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企業のAIインフラ投資はGPU確保や学習スループットに集中してきましたが、見落とされているのがストレージと計算をつなぐデータ経路だと、F5の専門家らが2026年6月11日付の寄稿で指摘しました。本番環境では遅延スパイクやネットワークのジッター、ノード劣化が発生し、実験室では好成績でも実運用で停滞するパイプラインが生まれると警告しています。
問題を増幅させているのが、ベンチマーク手法そのものだといいます。F5のポール・ピンデル氏は「ベンチマークは最も現実的な結果ではなく、最良の性能を出すよう設計されている」と述べ、本番で必ず生じる遅延を試験に組み込んでいない点を問題視します。実際にF5とMinIOが劣化したネットワーク条件下で検証したところ、わずかな遅延でもS3のスループットが大きく低下し、長距離通信に近づくほど劣化が深刻になることが分かりました。
意外だったのは、スループット低下の主因が想定していたジッターではなく遅延だった点です。この結果は、S3オブジェクトストレージを理想的な条件ではなく、実際に直面する劣化した環境を前提に設計すべきだという教訓を企業のアーキテクトに突きつけます。
F5のタヌ・ムトレジャ氏は「GPUは最も目立ち高価なため注目されるが、本番ではデータ経路が供給する分だけの価値しか生まない」と語ります。データ経路が劣化すると、GPUの稼働率低下だけでなく、推論性能の悪化やAI出力の品質低下、不要なデータ複製によるegressコスト増など影響が連鎖します。
AIワークロードは従来の業務システムより構造的に脆弱です。データベースやERPはキャッシュやバッファで一時的な遅延を吸収できますが、大規模並列のGPUクラスタにはその保護がなく、小さな遅延でもクラスタ全体に波及してしまいます。
解決策として同社が示すのが、ストレージの前段にアプリケーション配信・セキュリティ基盤を置き、制御点とする方式です。F5のBIG-IPがデータ経路上でMinIOの分散ストレージノードの健全性を監視し、正常なノードのみへ通信を振り分けることで、効率を保つとしています。複数リージョンやクラウドにまたがる場合は、データの所在や管轄権がデジタル主権上の設計制約になるとも強調しました。