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Platform For AI:システムディスクの拡張とデータセットのマウント

最終更新日:Aug 26, 2026

デフォルトでは、パブリックリソースグループ内の従量課金 DSW インスタンスは 100 GB のシステムディスクを備えています。ストレージが不足した場合は、システムディスクを拡張するか、データセットをマウントすることができます。これら 2 つのオプションは、読み取り/書き込み速度、永続性、データ共有の点で異なり、それぞれ異なるシナリオに適しています。

クイック比較

データベース、ログ処理、分析などの I/O 集中型ワークロードや一時的なデータには、システムディスクを拡張します。トレーニングデータセット、モデルパラメータ、結果データなど、永続化または共有する必要があるデータには、データセットをマウントします。

項目システムディスクの拡張データセットのマウント
読み取り/書き込み速度高速低速。速度はストレージタイプ (OSS、NAS、または CPFS) によって異なります
拡張の容易さ高。サービスを中断しない簡単な操作低。追加設定が必要
永続性低。DSW インスタンスの削除後にコンテンツは削除されます高。データは OSS、NAS、CPFS などのクラウドストレージに保存されます
データ共有サポートされていませんサポートされています。複数のインスタンスやクラウドサービス間でデータを共有できます
データセキュリティ比較的低い。DSW インスタンスが削除されるとデータは消去されます高。データは OSS、NAS、CPFS などのクラウドストレージに永続的に保存されます
容量削減サポートされていません。拡張後に容量を削減することはできません-
インスタンス停止中の課金拡張された容量に対して課金が継続されます-
適用シナリオI/O 集中型ワークロードと一時的なストレージ永続ストレージ、共有アクセス、データセキュリティ

オプション 1: システムディスクの拡張

メリット

  • 高速な読み取り/書き込み速度。 システムディスクは、高速な読み取り/書き込み速度を備えた高性能ストレージデバイスであり、I/O 集中型ワークロードに適しています。

  • 簡単な拡張。 簡単な設定変更でシステムディスクを拡張できます。拡張後、システムディスク上のデータは、ディスクが長期間使用されない場合でも保持されます。データはインスタンスを削除した場合にのみ削除されます。

デメリット

  • データ共有が困難。 システムディスクは単一のインスタンスにバインドされています。インスタンス間でデータを共有することはできません。

  • 非永続的なストレージ。 システムディスクのコンテンツはインスタンスの停止後も保持されますが、DSW インスタンスが削除されると消去されます。

  • 不可逆的。 拡張後に容量を削減することはできません。

警告

従量課金 DSW インスタンスを停止すると、コンピューティングリソースの課金は停止します。ただし、拡張されたシステムディスクの容量は、引き続きクラウドディスクのリソースを占有するため、引き続き課金されます。すべての課金を停止するには、データをバックアップしてインスタンスを削除してください。

ユースケース

  • 一時的なストレージ。 迅速なデータアクセスが必要なシナリオに適しています。

  • I/O 集中型ワークロード。 データベース、ログ処理、分析など、高い読み取り/書き込み速度を必要とするアプリケーションに適しています。

オプション 2: データセットのマウント

メリット

  • 永続的なストレージ。 データは DSW インスタンスのライフサイクルに依存せず、OSS、NAS、CPFS などのクラウドストレージ上のデータセットに保存されます。インスタンスがシャットダウンまたは削除されてもデータは失われません。

  • データ共有。 他の DSW インスタンスやクラウドサービスとデータを共有できます。複数のインスタンスがマウントパスを通じて同じデータセットのデータを読み取ることができます。

  • データセキュリティ。 データセットストレージは、システムディスクストレージよりも信頼性と安全性が高いです。

デメリット

  • 低速な読み取り/書き込み速度。 データセット内のデータへのアクセスは、システムディスク上のデータへのアクセスよりも遅くなる場合があります。

  • 追加設定が必要。 データセットのマウントには追加の設定と管理が必要であり、特定の技術的要件があります。詳細については、「データセット、OSS、NAS、または CPFS のマウント」をご参照ください。

ユースケース

  • 永続的なストレージ。 トレーニングデータセット、モデルパラメータ、結果データなど、長期的に保存する必要があるデータに適しています。

  • 共有アクセス。 共同プロジェクトやチームのワークフローなど、複数のインスタンスやユーザーが同じデータセットにアクセスするシナリオに適しています。

  • データセキュリティ。 高いデータの永続性とセキュリティを必要とするアプリケーションに適しています。

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