VDURA Data Platform V12はネオクラウドを狙うが、ストレージ経済性が成否を分ける
VDURAは、ストレージソフトウェアをGPUクラウドと企業向けAIインフラのためのマルチテナントサービスへと進化させるVDURA Data Platform V12をリリースした。このリリースは、複数の基盤機能を先行公開した後、2026年9月30日に一般提供を開始した。
これは単なるストレージアップグレードを超える競争である。VDURAは、ネオクラウド事業者に対し、フラッシュとハードドライブにまたがる単一のソフトウェア定義プラットフォームで、性能系と容量系の別個のシステムを置き換えるよう促している。この構想はオールフラッシュ戦略に挑むものであり、同時にDDN、VAST Data、WEKAを含む確立されたAIストレージ専門企業との競争を意味する。
このタイミングは意図的だ。ネオクラウドはGPUの貸し手から、分離、自動化、耐久性、予測可能な運用コストに関する企業要件を満たさなければならないサービスプロバイダーへと変化している。ストレージは今や、こうした事業者がGPUをどれだけ速く稼働させ、顧客を導入し、高価なインフラを請求可能な容量へ転換できるかを左右する。
VDURA Data Platform V12、ストレージをクラウドサービスへ転換
V12は、VDURAの製品を共有型の高性能ストレージから、GPUプロバイダーがテナント単位でパッケージ化、分離、自動化、課金できるインフラへと変える。
ネオクラウドとは、AIアクセラレータと高性能コンピューティングを中心に構築された特化型クラウドプロバイダーを指す。これらの事業者は、汎用クラウドプラットフォームよりも少ない制約で、希少なGPU容量をより迅速に提供することで競争している。
このモデルは、厳しいストレージ課題を生む。ある顧客はモデルを学習させ、別の顧客は推論リクエストを処理し、さらに別の顧客は大規模なチェックポイントを書き込むかもしれない。ワークロードはハードウェアを共有する一方で、性能、セキュリティ、可用性の要件は分離されなければならない。
VDURAによれば、V12はテナントごとの個別ネームスペース、サービス品質制御、暗号化キー、ネットワーク分離によってこの問題に対応する。ネームスペースは、各顧客に専用ストレージハードウェアを割り当てずに、ファイルとオブジェクトを整理された形で見せる。
このプラットフォームはRESTインターフェースとKubernetes Container Storage Interfaceプラグインも提供する。CSIは、Kubernetesが永続ストレージを要求・管理するために用いる標準的な仕組みだ。VDURAは、これらのインターフェースが自動プロビジョニング、クォータ、使用量計測、プロバイダーのコントロールプレーンとの統合を支援するとしている。
この自動化は重要である。クラウドの経済性は、再現可能な運用に依存するためだ。顧客がほぼ即時のプロビジョニングを期待する環境では、ストレージ管理者がすべてのボリュームを手作業で設定することはできない。ストレージ層は、それを取り巻くコンピュートサービスのように振る舞う必要がある。
VDURAのV12 launch detailsによると、このソフトウェアはV5000クラスのシステム向けに一般提供されている。既存のV11顧客もアップグレードできる。
認定済みのSupermicro構成では、AMD EPYCプロセッサとNVMeストレージをベースとするシステムを使用する。オールフラッシュノードと大容量ディスクシェルフを組み合わせることができ、RDMAによってストレージを高速ネットワーク経由で直接接続する。
RDMA（リモートダイレクトメモリアクセス）は、従来のネットワーク経路よりもCPUの関与を抑え、システム間でデータを移動させる。こうしたオーバーヘッドの削減は、他の用途で必要となる処理能力を消費せずに、ストレージがGPUクラスタへサービスを提供する助けとなり得る。
VDURAは、このプラットフォームを8基のGPUから10万基のGPUまでの導入に対応する単一のソフトウェアスタックとして提示している。これは幅広い適格性に関する主張であり、単一顧客が現在V12をその全範囲で運用している証拠ではない。
同社はまた、基盤となるPanFS技術が50カ国以上、1,000件を超える本番導入で利用されてきたとしている。この実績の大部分は、VDURAの前身であるPanasasと、その高性能コンピューティング事業に属するものだ。
