HPE、ミッションクリティカルストレージのアーキテクチャの定義を一新するブロックストレージの最新版を発表

HPE

100%のデータ可用性を保証する業界初の分散型、スケールアウト型ブロックストレージ - HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storage

ヒューレット・パッカード エンタープライズ(HPE)(日本ヒューレット・パッカード合同会社 本社:東京都江東区、代表執行役員社長:望月 弘一)は本日、HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageリリース3の提供開始を発表します。


HPE GreenLake for Block Storageは、分散型のストレージアーキテクチャをベースとし、HPE GreenLake プラットフォームを通じて運用を管理でき、100%のデータ可用性を保証(*1)する、他に類のないブロックストレージです。ミッションクリティカルなワークロード向けに、オンプレミスでのクラウドエクスペリエンス、効率的な拡張性、優れた耐障害性(レジリエンス)とパフォーマンスを提供します。HPEでは、ブロックストレージを共通のソフトウェアおよびハードウェアスタック上で統合、標準化、簡素化する取り組みを進めており、本リリース3はその進展を象徴するものです。


HPE GreenLake for Block Storageリリース3では、分散型ストレージの新しいマルチノードスイッチドモデルにより、2倍のパフォーマンス(*2)と2.5倍の容量(*3)を実現します。また、AIベースのパフォーマンスレポートとアナリティクスの拡張による、よりシンプルなクラウド管理エクスペリエンスの他、新しい「データ圧縮4倍保証プログラム」により、コスト効率の向上を支援します。NVMe for Ethernetネットワークの性能を最大に引き出すにあたって、既存のファイバーチャネルとしてサポートしているNVMe-oF/FCおよびiSCSi接続オプションに、NVMe-oF/TCPサポート追加しました。


ブロックストレージのアーキテクチャ再考

ストレージプロバイダーは常に、アーキテクチャのパフォーマンス、レジリエンス、スケーラビリティ、コスト効率を改善する新しい方法を模索してきました。近年、主にソリッドステートメディアと重複排除圧縮(DECO)テクノロジーの導入により、一定の改善がなされてきましたが、それらは通常、アーキテクチャ設計における実質的なブレークスルーではなく、段階的な強化でした。


従来型のストレージアーキテクチャは通常、ハードウェアシャーシ内のミッドプレーンを介して専用ドライブに接続された1組の高可用性(HA)コントローラノードで構成されます。ミッドプレーンは多くの場合、制限要因となり、システムで達成できる最大パフォーマンスを決定します。通常、パフォーマンスを拡張させるには、追加の容量を必要としない場合でも、HAコントローラノードのペアを備えた新しいシステムを購入する必要がありました。このアプローチでは、ほとんどアクセスされない容量が発生するだけでなく、システムのサイロ化が生じ、管理と保守が複雑になります。また、データがどこに存在するかをアプリケーションが認識する必要があります。その結果、従来のワークロード、モダンなワークロード、統合されたワークロードいずれにおいても、予測不可能な需要に対応しない、柔軟かつコスト効率よくスケールアウトできないストレージインフラストラクチャが生まれることになります。


HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageリリース3のストレージアーキテクチャは、シャーシのミッドプレーンが柔軟で、ボトルネックの解消に十分なIOを実現します。パフォーマンス向上のために、必要に応じて個別にコントローラを追加し、ドライブとJBOF(Just a bunch of Flash)を追加することで、より多くの容量をアプリケーションに配分することができます。ストレージSSDが高速ネットワークを介してすべてのコントローラと共有されるため、サイロが解消され、複数のノードに障害が発生しても可用性を維持することができます。


HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageリリース3では、ブロックストレージのアーキテクチャを再考した、分散型で、スケールアウトできる共有型ストレージを実現しました。分散は、標準化された構成可能なビルディングブロックで実現します。ビルディングブロックは、コンピュート(コントローラノード)と容量(NVMe拡張シェルフ/JBOF)で構成され、高速で冗長性のあるNVMe-OFバックエンドスイッチファブリックによって相互接続されています。

