QLCにもあるオンリーワンな使い道
書き込みが遅くて耐久性が低いQLC SSDが活躍できる用途
QLCは書き込み速度が遅く、セルを書き換えられる回数も少ない。だが用途によっては非常に有用だ。QLCの真価を引き出す使い道とは何か。
SSDをHDDと同レベルの容量にすることを目指し、ストレージベンダーはNANDフラッシュにさらに多くのデータを詰め込もうとしている。その最先端のフラッシュストレージ技術がQLC(クアッドレベルセル)だ。その名の通り、QLCは1セルに4bitを格納する。
QLCもそれ以外のNANDフラッシュもデータを保存する方法は基本的に変わらない。電荷を使って各セルが“0”と“1”のいずれになるかを決定する。こうしたセルがシリコン基板上に数千個あり、これを使ってテラバイト規模の情報を格納する。
最初のフラッシュは1セルに1bitを格納するよう設計された。これをSLC(シングルレベルセル)と呼ぶ。間もなくさまざまな電圧を使って複数のステートを格納できることが発見され、2bitのバイナリ情報を使って4つのステートを各セルに格納するMLC(マルチレベルセル)が誕生する。TLC(トリプルレベルセル)は1つのセルに3bitのデータを格納することでステートを8つに拡大したものだ。
QLCは4bitのデータを使って16のステートを格納する。つまり16の異なる電圧レベルを使う。
QLCに移行すれば、総所有コスト(TCO)が削減される。QLCドライブならば(SLC~TLCよりも)少ないドライブ数で済むためコストが低下する。HDDと比べると最大約8倍のストレージ密度が実現する。その結果、データセンターのスペースが節約される。これは素晴らしいことのように聞こえるが、問題もある。
PLC(ペンタレベルセル)も登場するようになったが、これについては別の記事(訳注)を参照してほしい。
訳注: Computer Weekly日本語版 11月20日号 掲載の「PLC(ペンタレベルセル)フラッシュでフラッシュストレージはどう変わる?」参照。
QLC:密度が高くなれば課題も増加
セル容量の増加は、格納できるデータ量が増加する点においては優れている。だが、課題も増える。
セルは、書き込みごとに少し損傷する。つまり各セルには寿命がある。これを耐久性と呼び、フラッシュメモリで実行できるP/E(書き込み/消去)サイクル数で表される。
NANDは電圧を加えることで書き込みと消去が行われる。その際、絶縁体を通じて電子が送られる。これらの電子の場所(とその量)によって、電流がソースとシンクの間をいつ流れるかが決まる。これを電圧しきい値と呼ぶ。この電圧しきい値がセルに格納するデータ(1と0)を決める。この電子の送受信が絶縁体の摩耗の原因になる。各セルのサイクルの正確な数はNANDの設計によって変わる。
SLCのP/Eサイクルは通常約10万回だ。MLCは3万5000~1万、TLCは5000に下がる。ただし、この数値はメーカーの努力によって継続的に改善されている。
QLCの場合、P/Eサイクルは当初100回程度と予想されていた。メーカーはこの数を1000回に増やすことに成功している。
1bitの変更でもセル全体の再書き込みが必要になるため、セルに格納するデータが増えるとセルの書き換え回数も増えることになる。
密度の増加はビットの区別を難しくする。QLCはTLCより密度が25%高くなり、速度は大幅に遅くなる。QLCの読み取り速度は他のフラッシュとあまり変わらないが、書き込み速度は最高160Mbpsで、従来のHDDよりも遅い。
フラッシュのキャッシュ
QLCが低速で他のフラッシュよりも壊れやすいとしたら、検討する価値はどこにあるだろうか。
この問題をカバーするため、メーカーはQLCでキャッシュ技法を採用している。つまり、書き込み速度を上げるためドライブの一部をSLCキャッシュとして使用する。ドライブコントローラーがSLCセルからQLCセルにデータをフラッシュ出力するため、このキャッシュはハイエンドのSSD並みの速度で書き込むことが可能だ。ただしキャッシュ容量がいっぱいになるとQLCセルに直接書き込むため、速度が低下する。
QLCのユースケース
QLCの書き込み速度と耐久性は他のフラッシュ技術よりも優れているわけではないが、企業での用途を無視すべきではない。QLCはTLCと同等の読み取り速度と耐久性を実現する。
1つのセルに多くのビットを詰め込むことで摩耗が起きるため、QLCは書き込み負荷が高いワークロードには適さない。書き込み操作が少なければドライブの耐用期間は長くなる。
Micron Technologyでシニアテクニカルマーケティングマネジャーを務めるジェイソン・エコールズ氏によると、QLCはオールフラッシュデータセンターの普及を一歩進めるという。
「多数のワークロードが既にフラッシュに移されているが、それを促すのが読み取りを重視するアプリケーションだ。ビジネスインテリジェンスや分析、NoSQLデータベースやコンテンツ配信、オンデマンド動画とストリーミング、ビッグデータとアクティブアーカイブ、データセンターのバックアップと復元などがその例だ」(エコールズ氏)
ビッグデータ、分析、動画ストリーミング、オブジェクトストレージなど、信頼性、読み取り速度、低電力が重要な場合はHDDの代わりにQLCを利用する場面が増えていると同氏は補足する。