この区別は重要である。並列ファイルシステムにおける長年の実績は、VDURAの技術的信頼性を裏付ける。しかし、それだけでV12の新しいテナント制御、API、階層化が商用GPUクラウドで成功することを自動的に証明するわけではない。
元のlaunch coverageは、この動きをネオクラウドおよび企業顧客への拡大として適切に位置づけている。VDURAは、科学技術計算で培われた技術を、IaaSの運用モデルへ適応させようとしている。
この変化が本稿の中心的な緊張関係を生む。VDURAは単にデータ転送を高速化しようとしているのではない。事業者に対し、性能、分離、容量管理、顧客向けストレージライフサイクルを単一のプラットフォームに委ねるよう求めている。
ネオクラウドのストレージが企業課題になった理由
ネオクラウドはGPUを提供するだけでは持続的な企業契約を獲得できない。買い手はクラウド型のセキュリティ、ガバナンス、予測可能なサービスレベルも期待するためだ。
GPUの供給可能性が、特化型プロバイダーの参入機会を生んだ。企業は、従来のクラウド容量や社内調達で確保できるよりも迅速にアクセラレーテッドコンピュートを必要としていた。ネオクラウドはこの不足を軸に事業を築いた。
次の段階では、より多くが求められる。企業顧客は機微なデータセット、規制対象のワークロード、稼働時間要件、調達審査を持ち込む。基盤インフラが多くの組織にサービスを提供している場合でも、自社データが分離されたままであることを期待する。
Gartnerはネオクラウドを、AIおよび高性能ワークロード向けに特化して構築されたプロバイダーと定義している。同社は、ネオクラウドが2030年までに予測2670億ドルのAIクラウド市場の20％を獲得すると予測している。neocloud forecastによる。
この予測は、ストレージベンダーに明確な再定位の動機を与える。ネオクラウドが企業ワークロードを獲得するなら、そのストレージ要件はハイパースケーラーの要件に近づく。自動プロビジョニング、テナント単位のセキュリティ、複数のアクセスプロトコル、運用テレメトリ、制御された障害ドメインが必要になる。
V12はこうした要件を直接狙っている。VDURAによれば、各テナントには分離されたネームスペース、サービス品質ポリシー、クォータ、暗号化、ネットワーク境界を割り当てられる。ストレージセットは、より大きなプラットフォーム内に独立したハードウェア障害ドメインを作成することもできる。
商業的な目的は明快だ。分離により、プロバイダーは同じ物理フリートを複数の顧客に販売しつつ、すべてのテナントを同一の性能問題やセキュリティイベントにさらさずに済む。
チェックポイントのバーストは、この問題をよく示す。学習システムは障害後に作業を再開できるよう、定期的にモデル状態を保存する。こうした書き込みは大規模かつ同期したトラフィック急増となり、共有ストレージ上の隣接ワークロードに影響し得る。
サービス品質制御は、あるテナントのチェックポイントが別のテナントの推論サービスに必要な帯域幅を消費しないようにすることが想定されている。ただし、これらの制御の有効性は、実際のワークロード、クラスタ設計、競合時の適用状況に左右される。
セキュリティは別の層を加える。VDURAによれば、V12ではテナントボリュームごとに異なるAES-256暗号化キーを適用できる。また、VLANベースのネットワーク分離とロールベースのアクセス制御もサポートする。
これらの機能は企業のセキュリティ審査への対応に役立ち得るが、機能だけでコンプライアンスが成立するわけではない。買い手には、文書、監査証跡、ID統合、検証済みの復旧手順、明確な責任範囲がなお必要となる。
課金も同様に重要だ。ネオクラウドはGPU時間を計測するのと同じように、ストレージ消費量を顧客請求書と結び付ける必要がある。V12のAPIファーストモデルは、プロバイダーの既存ポータルを通じて使用量を可視化し、ボリューム管理を自動化するよう設計されている。
ここで、企業の期待がVDURAとその顧客の双方に圧力をかける。ネオクラウドは高速なコンポーネントの寄せ集めではなく、一貫したサービスを提供しなければならない。ストレージ障害、プロビジョニングの遅延、ノイジーネイバーは、顧客向けの事業問題となる。
圧力は逆方向にも働く。プライベートAIインフラを運用する企業は、自社データセンター内でもクラウドのような制御をますます求めている。すべてのデータセットへの無制限なアクセスを共有せずに、チーム間でGPUクラスタを共有する必要がある。