従来のノードペア設計からの進化を遂げたHPE Alletra Storage MP上に構築されたモジュラー型のスケールアウト、分散型アーキテクチャが、拡張性、パフォーマンス、可用性の面で多大なメリットを発揮します。

  • 分散型ストレージにより、ワークロードの需要に応じてコスト効率に優れた拡張性

    HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageは、分散型、スケールアウトアーキテクチャにより、容量とパフォーマンスを拡張できるため、優れた効率性と低コストを実現できます。ワークロードの要件や事業のニーズに応じたストレージ環境を柔軟に調整、適応、弾力性のある拡張が柔軟に行えます。コスト効率に優れた2ノードのエントリレベル構成でスモールスタートが可能で、きめ細かにパフォーマンスと容量をアップグレードすることで、マルチノードのスイッチング構成にスケールアップおよびスケールアウトできます。また、既存のストレージを買い直すことなく、データをそのままの状態で無停止でアップグレードできるため、ROIの最大化を図ることができます。


    リリース3では、最大8台のJBOF拡張シェルフのサポートが追加され、15.36TBから約2.8PB(*4)まで無停止で拡張できます。エンクロージャあたり8〜24台のSSDをサポートし、ドライブのアップグレードは、2ドライブ単位、JBOFは1台単位で行えるため、きめ細かな容量のアップグレードにより、効率とコスト削減を図ることができます。


  • 共有型アーキテクチャによりミッションクリティカルなアプリケーションを高速化

    HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageは、すべてのメディア、コントローラ、ホストポートでI/O処理がアクティブになる、並列、オールNVMe、マルチノード、オールアクティブアーキテクチャを活用しています。これにより、一貫性のある予測可能なパフォーマンスと超低レイテンシを大規模でも実現します。


    リリース 3 では、16 コアまたは 32 コア構成を選択できる新しい 2 コントローラ ノードと 4 コントローラ ノードのスイッチ モデルが新たに加わりました。既存の2コントローラノードスイッチレスモデルのラインアップに加わり、パフォーマンスも最大2倍(*5)に向上させることができます。


  • 100%データ可用性の保証により、あらゆるアプリケーションを妥協することなく実行

    HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageは、AI主導の単一障害点(SPOF)がないのプラットフォーム上に構築された常時稼働型のサービスで、ミッションクリティカルなアプリケーションに対して比類のない100%のデータ可用性を保証します。リリース3では、クラスタ内の複数のノードが失われた場合でも予測可能なパフォーマンスを実現します。


AIを活用したオンプレミスでのクラウド管理エクスペリエンスで管理を簡素化

HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageの運用管理には、業界をリードするインフラストラクチャ向けAIOpsを提供します。これにより、障害を事前に予測し、未然に発生を防ぐことで、障害が発生した際の復旧に伴う負担を軽減できます。管理者は、AI主導のレコメンデーションを頼ることができ、データインフラストラクチャの管理における推測作業から解放されます。予測に基づいて自動化されたサポート機能やエキスパートへの直接アクセスにより、煩わしさが伴うエスカレーションからも解放されます。


リリース3では、ストレージの最適化にあたって、お客様による推測作業の手間を省くことに尽力しており、AIベースのパフォーマンスレポートとアナリティクスを強化・拡張し、トラブルシューティングとインサイトを改善しています。レポート機能の主な強化点として、ボリュームセット別のヘッドルーム利用傾向分析、レイテンシ別のトップボリュームセット・ホットスポット、ワークロードドリフト検出機能の向上、リソース競合の検出などがあります。また、容量のレポーティング、容量の節約、効率性指標も改善され、新たに電力消費傾向を含むサステナビリティ指標を提供します。


