楽天シンフォニーがAI推論向けストレージを「5用途」で最適化を提案

楽天シンフォニーのブログが、通信事業者が生成AIをネットワークへ深く導入する際のストレージ設計を分析し、推論は単一の作業ではないと指摘しました。
現場では顧客向けアシスタントやRAN側の自動化などで推論が行われますが、実際の応答はモデル投入、KVキャッシュ、会話履歴、ベクトル検索、根拠文書の複数データフローで組み立てられます。
各データは必要なI/O形状と許容できる損失、時間要件が異なり、1種類のストレージで平均化すると遅延やコスト、スケールの難しさにつながると説明しました。
モデル重みは大量の逐次読み込みが中心で、複数の読み取りレプリカで同時ロードのボトルネックを減らすべきだとしています。
KVキャッシュは最も低遅延が必要で、GPUに近いローカルNVMeやGPU Direct Storageが適するとしました。
会話履歴は失うと再生成できないため、3レプリカとスナップショットが有効だと述べています。
ベクトルインデックスとRAG文書ストアは再構築が高コストのため、更新途中の破損に備えたスナップショットや冗長化を検討すべきだとしました。
さらに、KVキャッシュをエッジのローカルに固定し、重みや文書、ベクトルを外部ストレージで共有する構成が現実的だと提案しています。

参照元：2026/08/12 「Telco AI Inference Storage: Why One Storage Tier Is Never Enough」 https://symphony.rakuten.com/blog/optimizing-the-ai-inference-stack-choosing-the-right-storage