Datadog、不要なクラウドオブジェクトストレージ削除を効率化する新製品「ストレージマネジメント」発表

　Datadogは、不要なクラウドオブジェクトストレージを排除し、予期せぬコスト発生を防ぐことを支援する新製品「ストレージマネジメント」を発表した。

　同製品はAmazon S3で一般提供（GA）を開始しており、Google Cloud Storage およびAzure Blob Storage向けのプレビュー版も提供を開始しているとのことだ。

　大規模な学習データセット、モデルアーティファクト、推論ログなど、データ集約型およびAI関連のワークロードの増加により、クラウドオブジェクトストレージの利用量が拡大し、コストも上昇している背景がある。システム運用部門にとっては、コストを効果的に管理することが大きな課題となっている。

　特に、大規模な共有バケット内で、どのワークロードやチームがコストを生み出しているのかを特定することが困難なのだという。また、メタデータやアクセスパターンに基づいてライフサイクル管理やティアリングポリシーを適切に適用するための情報も不足しがちとのこと。その結果、高価なストレージクラスに保存されたコールドデータの移行、重複オブジェクトの削除、古いバージョンオブジェクトの蓄積防止といった、具体的なコスト削減の機会を見つけ出す作業は、時間と手間のかかる手動対応に頼らざるを得ない状況があるとしている。

　ストレージマネジメントは、これらの課題を解決するために設計されており、数十億単位のオブジェクトを対象に、バケットおよびプレフィックスレベルでの詳細な可視化を提供するとのことだ。これにより、ストレージの増加傾向やアクセスパターンにおける異常を検知し、利用状況をコンテキストとともに分析できるという。また、自動化された具体的な推奨アクションに基づき、迅速にコストを削減すると述べている。

ストレージマネジメントの主な機能

• 詳細な可視化（Granular Visibility）：ワークロード、部門、環境全体にわたり、アクセス頻度の低いデータ、一時データ、重複データなどのコスト要因を特定
• 統合的なコンテキスト（Unified Context）：バケットやプレフィックスを横断して、コスト・利用状況・メタデータを単一ビューで相関分析。ライフサイクルやティアリング、保持ポリシーの適用を容易に実現
• プロアクティブな異常検知とアラート（Proactive Anomaly Detection and Alerts）：ストレージの異常な増加やコストスパイク、予期しないアクセスパターンを迅速に検出・対応
• 的確な最適化推奨（Targeted Optimization Recommendations）：データの再ティアリング、アーカイブ、削除が必要な箇所に関する具体的かつ実行可能な推奨を提示し、迅速なコスト削減を実現

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