QLCは人工知能(AI)、リアルタイム分析に適している。データでビジネスインテリジェンスを実行する企業は、QLCを使ってほぼリアルタイムに分析を行い、意思決定に役立てられる。メタデータやリッチコンテンツを含むデータベースにQLCを使用すれば、アプリケーションのパフォーマンスが向上する可能性がある。これらのワークロードはデータの書き込みより読み取りの方が多いため、QLCにとって理想的だ。データが記録後に変更されることはない。QLCはデータの高速な読み取りと並べ替えを可能にする。
オンデマンド動画、メディアストリーミング、コンテンツ配信には、並列の要求とストリームを多数サポートできるQLCが有効だ。
長期保存が必要だが書き込み回数が少ないアーカイブにもQLCの特性は適している。
QLCメーカー
QLCの主要ベンダーの1社がMicronだ。同社は2018年5月に業界初のQLC SSDの出荷と販売を開始した。
その後、同年にSamsung Electronicsが1TBのV-NANDチップを採用したコンシューマー向けQLC SSDをリリースした。同じく2018年、IntelはM.2 2280規格対応のQLC SSDを発売し、Western DigitalはQLCを採用した96層3D NAND「BICS4」チップを初めて市場に投入した。
QLCを展開するアレイ製品
QLCについての計画をまだ公表していないアレイメーカーもあるが、以下のベンダーは採用意向を表明しているか、採用すると目されている。
Pure Storage
Pure Storageは2019年9月に「FlashArray//C」を発表した。「DirectFlash」NVMeフラッシュモジュールでQLC NAND SSDをサポートする。1.2PB、2.9PB、4.7PBの実効容量を展開している。
NetApp
公式声明はないが、一部のアナリストはNetAppが2020年にQLCをエンタープライズSSD(恐らく「ONTAP」と「Eシリーズ」)に統合すると予測している。
AMAX
2018年、AMAXがAIとディープラーニングのワークロード向け「StorMax NFS」を発売した。StorMax NFSはQLCを基盤とするMicron「5210 ION」SSDを特徴とする。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
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
[ファインディ株式会社] AI利用率だけでは説明できない成果 開発組織の競争力を生む「開発資本」とは? -
製品資料
[ニュータニックス・ジャパン合同会社] AI活用を成功へ導く、シンプルで費用対効果に優れたクラウド基盤とは? -
製品資料
[ニュータニックス・ジャパン合同会社] マネージドKubernetesには限界も――メリットをフル活用する新たな選択肢とは? -
技術文書・技術解説
[ニュータニックス・ジャパン合同会社] 決断の日が迫る「vSphere 8」サポート終了問題 考慮すべきリスクと選択肢は? -
製品資料
[サイバーソリューションズ株式会社] メール誤送信対策のルールが肥大化 苦しむ情シスはどうすれば救われるのか?
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
半数がブルーカラー転向を視野に? ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
3
「アップグレードできないJava」をどう守る IBMとRed HatがAIで400件超修正
-
4
AI時代のITインフラ戦略とは? 販売代理店が知っておきたい最新トレンド
-
5
OpenAIやAnthropicでさえ制御不能 2026年夏「3大サイバー攻撃」の衝撃
-
6
IT製品の導入に関するアンケート「セキュリティ」編
-
7
LINEヤフーはなぜ「社内の管理者」すら信用しないインフラを作ったのか
-
8
Copilot導入で陥る“目的化”の落とし穴 定着の鍵は「作り込まない」こと
-
9
パッチなしで「今すぐサーバを落とせ」 Kiteworks異例警告の波紋
-
10
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
2
Microsoft 365のメールセキュリティ、3つの“死角”と追加で検討すべき対策とは
-
3
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
-
4
AI駆動攻撃にどう対抗する? 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
5
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
6
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
7
Linux初心者でも知らないとまずい「RHEL」「SLES」の違いとは?
-
8
東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
-
9
「IT史に名を残すシステム障害」8選
-
10
最速72分でデータが流出? 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
TechTargetジャパン SNS
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