Cloud Storage Rapid：AIと分析のためのターボチャージされたオブジェクトストレージ

Google Cloud は Next '26 で、AI やデータ分析といったデータ集約型ワークロード向けの高性能オブジェクトストレージファミリー「Cloud Storage Rapid」を発表しました。このファミリーは、高パフォーマンスなゾーナルオブジェクトストレージ「Rapid Bucket」（旧 Rapid Storage）と、既存のバケットに対してオンデマンドで読み取りを高速化し、コンピュートとデータを同一ゾーンに配置する「Rapid Cache」（旧 Anywhere Cache）の2つで構成されます。

Cloud Storage Rapid は、AI 時代における組織の構築方法の根本的な変化に対応するものです。企業は兆パラメータモデルの学習、グローバル規模での推論デプロイ、大量のエンタープライズデータを処理する自律エージェントの構築を進めており、ストレージが重要なボトルネックとなっています。GPU や TPU などのアクセラレータは注目を集めますが、その効率はストレージの性能に大きく依存します。AI/ML クラスターがデータ読み取りやチェックポイント書き込みで待機するたびに、有用な処理を行えない高価なコンピュートサイクルが発生します。

Rapid Bucket は、Google の分散ストレージシステム Colossus（Gemini や YouTube を支える技術）を活用し、専用のゾーンバケットで膨大な読み取り/書き込み性能と超低レイテンシを提供します。サブミリ秒のレイテンシ、最大2000万QPS、単一バケットで15 TB/s以上の総読み取りスループットを実現します。ネイティブアペンド、書き込み中の無制限読み取り、ベクトル読み取りなどの新機能により、AI/ML データ準備、学習、チェックポインティング、バッチ/ストリーミング分析、分散データベースアーキテクチャの最適化など、さまざまな要求の厳しいシナリオで使用できます。テストでは、GPU ブロック時間が50%削減、マルチモーダル学習のデータ読み込みが最大2.5倍高速化、チェックポイント復元が最大5倍高速化、書き込みが3.2倍高速化されました。

Rapid Cache は、コード変更なしで既存のバケットに最大2.5 TB/sの読み取りスループットを提供します。推論ワークロードではモデルロードが最大2.1倍（114%）高速化され、TCO を47%削減します。新機能「インジェスト・オン・ライト」により、データがバケットに書き込まれると同時にキャッシュにも書き込まれるため、初回読み取り時のキャッシュミスペナルティを排除し、チェックポイント復元を最大2.2倍高速化します。GA から1年で導入数が20倍に成長し、現在は Cloud Storage のグローバル出力トラフィックの最大20%を Rapid Cache が処理しています。Anthropic など最先端の AI/ML 顧客も活用しています。

事例として、Thinking Machines Lab の James Sun 氏は、同社が Rapid Cache を AI/ML パイプライン全体に統合した成果を発表しました。同社は Dataflow、Kafka、Spark によるデータ処理、マルチモーダル学習、モデルファインチューニング API「Tinker」の提供など、多様なワークロードを実行しています。課題であったハブアンドスポークデータアーキテクチャの管理や、急激なトラフィックスパイクによる429エラーは、Rapid Cache の導入により解決されました。現在は1.8 TB/sを超える安定した読み取りスループットを達成し、テールレイテンシと429エラーが大幅に低減、マルチリージョンバケットと組み合わせてフリート全体でデータ集約型ワークロードを拡張可能になりました。階層型名前空間（HNS）により Spark ワークロードも最適化されています。

データ準備、大規模学習、低レイテンシ推論のいずれにおいても、Cloud Storage Rapid は Cloud Storage の信頼性とスケーラビリティとともに高いパフォーマンスを提供します。Rapid Bucket は解析、AI 学習、チェックポインティング、モデルサービングなど読み取り/書き込みのユースケースに最適で、Rapid Cache は既存バケットの読み取り帯域幅向上とテールレイテンシ安定化をコード変更なしで実現します。