HPE GreenLakeプラットフォーム上のData Services Cloudコンソールの高度なパフォーマンスレポート機能のデモhttps://www.youtube.com/watch?v=3vEMqR5v9fE をご覧ください。


HPE Store More Guaranteeにより、ストレージ容量を増大

HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageは、ストレージ容量の使用率を削減するためのいくつかのデータ削減およびデータ圧縮テクノロジーとして、高速インデックス作成による高度な重複排除、非常に効率的な圧縮アルゴリズム、データパッキング、ハードウェアアクセラレーションによる予約不要のシンプロビジョニングとスナップショットなどを提供します。これらの常時稼働を可能にするテクノロジーの組み合わせを実現した設計が、パフォーマンスを犠牲にすることなくフラッシュの経済性を高め、フラッシュメディアの耐久性の向上と同時に、システムのフラッシュ容量の最大限の活用を可能にします。


リリース3では、すべての圧縮可能なデータについて、実行容量と有効容量の比率である4:1のデータ圧縮率を保証します。達成できなかった場合、HPEはデータ効率に関する専門知識、目標とするデータ効率に到達するために必要なストレージ容量の追加、またはその他の補償について判断し、提供します。保証はサポート契約の期間中有効です。


この新しいHPE Store More Guaranteeは、ワークロードの効率性を担保し、物理ストレージコストの削減、エネルギーの節約、データセンターのフットプリント削減を支援します。HPEは、お客様の要望に応じて、有効容量を1年間保証するカスタマイズされた保証も提供します。


独自のブロックストレージアーキテクチャにより、ミッションクリティカルストレージを再定義

足かせになっているレガシーなストレージの複雑さを解消し、ミッションクリティカルストレージを再定義することで、従来のワークロードに加え、クラウドネイティブなワークロードに必要とされるパフォーマンス、スケール、管理性、可用性、コスト効率の改善を促進するにあたって、HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageが力量を発揮します。


ブロックストレージの中でもユニークな本製品は、ストレージ管理の簡素化およびリスクの低減を、分散型、共有型、スケールアウト型のストレージアーキテクチャ、AI主導のクラウドエクスペリエンス、100%のデータ可用性を保証することにより実現します。組織の自由度を高める機能がDX(デジタルトランスフォーメーション)の取り組み加速に貢献します。


HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageの詳細:

https://www.hpe.com/jp/ja/greenlake/storage.html



注 記

*1 HPE Storage Substantiation( https://www.hpe.com/psnow/doc/a00058506enw )

*2,*5 既存の2ノード(16コア/32コア)スイッチレス構成との比較

*3 HPE Alletra Storage MP上に構築されたHPE GreenLake for Block Storageリリース2との比較

*4 フル装備構成(8 x JBOF)、192 x 15.36 TB NVMe SSD



■ヒューレット・パッカード エンタープライズ(HPE)について

Hewlett Packard Enterprise (NYSE: HPE) は、グローバルEdge-to-Cloudカンパニーとして、あらゆる場所に蓄積される全てのデータの価値を解き放ち、事業の成果を加速させる支援をします。人々の生活そして働き方の向上を目指し、数十年にわたって未来の再考とイノベーションを重ね、HPEは独自でありながら、オープンでインテリジェントなテクノロジーソリューションをas a Serviceで提供しています。クラウドサービス、コンピュート、HPC & AI、インテリジェントエッジ、ソフトウェア、ストレージを全てのクラウドとエッジにわたって一貫したエクスペリエンスで提供することで、お客様が新たなビジネスモデルを創出し、新たなエンゲージメントを展開し、運用のパフォーマンスを最大化できるようサポートしています。詳細はhttps://www.hpe.com でご確認ください。



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会社概要

URL
https://www.hpe.com/jp/ja
業種
情報通信
本社所在地
東京都江東区大島2丁目2番1号
電話番号
-
代表者名
望月 弘一
上場
未上場
資本金
10億円
設立
1999年07月