したがってVDURAは、単一のアーキテクチャで関連する二つの市場を狙うことができる。ネオクラウドは分離されたストレージサービスを販売でき、企業はインフラを部門、プロジェクト、規制対象ワークロードの間で分割できる。
ただし、これらの顧客は製品を異なる基準で評価する。ネオクラウド事業者は、利用率、自動化、顧客オンボーディングに注目する。企業の買い手は、統合、サポート、ガバナンス、移行リスク、長期的なベンダー安定性も重視する。
両グループに対応することはVDURAにより大きな機会をもたらすが、実行上の負担も増す。同社は、必ずしも高性能コンピューティングの専門家を抱えていないチームにも、特化型並列ストレージを使いやすいものにしなければならない。
VDURAのネオクラウド向けストレージ戦略はオールフラッシュではなくハイブリッド
VDURAの主たる論拠は経済性にある。アクティブデータはフラッシュで扱い、より低温の容量は同じネームスペースとコントロールプレーン内でハードドライブに保持すべきだというものだ。
AIインフラの議論は、GPU数とネットワーク帯域幅に集中しがちだ。ストレージが注目されるのは、学習、モデル読み込み、チェックポイント作成、推論リクエストを遅延させたときである。
性能面で最も単純な対応は、より多くのフラッシュを導入することだ。この方法はレイテンシを下げ、高スループットを提供するが、すべてのデータセットを比較的高価なメディア上に置くことになる。学習アーカイブや古いチェックポイントは、アクセスが限られているにもかかわらず高価な容量を消費する可能性がある。
VDURAは混合フリートを提案する。NVMeフラッシュはアクティブな作業データを処理し、大容量ハードドライブはより低温の情報を保持する。ソフトウェアは両方のメディアタイプを単一プラットフォームとして提示し、アクセスパターンに応じてデータを移動させる。
同社はこれをContext-Aware Tieringと呼ぶ。VDURAによれば、ファイルのおよそ90％をフラッシュに残しつつ、総容量のおよそ90％をディスクに配置できるという。これらの比率は、あらゆるワークロードに共通する結果ではなく、同社が意図する配置モデルを示したものだ。
ファイル数と容量の違いは、原理的にはこの主張をもっともらしくする。AIデータセットには、頻繁にアクセスされる多数の小さなファイルと、比較的少数の大規模なチェックポイント、アーカイブ、モデルバージョンが含まれ得る。
しかし、配置の正確性が重要となる。誤ったデータセットを低速メディアへ移動すれば、学習再開が遅れたり、最初のトークンまでの時間が長くなったりする可能性がある。フラッシュに保持するデータが多すぎれば、見込まれるコスト削減は弱まる。
VDURAは、その設計がスタブファイルと手動での再ハイドレーションを回避するとしている。スタブは、データが別の階層へ移動した後に残されるプレースホルダーである。従来の取得ワークフローでは、アプリケーションが予期せずアーカイブ済み情報を要求した際に遅延が生じることがある。
同社は、V12がアクセス動作を追跡し、アクセス頻度が高まりつつあるデータをフラッシュへ戻すとしている。買い手は、自らのチェックポイント頻度、モデルサイズ、ファイル分布、推論パターンに照らしてこの動作を検証すべきだ。
フラッシュ価格は、この議論のタイミングを際立たせる。VDURA独自の指数によると、エンタープライズSSD価格は2025年の水準から大幅に上昇した。独立した報道では、この広範な上昇は他の市場指標とも一致するとされた一方、VDURAのサンプリングと改訂された過去の数値についても疑問が示された。
フラッシュ価格分析では、VDURAが過去に公表した価格を変更していたと指摘された。また同社が、ベンダー定義のフラッシュのサンプルと、新規顧客が必ずしも入手できないハードドライブ価格を比較していることにも警鐘を鳴らしている。
この批判は経済的な問題を解消するものではない。むしろ、購入者がベンダーの指数を中立的なベンチマークとして扱うべきではない理由を示している。メディアの調達可能性、契約規模、ドライブの耐久性、割引、サポート条件は、計算結果を大きく左右し得る。
VDURAは、混在アーキテクチャについても追加の主張をしている。約20ペタバイトの構成で、35倍の性能レンジをカバーできるとしている。また、競合設計と比べてワット当たり性能は2倍超、総保有コストは60%以上低いとも主張する。
