では、従来のファンやヒートシンクに頼るだけでは熱管理が難しい。こうした中、企業が採用すべき手段とは？
HDDの容量が30TB超になると同時に、ストレージ技術はさまざまな進化を続けている。そうした中でもインタフェースに「SATA」（Serial ATA）を採用したHDDが変わらずに使われ続けている。なぜなのか。
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Red Hat Storageのランガ・ランガチャリ氏
