Dropbox、既存インフラの効率化に注力することでAI向け容量の余力を生み出す方法を説明

原文リンク(2026-09-16)

Dropboxは、新たなデータセンター容量の拡張だけに頼るのではなく、約10年にわたるインフラ最適化の取り組みによって、AIの普及に伴う需要増加に対応していると説明した。同社の取り組みは、需要予測、サーバーフリートの稼働率向上、ストレージの高密度化、ハードウェアのライフサイクル管理、さらにはラックレベルでの電力供給の最適化などに及ぶ。これらの施策の多くは、現在のAIブームが到来する以前から進められてきたものだ。

国際エネルギー機関（IEA）は、AIワークロードの拡大に伴い、2030年までに世界のデータセンターの電力消費量がおよそ2倍になると予測しており、既存のインフラからより有用な容量を引き出す能力の価値はますます高まっている。

IEA（2025年）『設備別に見た世界のデータセンター電力消費量（ベースケース、2020～2030年）』、IEA、パリ。

Dropboxは、自社開発のストレージシステム「Magic Pocket」と、自社でサーバーやネットワーク機器を管理するコロケーション型データセンターを組み合わせて運用している。これにより、エンジニアはソフトウェアのワークロードからラック、電力、冷却設備に至るまでの状況を可視化でき、インフラスタックの複数の層で容量制約に対処できる。

同社はハードウェア導入前の段階から需要予測を行い、数カ月先から数年先までの需要を予測している。これにより、障害やメンテナンス、変化するワークロードに対応するための余力を確保しながら、追加の容量を計画的に導入できる。

ハードウェアの稼働開始後は、ハードウェアの稼働開始後は、Dropboxの「Deep Sleep」システムは、稼働していないサーバーの電源を停止したり、使用されていないディスクを待機状態に移行したりする仕組みだ。サーバーは数分以内に運用へ復帰できるため、同社は予備容量を維持しながらも、プロビジョニングされたすべてのコンポーネントを常時稼働させ続ける場合に発生する電力コストを負担せずに済む。

容量そのものは確保されていても、それが偏って配置されている場合、Dropboxはワークロードをサーバーフリート全体で移動させる。こうした負荷の再分散により、インフラ内の別の場所に未使用の容量が残っているにもかかわらず、局所的な負荷集中を理由に追加のハードウェアを購入しなければならない状況を防ぐことができる。

ストレージ容量の増加は、同じ物理スペースにより多くのデータを収容するという別の課題を生み出す。Dropboxは、シングル磁気記録（SMR）などの技術を採用してストレージ密度を向上させており、顧客需要の増加に合わせてラック数を同じペースで増やすことなく、1ラック当たりに格納できるデータ量を増やしている。

同社は、その成果を「1ペタバイト当たりの消費電力（ワット/ペタバイト）」という指標で測定しており、ストレージインフラ全体の電力効率が2020年以降で50％以上向上したと報告している。Dropboxがこの指標を採用しているのは、サービスの成長に伴って総電力消費量は増加する可能性がある一方で、1ペタバイトのデータを保存するために必要な電力量は引き続き減少しているためだ。

ハードウェアの更新も効率化の取り組みの一環となっている。Dropboxは、固定された使用年数だけを基準に機器を廃棄するのではなく、実際の信頼性や故障率のデータに基づいて、システムをどのくらい長く運用できるかを判断しているという。ハードウェアの有効寿命を延ばすことで、一定の容量を維持するために必要となる新規機器の導入量を削減できる。

Dropboxが第7世代サーバーを導入した際には、データセンター設備の物理的な限界が明らかになった。新しいサーバーはより多くの電力を必要とし、既存のラック設計では対応できなかったため、エンジニアはデータセンターの基盤インフラを全面的に再構築するのではなく、既存のバスウェイを維持したまま、ラック当たりの電源分配ユニット（PDU）の数を2倍に増やした。

こうした制約は、AIシステムによってラック当たりの実装密度が高まるにつれて、さらに一般的になる可能性が高い。Gartnerは、AI向けに最適化されたサーバーの電力消費量が2027年までに従来のデータセンター向けサーバーを上回ると予測している。これにより、コンピュート容量だけでなく、電力供給や冷却設備への負荷も増大することになる。

Dropboxの事例は、拡大するインフラ需要への対応が、単にデータセンターを増設するだけの問題ではないことを示している。遊休状態のハードウェアの電源を停止したり、ワークロードを再配置したり、既存ラックにより多くのデータを格納したり、信頼性の高いハードウェアの運用期間を延長したり、高密度化したシステムに合わせて物理インフラを最適化したりすることでも、容量を生み出すことができる。