これらの数値には慎重な限定が必要だ。VDURAは、あらゆるワークロードと競合アーキテクチャを対象とする、独立監査済みの公開結果を提供していない。利用可能容量、スループット、電力、レジリエンスに関する比較は、構成の選択によって大きく変わり得る。
したがって、このプラットフォームの最大の価値は単一の割合ではなく柔軟性にある。運用者は、別のネームスペースを作ることなく、帯域幅のためにフラッシュを、容量のためにディスクを追加できる。これにより、インフラチームはワークロードや価格の変化に合わせてメディアの比率を調整できる。
この仕組みはオールフラッシュの位置付けに異議を唱えるが、オールフラッシュシステムを非合理的なものにするわけではない。環境によっては、メディアコスト以上に、一貫して低いレイテンシ、より単純な性能モデリング、または小さな物理フットプリントが重視される。
推論ワークロードもバランスを変え得る。モデル重み、埋め込み、検索コーパス、または永続コンテキストへの反復アクセスにより、より大きな割合のデータがアクティブな状態に保たれる可能性がある。混在設計では、予測不能な停止を生じさせずに、このアクティブセットを識別しなければならない。
電力も別の要素を加える。GPU施設はしばしば固定された電力上限に直面する。消費電力の少ないストレージはアクセラレータ向けの容量をより多く残せるが、ハードドライブにもラック、コントローラー、冷却、運用上の注意が必要になる。
重要なのは、フラッシュとディスクを単独で比較することではない。合意された性能・可用性水準でのサービス全体のコストである。これにはハードウェア、ソフトウェア、ネットワーキング、サポート、電力、床面積、管理作業が含まれる。
VDURA Data Platform V12は、運用者にそのバランスを構築する別の方法を提供する。その経済性が成り立つかどうかは、メディア種別間の理論上の価格差ではなく、透明性のあるサイジングと本番環境での証拠に左右される。
既存のAIストレージベンダーもすでに同じ領域をカバーしている
VDURAは、DDN、VAST Data、WEKAがすでにストレージ性能をGPU利用率やテナント分離と結び付けている競争市場に参入する。
VDURAの主要な対抗相手は、特定の一社ではない。成熟した製品と顧客関係を持つ競合各社に支えられた、AIストレージへの確立されたオールフラッシュ優先アプローチである。
WEKAは、セキュアなテナント分離、共有インフラ、ノイジーネイバー効果の抑制を目的とした制御機能を備え、専門クラウドプロバイダー向けにプラットフォームを販売している。同社のクラウドサービスプラットフォームも、GPU利用率、電力効率、メタデータ性能、段階的なスケーリングを重視している。
VAST Dataは、分離されたデータパスとリソース制御によって複数テナントをサポートする。同社は、ファイル、オブジェクト、ブロックアクセスとデータ削減を組み合わせ、クラウドサービスプロバイダー向けのオールフラッシュ基盤としてプラットフォームを位置付けている。
DDNは、ハイパフォーマンスコンピューティングにおける長い歴史を背景に市場へ取り組んでいる。同社のAIプラットフォームリリースによれば、2026年のリリースではマルチテナント学習機能とGPUからデータへの直接パスを追加した。
これらの競合は、マルチテナンシーやGPU指向のデータパスがV12固有のものだという見方を弱める。購入者はすでに、複数のプラットフォームで分離、Kubernetes統合、自動化、高スループットストレージを見つけることができる。
VDURAの差別化は、これらの機能をどのように組み合わせるかにかかっている。同社は、フラッシュとディスクにまたがる単一ネームスペース、容量と性能の独立したスケーリング、コモディティサーバーの選択肢、PanFSから継承したファイルレベル保護を訴求している。
そのソフトウェア定義モデルは、ハードウェアへの依存も抑え得る。VDURAは複数のインフラサプライヤーによる構成を認定しているが、V12の発表ではSupermicroが中心的な役割を担っている。
この柔軟性は、異なる地域で構築するプロバイダーにとって魅力となり得る。ハードウェアの調達可能性と購買関係は市場ごとに異なる。単一のアプライアンス設計に縛られたストレージ製品は、迅速な拡張を複雑にし得る。
オープンハードウェアには依然として認定要件が伴う。運用者は、あらゆるサーバー、ドライブ、ネットワークアダプター、ファームウェアの組み合わせが同一に動作すると想定できない。認定マトリクスとサポート範囲は引き続き重要である。
