半導体、電子機器等の設計作業を自動化するEDA(Electronic Design Automation)や、新薬の開発、ゲノム解析、金融シミュレーション、画像解析など、膨大な時間やコストがかかる計算処理を支えるHPC(High-Performance Computing)。これらの技術は、今日の製品開発・分析業務において不可欠なものとなっている。
しかし、HPCを適用した製造業界などのビジネス現場に目を向けると、現状のパフォーマンスやコスト面、さらに拡張性に関する不満など、多くの課題が顕在化している。
HPCを適用した業務における現状の課題
1. さらなる高速性の追求
2. コンカレンシー(同時使用数)ベースのライセンスコスト
3. スモールスタートが可能な拡張性
コンカレンシーをベースとしたライセンスコストの課題
EDAに関わる業務では、使用するソフトウェアのライセンスコストが大きな課題になるケースがある。これは該当ソフトウェアのライセンス体系が、コンカレンシー(同時使用数)をベースにするものが多いからだ。
並行開発などにより同時使用ユーザー数が増えたり、各々のシミュレーションにかかる時間が長くなったりすると、その分ラインセンスコストも高額になる。さらに、オンプレミスで自社内にサーバールームを抱える企業やデータセンター事業者にとっては、ハードウェアの格納スペースや消費電力、そしてクーリング（空調）に関わる費用も大きな悩みになっている。
こうした課題を解決するカギとなるのが、ストレージだ。CPUのパワーやネットワークのパフォーマンスが大幅に向上したシステム環境で、大量データの処理を行う際にユーザーが感じるストレスの多くは、ストレージのパフォーマンスに起因している。言い換えれば、安価で高速かつ拡張性にも優れたストレージ製品であれば、これらの懸念を一掃でき、業務の生産性と品質の向上を実現することができるのだ。
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本ホワイトペーパーでは、上記で説明したソフトウェアのライセンスコストにおける課題のほかに、高速性や拡張性についての課題を詳しく紹介。加えて、これらの課題の背景にあるストレージの関わりを明らかにし、課題を解決する方法についても具体的に解説している。また、ビッグデータ時代に求められるデータ分析のあり方や課題、それを解決するソリューションについて紹介する資料もあわせてダウンロードできる。
大容量データの分析に頭を悩ませている方や、すでにHPCを業務に適用しているものの何かしらの課題を抱えている方、HPCの高速処理技術を今後ビジネスに活用したいと考えている方には、ぜひ一度ご覧いただきたい。
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