複雑なITインフラの管理では、パフォーマンスの低下を招くボトルネックの発生 など、さまざまな課題に直面します。さらに、個々のワークロードを適切に管理するための可視性やインテリジェンスが不足していると、この問題はさらに深刻化します。ワークロードの特性がそれぞれ異なる場合、画一的なストレージアプローチが最適とは限りません。従来型の画一的なストレージと、ワークロードを認識するTintriのようなストレージには、どのような違いがあるのでしょうか？

従来型ストレージの課題

従来のストレージシステムは、ワークロードを単なるデータの集合体として扱い、それぞれが必要とするリソースの違いを考慮しません。たとえば、仮想マシン（VM）・VDI・データベース・コンテナ・ファイルサーバーなど、すべて同じようにストレージリソースが割り当てられます。例えばVDIが大量のリソースを消費すると、他のワークロードが必要なリソースを確保できず、性能低下を引き起こします。この問題を回避するために、新しいVDI専用のストレージを追加する解決策もありますが、それは最適な方法でしょうか？

さらに、従来型ストレージには、分析機能の不足、詳細なトラブルシューティングの困難さ、ワークロード単位でのデータ保護の欠如 という問題もあります。これらの機能があったとしても、ブロックレベルで提供されるにすぎず、ワークロード単位での可視性には乏しいのが現状です。そのため、ITスタッフはリアルタイムのデータに基づかず、経験則や推測に頼った問題解決を余儀なくされます。

ワークロード認識型ストレージのメリット

ワークロード認識型ストレージは、I/O競合が発生しているワークロードを特定し、即座に問題を解決できるように設計されています。AIと機械学習（ML）を活用し、各ワークロードのパフォーマンス指標をリアルタイムで追跡することで、比類のないI/O最適化を実現します。

特に、データベース、分析プラットフォーム、仮想デスクトップインフラ（VDI）などのパフォーマンスが重視されるアプリケーションでは、ワークロード認識型ストレージの恩恵は計り知れません。これらのアプリケーションは、低レイテンシーかつ高スループットのストレージを必要としますが、ワークロード認識型ストレージは、リソースを動的に優先配分し、厳しい性能要件を満たすことができます。その結果、クエリ処理時間の短縮、スムーズなユーザーエクスペリエンス、運用効率の向上が実現します。

実際に、ワークロード認識型ストレージを導入したお客様において、次のような大きな改善が報告されています。

• 高密度仮想環境において、レイテンシーが最大50%削減
• ピーク時の負荷がかかる時間帯でも、安定したパフォーマンスを維持
• ITチームの管理負担を軽減し、手動でのパフォーマンス調整が不要に

これらの改善により、エンドユーザーの満足度が向上するだけでなく、システム運用にかかる時間と労力が大幅に削減 されます。

Tintri VMstoreでITインフラを最適化

ワークロード単位で最適化を行うことで、仮想化環境のボトルネックを解消できます。
パフォーマンスを最適化し、運用の複雑さを軽減したい企業にとって、Tintri VMstoreは理想的なソリューションです。リアルタイムの分析、きめ細かな制御、自動リソース配分 により、ストレージインフラの効率を最大化します。