VDURAの系譜は、もう一つの対照点を生む。Panasasは、AIインフラが業界の中心的な投資テーマとなる以前に、科学技術・エンジニアリングのワークロード向け並列ファイルストレージを開発した。
その経験は、大規模データセット、同時接続クライアント、メタデータ負荷、障害復旧を網羅する。VDURAに信頼できる技術的基盤を与える一方で、商業環境は変化している。
研究機関は、信頼できる内部ユーザー向けに一つのストレージシステムを運用するかもしれない。ネオクラウドは外部顧客をオンボーディングし、分離し、利用状況を測定し、契約上のサービス水準を満たさなければならない。こうした責務には、並列スループット以上のものが必要だ。
V12の新しいコントロールプレーンは、その隔たりを認識している。プラットフォーム、ストレージセット、ボリュームという階層は、フリート管理、障害分離、テナントプロビジョニングにそれぞれ異なるレベルを提供する。
未解決の問題は、このモデルがクラウドプロバイダーのより広範なスタックの中で自然に機能するかどうかである。ストレージは、アイデンティティシステム、顧客ポータル、スケジューラー、監視、請求、インシデント対応と統合しなければならない。
APIの提供は最初の一歩に過ぎない。プロバイダーはAPIの安定性、エラー処理、アップグレード時の挙動、可観測性、自動化のカバー範囲を評価する。テナント数が増えるにつれ、手作業による例外対応は期待される運用コスト削減を失わせかねない。
競争圧力は、価格設定と証明要件も制約する。VDURAを評価する購入者は、見出し上のスループットだけでなく、障害、再構築、階層移動、同時テナント活動中の実効性能も比較するだろう。
ドライブまたはノード障害後、システムがどれだけ迅速に冗長性を回復するかを問うことになる。ピーク帯域幅だけでなく、テールレイテンシも測定する。チェックポイントの急増時に、一つのテナントが他のテナントへ影響を与えられるかを検証する。
VDURAの耐久性に関する記述も同様の精査に値する。最近、同社の異なるページには、8ナインと12ナインを含む異なる最大耐久性の数値が表示されている。構成上の前提が、その差の少なくとも一部を説明しているように見える。
同社は、各数値を支えるハードウェア、保護方式、障害モデル、ワークロードを正確に示すべきだ。購入者が必要としているのは、構成から切り離された最大数値ではなく、検証可能なサービスレベル設計である。
永続コンテキストも、発展途上のもう一つの競争領域である。VDURAによれば、V12はGPUメモリを超えてキー・バリューキャッシュデータを保存できる。KVキャッシュは中間的なアテンションデータを保持するため、推論システムは過去のすべての計算を繰り返さずに済む。
この考え方は、長時間稼働するアシスタントやマルチターンサービスにとって魅力的だ。しかし実用的な価値は、モデルアーキテクチャ、キャッシュサイズ、ネットワークレイテンシ、ストレージの挙動、推論スタックとの統合に左右される。
競合も、推論データとGPUメモリ圧力をめぐる同様の機会を追求している。そのため、機能ラベルよりも実装パートナーシップと測定されたアプリケーション結果が重要になる。
VDURAはこの競争に参入できるが、カテゴリの新規性に頼ることはできない。その主張は、ハイブリッド配置がアプリケーション性能を維持しながら、GPUサービス提供の総コストを削減できることを示さなければならない。
VDURA Data Platform V12の主張がなお証明すべきこと
次の試金石は、混在メディア間でデータを移動させながら、V12がテナント分離とGPUスループットを維持することを示す本番環境での証拠である。
VDURAの拡大が機能しているかどうかは、三つのシグナルで判断されるべきだ。
第一のシグナルは、意味のある規模での実名ネオクラウド導入である。VDURAは1,000件を超える過去の導入実績を説明しているが、この数値は以前の製品、市場、顧客タイプにまたがる。
強力な検証となるのは、V12上で複数の外部テナントを運用する商用GPUプロバイダーを特定することだ。有用な詳細には、クラスター規模、テナント数、メディア構成、対応ワークロード、運用期間が含まれる。
匿名の導入でも技術的な証拠を提供できるが、独立した精査には限界がある。公開された参照顧客は、購入者が導入済みのPanFSの歴史と、V12の新しいサービスプロバイダー機能の採用とを区別する助けになるだろう。
第二のシグナルは、ハイブリッド性能の再現可能なテストである。VDURAには、同時テナント需要下における階層移動、チェックポイント書き込み、モデル読み込み、推論読み取り、障害復旧をカバーする結果が必要だ。
