PureStorage、機械学習をベースにした予測分析で年間停止3秒という可用性を実現

オールフラッシュストレージベンダーであるPure Storageの日本法人であるピュア・ストレージ・ジャパン株式会社が都内でプライベートイベント「Pure Live」を開催。併せて開かれた記者向け説明会で、新しいハードウェア及びソフトウェアの発表を行った。

今回の発表は、大きく分けると新しいティア1向けストレージである「PurityFA（FlashArray）5」の新機能、オブジェクトストレージである「Purity FB（FlashBlade）2」の新ハードウェア、それに機械学習を使った自律的ストレージを実現する「Pure1 Meta」の3つである。プレゼンテーションを行ったのは製品部門副社長であるマット・キックスモーラー氏だ。

プレゼンテーションを行うキックスモーラー氏

ガートナーが提唱するモード1、モード2アプリケーションといった分類のように、ストレージにもユースケースとそれに付随する性能や信頼性によってティア1、ティア2のようにクラス分けが行われている。その中でティア1と呼ばれる高速かつ高い信頼性を必要とするストレージは信頼性は高いものの、クラウドの時代に適したデータ圧縮や分散処理、クラウドとの連携などには対応していない。そのため企業は、導入に際してエンタープライズ向けアプリケーション用かクラウドアプリケーション用かの選択を求められていた。従来のティア1とクラウド向けのストレージの機能を兼ね備えたものが、Pure Storageが発表した「Purity FA 5」であるというのが最初のメッセージだ。この中で、マルチサイトでのアクティブストレッチクラスタを実現する「ActiveCluster」、QoSをベースにしたワークロード管理機能、VMwareの提唱する仮想化向けストレージAPIであるVVOL（VMware vSphere Virtual Volumes）への対応、CloudSnapと呼ばれるパブリッククラウド向けのスナップショットなどが新機能として紹介された。さらに100％NVMe接続のメモリーで構成される「Direct Flash Shelf」を紹介。これはFlashArray//Mの上位機種として紹介され、低レイテンシー、高密度を実現すると言う。

Pure Storageが提唱する新しいティア1ストレージの要件

次に紹介された「FlashBlade」は、ビッグデータに適したペタバイト級のストレージアレイとしてブレードを75台まで格納できる機種の追加が発表された。これまでの機種と比較して容量5倍、アクセス速度5倍を達成できるという。FlashBladeは、AWSのS3互換のオブジェクトストレージだ。

最後に「自律稼働するストレージ」として紹介されたのが、「Pure1 Meta」だ。これはPure Storageの顧客のストレージの使われ方などを収集することで機械学習を行い、予測的にストレージの不足やアクセスのばらつき、故障などを管理するサービスであると紹介された。配布されたFlashArray//Mのカタログには、「99.9999％の可用性」と明記されているが、キックスモーラー氏が使用したプレゼンテーションでは新しいFlashArrayは「99.99999％」の可用性を実現と記されており、可用性が1ランク上がったことを強調していたが、その可用性の向上の根拠は示されていなかった。最後の質疑応答でその根拠を質問したところ、回答は「Metaによる予測分析によって可用性が向上した」ということであった。つまり製品そのものは変わらなかったとしても、予測によって故障などを事前に対処することで可用性が上がるということだろう。しかし99.9999％の可用性すなわち「シックスナイン」であっても、1年間に許容される停止時間は約30秒というレベルだ。それを99.99999％「セブンナイン」に上げることは、1年間に約3秒だけしか止まらないというコンピュータに仕上げるということだ。このたったひとつの「9」の重みを、機械学習の効果だけで実現出来るのか、実際に顧客のシステムのユースケースとして検証結果を期待したい。