一般的に、機械学習などの人工知能（AI）技術をはじめ、高速さが求められるアプリケーション処理（以下、高速ワークロード）に利用するファイルシステムはスケールアウト型だ。スケールアウト型のファイルシステムは、複数のストレージサーバ（ノード）で構成される。各ノードの内部ストレージを集約し、ユーザーやアプリケーションがアクセスできる1つのストレージプールにする。

　高速ワークロードが頼りにするのは、ファイルを複数のノードに分散配置する並列構造のファイルシステム（分散ファイルシステム）だ。この構造であれば、任意のノードからユーザーやアプリケーションにサービスを提供できる。一方で全てのストレージI/Oが特定のプライマリーノードを経由する直列構造のファイルシステムは、プライマリーノードの処理が追い付かなくなり、ボトルネックとなりやすい。

　ほとんどのNVMeストレージは、ブロックストレージ向けに設計されている。結果として、ファイルシステムによるオーバーヘッドは回避できる。ただし高速ワークロードを処理するために、ブロックストレージにファイルシステムを追加することが少なくない。最新技術を利用したアプリケーション、特に機械学習やビッグデータ分析を処理するアプリケーションは、ファイルシステムが適している。

　ファイルシステムが追加されたブロックベースのNVMe準拠ストレージは、設計が適切であれば、ブロックベースのSAS（Serial Attached SCSI）準拠ストレージよりも高速になる可能性が高い。ただしブロックをそのまま使うストレージと、ファイルシステムが管理するストレージのパフォーマンスの差は大きい。企業が必要とするのは、NVMe向けに最適化されたファイルシステムだ。

ベンチマークから分かること

　ベンダーが自社のファイルシステムの能力を実証するために使用するベンチマークテストは幾つかある。こうしたテストの大半は、NVMe準拠のブロックストレージと分散ファイルシステムを利用する。こうした分散ファイルシステムには、IBMの「IBM Spectrum Scale」などが使われている。

　非営利団体SPEC（Standard Performance Evaluation Corporation）の最新ベンチマークテスト「SPEC SFS 2014」では、テスト環境のストレージ数やストレージの種類、ノード数を変えると、上位を占めるベンダーが大きく変わる。大抵の場合、ハードウェアベンダーは、必要な数よりも多くのハードウェアを用意してファイルシステムのオーバーヘッドを回避しようとしている。その結果、価格が跳ね上がり、大半の企業にとっては手頃とは言えなくなっている。

　本当に重要なのは、ハードウェアとファイルシステムが各企業のワークロードの種類や予算と調和して、適切なパフォーマンスを発揮できるかどうかだ。ほとんどの企業には、NVMeストレージとファイルシステムの完璧な組み合わせを作り出せるほど無限の資金はない。IT担当者は、必要な成果を実現できる、最もシンプルな構成を探す必要がある。

　後編では、NVMeストレージのパフォーマンス向上を阻む原因と、その解決策を示す。