ピークスループットが示すのは物語の一部に過ぎない。運用者には、パーセンタイルレイテンシ、帯域幅の一貫性、復旧時間、管理オーバーヘッド、アプリケーションレベルのGPU利用率が必要である。
最も有益な比較は、サービス成果を一定に保つものだ。同一のデータセット、保護レベル、ワークロード、目標GPU供給レートにおいて、混在構成とオールフラッシュ構成を比較することになる。
こうしたテストはVDURAのコスト論を強める可能性がある。一方で、同社の宣伝例が示すよりも多くのフラッシュを必要とするワークロードを明らかにする可能性もある。いずれの結果も、顧客がより責任を持ってシステムをサイジングする助けとなる。
第三のシグナルは、一般提供後の運用成熟度である。V11の顧客には現在アップグレードパスがあり、これらのアップグレードは管理されたデモでは見逃される問題を露呈し得る。
購入者は、リリースノート、サポートされる統合、コントロールプレーンの更新、アップグレード時の挙動に関する報告を注視すべきである。また、API操作が、繰り返される手作業の介入なしにテナントライフサイクル全体をカバーするかも検証すべきだ。
セキュリティ検証もこのカテゴリに属する。テナントごとのキーとネットワーク分離は有用な制御だが、プロバイダーには、テスト済みの境界強制、監査証跡、脆弱性対応、復旧手順が必要である。
競合の反応も、もう一つの有用な指標となる。DDN、VAST Data、またはWEKAがハイブリッドの経済性をより積極的に強調するなら、VDURAは重要な購買上の懸念を見いだした可能性がある。
競合が代わりに、より高密度なオールフラッシュシステムとより強力なデータ削減によって勝つなら、VDURAのメディアコスト上の優位性は縮小する可能性がある。ストレージアーキテクチャが単純なドライブ種別間の競争に還元されることはめったにない。
ネオクラウドの経済性も依然として不確実だ。専門プロバイダーは、大規模な資本投下、顧客の集中、変化するアクセラレータ供給、ハイパースケーラーとの競争に直面している。ストレージ効率では、弱いコンピュート事業モデルを修復できない。
しかし、運用レベルでは利益率に影響し得る。より速いオンボーディングは、より早く課金可能な容量を生み出す。より良い分離は顧客層を広げる。予測可能なスループットは、アクセラレータのアイドル時間を減らせる。
こうした利点が、VDURAが今この市場を追求する理由を説明している。GPUプロバイダーにはますますエンタープライズ向けの挙動が求められ、エンタープライズの購入者はますますプライベートAIクラウドに似たインフラを運用している。
VDURA Data Platform V12は、この融合点に直接位置している。そのマルチテナント・コントロールプレーンはサービスモデルに対応し、混在メディア設計はコストモデルに対応する。
戦略には一貫性があるものの、結果はまだ定まっていません。VDURAは、その重要性がすでに理解されている市場に、適切な能力カテゴリーを投入しました。
決定的な問いは、予測不能なストレージ挙動を伴わずに、単一の混合プラットフォームでクラウド型の運用を実現できるかどうかです。今後数か月のうちに、公開導入事例と独立したワークロードデータがその答えを示すはずです。
V12を評価するインフラチームは、まず自社のアクセスパターンから検討を始めるべきです。どのデータセットが引き続き高頻度で利用されるのか、チェックポイントはどの程度の頻度で復帰するのか、各アプリケーションはどの程度の遅延を許容できるのか。
次に、定常状態のデモだけでなく、負荷がかかった状況での分離性を検証すべきです。説得力のあるパイロットでは、同時実行されるトレーニング、推論、階層間移動、シミュレーションされたコンポーネント障害を組み合わせる必要があります。
最後に、買い手は表面的なメディアコストではなく、サービス全体の経済性を比較すべきです。この検討には、電力、ネットワーク、人員、サポート、実用可能な容量、復旧、そしてGPUが待機することで失われる収益を含める必要があります。
VDURAは、単一の信頼できるクラスター向けストレージを販売する段階を超えました。現在は、GPUサービスとエンタープライズAIの運用基盤の一部となることを目指しています。
この野心こそ、V12を注視する価値がある理由です。次に重要となる証拠は、もう一つの最大スループット指標ではなく、競合するワークロードを実行する顧客からもたらされるでしょう。
