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 インターネット時代からIoT時代へと移行が進み、企業が取り扱うデータ量は今後一層の増加が予想される。そうした潮流に伴い、ストレージはコストと容量だけでなく様々な性能や機能が求められるようになってきた。

 その1つが超高速のアクセスの要件で、アクセス集中時のトラフィック対策は重要度を増している。中でもコンテンツ配信企業が利用するストレージとなると一層のトラフィック対策が求められ、大容量で高いスループット性能を備えたストレージの必要性が高まる。

 取り扱うデータ量が爆発的に増えると、バックアップやリカバリーのための工数やコストも飛躍的に増加するリスクがある。パブリッククラウドの利用、物理ストレージと仮想ストレージの併用など、多様化したストレージ環境を統合的に管理して、バックアップからリカバリーを簡便かつ低コストで行うソリューションも求められる。

 さらにボトルネックが見つけにくくなっているという課題もある。原因はアプリケーションの多様化と、データを提供するストレージやサーバー、ネットワークの複雑化が進んでいるからだ。その解決策として、ビッグデータと機械学習を利用してストレージなどのパフォーマンス低下を防ぐソリューションも登場している。課題に応じて最新ストレージ技術を適材適所に応用することが、今後のデータ活用を支えることになりそうだ。

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