AI時代の大容量データ管理を革新する「VAST Data」 – エンタープライズ向け次世代ストレージソリューション
AI開発とディープラーニングに最適化されたVAST Dataは、従来のストレージシステムでは実現困難だった大規模データの高速処理と運用効率化を同時に実現します。エンタープライズ企業のAI戦略を技術とコストの両面から支援する革新的なデータプラットフォームです。
- 解決できる課題
-
- AI開発のボトルネック解消 – 大容量データセットの読み込み・処理速度向上
- ストレージコストの最適化 – 従来システムと比較して大幅なTCO削減を実現
- 運用の複雑性軽減 – シンプルな管理インターフェースによる運用工数削減
活用例
- 機械学習モデル開発 – 大規模データセットでの高速学習・推論処理
- リアルタイム分析基盤 – IoTデータやログデータの即座な分析・可視化
- マルチクラウド戦略 – オンプレミスとクラウド環境を統合したハイブリッド運用
ソリューション概要
VAST Dataは、AI(人工知能)とディープラーニングコンピューティングインフラに特化した次世代データプラットフォームです。従来のストレージシステムが抱える「性能」「拡張性」「コスト」の課題を同時に解決し、企業のAI導入を加速させます。
なぜVAST Dataが有効なのか
AI開発では、従来の数十倍から数百倍の大容量データを高速処理する必要があります。一般的なストレージソリューションでは、データの読み書き速度がボトルネックとなり、AI開発の効率が大幅に低下します。VAST Dataは、この課題を根本的に解決する革新的なアーキテクチャを採用しています。

主な特長
AI特化の高性能アーキテクチャ
- リアルタイムイベントストリーミング – 世界初の技術「VAST Event Broker」による即座のデータ処理
- 並列処理最適化 – AIワークロードに特化した分散処理により、従来比で大幅な性能向上
- スケーラビリティ – ペタバイト規模のデータを単一ネームスペースで管理
エンタープライズグレードの信頼性
- 業界実績 – xAIやCoreWeaveなど先進的なAI企業での実稼働実績
- 統合セキュリティ – エンタープライズ要件を満たす包括的なセキュリティ機能
- 高可用性設計 – ミッションクリティカルな業務継続を保証する冗長化構成
運用効率化とコスト最適化
- シンプルな管理 – 複雑化したデータインフラを統一管理画面で一元化
- 柔軟な導入形態 – オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境に対応
- TCO削減 – ハードウェア調達・運用コストを大幅に削減
導入・支援プロセス
- 現状分析・要件定義(2-4週間)
-
- 既存システムの詳細調査とパフォーマンス分析
- AI開発要件とビジネス目標の明確化
- 最適なシステム構成・容量設計の策定
- 環境構築・検証(4-8週間)
-
- 製品発注・導入調整 – お客様環境に最適化された機器選定と調達
- 導入設置・性能検証 – 本番環境での詳細な性能テストと最適化
- 技術文書提出 – 運用に必要な設計書・手順書の完備
- 本格運用・継続支援(継続)
-
- 保守・運用体制の構築 – ご要望に合わせた運用保守体制の構築
- 障害対応・運用支援 – 迅速なトラブル解決と予防保守
- 増設・アップグレード対応 – 成長に応じたシステム拡張支援
よくあるご質問
- 既存のストレージシステムからの移行は複雑ですか?
-
VAST Dataは既存環境との互換性を重視した設計となっており、段階的な移行が可能です。ダウンタイムを最小限に抑えた移行計画をご提案します。
- オンプレミスとクラウドのハイブリッド運用はできますか?
-
はい。VAST Dataはマルチクラウド環境での運用を前提とした設計で、オンプレミス・パブリッククラウド・プライベートクラウドを統合的に管理できます。
- 他社製AIプラットフォームとの連携は可能ですか?
-
標準的なAPIとプロトコルに対応しており、主要なAI/MLプラットフォーム(TensorFlow、PyTorch、Kubernetes等)との連携が可能です。
- 導入効果はどの程度期待できますか?
-
導入企業では、AI開発プロジェクトの処理速度が平均3-5倍向上し、ストレージ関連のTCOを30-50%削減した実績があります。
- サポート体制はどうなっていますか?
-
国内での技術サポートチームによる迅速な対応と、グローバル展開する豊富な技術資産を活用した包括的なサポートを提供します。
お問い合わせ・次のステップ
AI時代のデータ管理課題を解決し、競争力強化を実現するVAST Dataについて、詳しい資料や導入検討のご相談を承っています。まずはお気軽にお問い合わせください。