Azure Storage 2026：AI最適化データ基盤の進化

Introduction: なぜ重要なのか

AI は、時折の実験から常時稼働の本番運用へと移行しています。特に、推論や自律的な「agentic」ワークロードは、継続的かつ高い同時実行性を伴うアクセス パターンを生みます。Azure Storage の 2026 年ロードマップは、エンドツーエンドの AI データ フロー（training → tuning → inference）を可能にしつつ、SAP や超低遅延のトレーディング プラットフォームのような従来のミッションクリティカル システムに対するコスト、運用の簡素化、性能も改善することに焦点を当てています。

新機能（および Microsoft が強調しているポイント）

1) フロンティア級スケールのトレーニング: Blob と高スループットのデータ パス

• Blob scaled accounts は、リージョンあたり 数百の scale unit にわたってスケールできる手段として強調されており、数百万のオブジェクト（training/tuning データセットやチェックポイント/モデル ファイル管理で一般的）を扱うワークロードをターゲットにしています。
• Microsoft は、OpenAI 規模の運用を支えるためのイノベーションが、企業全般により広く提供されつつあると述べています。

2) AI コンピュート向けに目的特化したストレージ: Azure Managed Lustre (AMLFS)

• Azure における NVIDIA DGX on Azure とのパートナーシップは、アクセラレーテッド コンピュートと Azure Managed Lustre を組み合わせ、GPU フリートへのデータ供給を維持します。
• AMLFS には 25 PiB ネームスペースの preview サポートと、最大 512 GBps スループットが追加されました。大規模な研究および産業向け推論シナリオ（例: 自動車、ロボティクス）における最上位クラスのマネージド Lustre オプションとして位置付けられています。

3) AI エコシステム統合: データから推論までの経路を高速化

• Microsoft Foundry, Ray/Anyscale, LangChain などの AI フレームワークにわたる統合強化が計画されています。
• Foundry 内での Native Azure Blob integration は、エンタープライズ データを Foundry IQ に集約し、知識のグラウンディング、ファインチューニング、低遅延のコンテキスト提供を支援するものとして位置付けられています。同時に、ガバナンスとセキュリティをテナント内に保持します。

4) agentic 規模のクラウドネイティブ アプリ: ブロック ストレージ + Kubernetes オーケストレーション

• Microsoft は、エージェントが人間主導のアプリより 桁違いに多くのクエリを生成し得る点を挙げ、ストレージ/データベース層に負荷が集中することを強調しています。
• Elastic SAN は、マネージドなブロック ストレージ プールとガードレールを備えた、SaaS 形式のマルチテナント アーキテクチャの中核ビルディング ブロックとして説明されています。
• Azure Container Storage (ACStor) は、Kubernetes operator model への移行を方向性として示し、CSI driver とともに コード ベースの open source 化も意図しており、Kubernetes 上でのステートフル アプリ開発の簡素化を狙っています。

5) ミッションクリティカルの価格性能: SAP, ANF, Ultra Disk

• SAP HANA 向けに、Azure の M-series 更新は、ディスク性能として約 780k IOPS と 16 GB/s スループットをターゲットにしています。
• Azure NetApp Files (ANF) と Azure Premium Files は引き続き中核となる共有ストレージ オプションで、ANF Flexible Service Level や Azure Files Provisioned v2 といった TCO 改善も提供されます。
• 近日提供予定: ANF の Elastic ZRS service level。AZ 間の同期レプリケーションによるゾーン冗長 HA を実現します。
• Ultra Disk の性能が強調されています（500µs 未満のレイテンシ; 最大 400K IOPS/10 GB/s、さらに Ebsv6 VM では最大 800K IOPS/14 GB/s）。

IT 管理者とプラットフォーム チームへの影響

• 推論主体および agentic アプリでは、スループット、同時実行性、データ ローカリティへのアーキテクチャ上の注力が一段と必要になります。
• Kubernetes operator と、open source 化が見込まれる ACStor により、AKS 上のステートフル ワークロードの標準化方法が変わる可能性があります。
• ストレージ選定はよりワークロード特化になります: データセット/コンテキストには Blob、GPU パイプラインには Lustre、高 IOPS のトランザクション要求には Elastic SAN/Ultra Disk、共有のエンタープライズ ワークロードには ANF。

アクション項目 / 次のステップ

1. AI ワークロードをフェーズ別に整理（training vs inference vs agentic）し、ストレージ種別（Blob + AMLFS + block/shared）に整合させる。
2. AMLFS の preview 上限（25 PiB/512 GBps）を確認し、Lustre が有効となる GPU パイプラインのボトルネックを検証する。
3. マルチテナント SaaS、またはプール型ブロック ストレージを必要とする高同時実行マイクロサービス向けに Elastic SAN を評価する。
4. エンタープライズ アプリで一貫した性能を備えたゾーン冗長 NFS が必要な場合、ANF Elastic ZRS を計画に組み込む。
5. AKS チームは、個別実装のステートフル ストレージ管理を減らすため、ACStor operator + open-source の更新を追跡する。