CPUを搭載し、ある程度の処理を自身で完結させる「コンピュテーショナルストレージ」。ついにOSが起動する製品が登場した。どのようなユースケースがあるのか。
コンピュテーショナルストレージの開発を促す要因の一つがデータだ。もっと正確に言えば、処理しなければならないデータ量が増え続けていることだ。増え続けるデータから洞察を得るため、データサイエンス、データ分析、機械学習が注目されている。これらはデータを集中的に扱うため、I/O速度による制約や遅延の影響を受けやすい。ギガバイト～テラバイト単位のデータをメモリに出し入れするよりも、そのデータの格納場所のできるだけ近くで処理する方が理にかなっている。
コンピュテーショナルストレージ製品を開発している企業はさまざまなアプローチでこのアーキテクチャに取り組んでいる。プロセッサをドライブに組み込む製品もあれば、PCIeスロットに差し込み、NVMeを介して既存のデータストアにアクセスするアクセラレーターもある。
コンピュテーショナルストレージエコシステムが互換性のない製品ラインに分裂するのを避けるため、SNIA（Storage Networking Industry Association）はTWG（Computational Storage Technical Work Group）を結成した。TWGは、標準の策定と共通プログラミングモデルの開発に取り組んでいる。それがあれば、アプリケーションは任意のコンピュテーショナルストレージを検出して使用できるようになる。
「コンピュテーショナルストレージの最新技術動向」でも紹介したように、SNIAはコンピュテーショナルストレージデバイスの定義を
に分けている。CSPはコンピューティングエンジンを含んでいるがストレージは含まない。CSDはコンピューティングとストレージから成る。CSAはコンピューティングエンジンと複数のストレージ機器で構成する。
SNIAのモデルには、データの圧縮／展開など、コンピュテーショナルストレージが実行する可能性のある機能のリストが含まれている。コンピュテーショナルストレージ製品の中には、動画のエンコード／デコードなど特定機能を実行する製品もあればユーザーによるプログラミングが可能な製品もある。
最も著名なコンピュテーショナルストレージサプライヤーの一つがNGD Systemsだ。同社の製品はSNIAの定義に従えばCSDで、NVMe SSDにコンピューティング機能を組み込んでいる。この製品はSSDコントローラーとArmのクアッドコアCPU「Cortex-A53」をカスタムASIC（Application Specific Integrated Circuit）化することで実現している。
このアーキテクチャには幾つかメリットがある。ASICはCFI（Common Flash Interface）を介することで、ホストCPUのメモリにデータを転送するよりも広い帯域幅と少ない遅延でドライブ内のNANDチップにアクセスできる。
NGD Systems製品はArmコアを組み込んでいるため「Ubuntu」や「Microsoft Azure IoT Edge」を実行できる。これにより、アプリケーションの開発とデプロイがシンプルになる。通常のSSDであるかのようにシンプルにドライブにアクセスすることもできる。
この種のアーキテクチャは、エッジサーバ1台分しかスペースや電源を確保できないがデータのリアルタイム分析が必要など、要件が厳しいエッジデプロイメントに適している。NGD Systemsは、「MongoDB」を複数のサーバノードではなく1台のサーバに搭載した複数のCSD SSDにシャーディング（負荷分散）する方法を解説した「MongoDB Solution Brief」（ソリューションの説明）を用意している。これにより、データセンターのフットプリントと全体コストを下げながらデータを複製する際の遅れが少なくなる。
同社はユースケースとして、自動車のAI、CDN（コンテンツデリバリーネットワーク）、ハイパースケールデータセンターを挙げている。開発者やインテグレーターがアプリケーションをビルドおよびデプロイするための完全統合型の「In-Situ Processing Development System」も提供する。
後編では、SamsungやEideticom、Nyriadなどの、FPGAやGPUを搭載した特化型製品を紹介する。
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