「QLC」の期待と課題【後編】
「QLC」方式のNAND型フラッシュメモリは何の役に立つのか？
データ書き込みへの耐久性能を落とし、データ保管の高密度化を実現しているQLC方式のNAND型フラッシュメモリ。その欠点が懸念されがちだが、これに適した用途は豊富にある。
前編「『QLC』方式のNAND型フラッシュメモリはHDDの代わりになるのか？」は、1個のメモリセル（データの記憶素子）に4bitを格納する「クアッドレベルセル」（QLC）方式を採用したNAND型フラッシュメモリの用途を考えるに当たって、知っておくべき特性を紹介した。こうしたQLC方式のNAND型フラッシュメモリは、1メモリセルで4bitを保持する。1メモリセルで1～3bitを保持する他の種類のNAND型フラッシュメモリより、データ書き込みに耐えられる回数が減少しやすい特性がある。
QLC方式のNAND型フラッシュメモリは、データの追加や更新が頻繁にあり、書き込みが多く発生する用途には向いていない。NAND型フラッシュメモリの耐久時間は、書き込み操作が少ないほど長くなる特性があるためだ。これを踏まえると、QLC方式が向いているのは読み取り操作が中心で、書き込み操作の少ない用途だと言える。実際QLC方式を製造するMicron Technologyは、書き込みが全操作の10%未満のアプリケーションを推奨している。
QLCが適する用途
幸いなことに、QLC方式のNAND型フラッシュメモリが適する用途は豊富にある。例えば機械学習や深層学習のような人工知能（AI）技術を活用する、データ分析系のアプリケーションだ。このようなアプリケーションを使う場合は通常、データを書き込むのは一度だけで、その後は高度な分析が中心となる。膨大なデータの集計やAIモデルのトレーニングには、ストレージへの高速接続が必要だ。
データのアーカイブにもQLC方式のNAND型フラッシュメモリが向いている可能性がある。特にデータの用途が、AI技術を活用した分析系のアプリケーションやデータマイニングである場合だ。データ分析から洞察を引き出したり、ビジネスの意思決定をしたりするために、必要になる情報を瞬時に得たい場合に適している。動画のストリーミング配信を提供するメディアのようなサービスも適している。音声や動画のデータを高速かつ効率的に配信することにQLC方式が役立つだろう。
読み取り集中型のアプリケーション用のデータストアとしても、QLC方式のNAND型フラッシュメモリが適合する可能性がある。例えば大量のデータとメタデータを保存する「NoSQL」（リレーショナルデータベース管理システム以外のデータベース管理システム）では、QLC方式を採用することでパフォーマンスの向上が期待できる。
どのような用途で検討するにしても、用途ごとのデータ読み取り量に対して、データ書き込み量がどの程度あるのかを把握しておくことが重要だ。
P/Eサイクル数の増加
QLC方式のNAND型フラッシュメモリの技術が成熟すれば、「P/Eサイクル数」（データを書き込む際の一連のプロセス）の回数の限界値は、間違いなく増加するだろう。そうなればQLC方式が適する用途の幅も広がる。既に、100回未満だと推定されていたQLC方式の最大P/Eサイクル数は、1000回近くまで向上している。とはいえ、まだしばらくは読み取り集中型の用途が最適という状況が続きそうだ。
どのようにQLC方式のNAND型フラッシュメモリが進化するにしても、アプリケーションのデータを保存する方法を検討する際、高い効率性と信頼性を兼ね備えた媒体として何が適しているかを考慮することが大事だ。用途によっては、QLC方式が理想的と言える場合もあれば、高いコストが無駄になる場合もあることには注意が必要だ。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
「QLC」の期待と課題
QLC方式のNAND型フラッシュメモリは、1個のメモリセルで4bitを保持でき、高密度のデータ保管を可能にする。ただし密度を高めている分、犠牲にしなければならない性能もある。どのようなアプリケーションであれば適しているのだろうか。
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
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「改正物流効率化法対策」徹底解説 総物流費を抑制するサプライチェーン戦略 -
製品資料
[o9ソリューションズ・ジャパン株式会社] 「サプライチェーン最適化」実践ガイド：効果的な意思決定を実現する秘訣とは？ -
製品資料
[株式会社リンプレス] 非デジタル／IT人材を「自走するDX推進者」に変えるための育成ロードマップ -
市場調査・トレンド
[ワンアイルコンサルティング株式会社] AI時代の組織設計：「判断と責任」を人に残すための2つの原則とは？ -
技術文書・技術解説
[ワンアイルコンサルティング株式会社] システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
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
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
-
2
「完璧な設計」なのに3000万円溶けた AWSの失敗事例から学ぶ3つの教訓
-
3
クラウド資格コレクターは評価されない？ 年収1000万を分ける“OSの理解度”
-
4
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
5
高額な「AI PC」を一般従業員も使えたら？ 費用のハードルを一気に下げる方法
-
6
「コピペ運用の限界」に直面するAI活用 7割超が“別画面”のまま使う理由は？
-
7
LLMの「過学習」、正しく説明している文章はどれ？
-
8
「AIバブル」は崩壊するのか？ 熱狂の後に来る“尻拭い”と4つの防衛策
-
9
IT調達担当者が知るべき「IT機器 大インフレ時代の前向きな選択肢」
-
10
2035年までに1億4500万台、急拡大する「フィジカルAI」市場の勝者は誰か
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
2
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
3
Windows PCとMacの選択制で生産性向上 LINEヤフーが実践する運用管理方法とは
-
4
DX／AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
5
「Google Workspace」活用事例34選、先進の生成AIによる組織変革の全貌
-
6
生成AIで文書活用を進めるには？ 効率化と安全性をどう両立する
-
7
「人員を増やす」という選択肢はない 情シスが負の連鎖から抜け出すには？
-
8
「問題が深刻化しやすいプロジェクト管理」から脱却する方法とは？
-
9
Linuxのスキルを証明する“激推し”の認定資格はこれだ
-
10
NTTドコモが実践したクラウド統合監視 業務量2倍でも残業削減を実現できた理由
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
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