Vultr Object Storage – AI ワークロード向け S3 互換ストレージ
Vultr GPU インスタンスと統合されたスケーラブルな S3 互換オブジェクトストレージ。トレーニングデータセット、モデルチェックポイント、本番アーティファクトを低コストで保存。
Object Storage Features
S3-Compatible API
Drop-in replacement for AWS S3. Use boto3, rclone, s3cmd, MinIO client, or the AWS CLI with a single endpoint change — no code rewrite needed.
Predictable Per-GB Pricing
Pay only for what you store. No per-request charges for standard GET/PUT operations. Ideal for large-scale ML dataset storage with high I/O frequency.
Global CDN Edge
Vultr's anycast CDN delivers static assets from 32+ global PoPs. Serve model inference responses, static ML artifacts, and API results at the edge.
Access Control & Encryption
Fine-grained S3 ACLs, bucket policies, and server-side AES-256 encryption. CORS configuration for web-facing API integrations.
GPU Instance Integration
Mount buckets via s3fs-fuse or stream data via boto3 directly from Vultr GPU instances. Co-located storage and compute minimize egress latency.
Unlimited Scalability
No object count limits. Store petabytes of training data, model weights, and checkpoints without pre-provisioning storage capacity.
Object Storage Pricing vs AWS S3 & GCS
| Feature | Vultr | AWS S3 | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| Storage (per GB/mo) | ~$0.020 | ~$0.023 (S3 Standard) | ~$0.020 (Standard) |
| GET requests (10K) | Free | $0.004 | $0.004 |
| PUT requests (1K) | Free | $0.005 | $0.005 |
| Egress (per GB) | ~$0.01 (CDN) | $0.09 (Internet) | $0.08 (Internet) |
| S3 API Compatible | Yes | Native | Via XML API |
| GPU Co-location | Yes (same DC) | Partial | Partial |
AI & ML Storage Use Cases
ML Training Datasets
Store ImageNet, Common Crawl, or custom datasets. Stream multi-TB datasets directly to GPU training nodes using tf.data or PyTorch DataLoader with S3 connectors.
Model Weight Storage
Centralize GGUF, safetensors, ONNX, and checkpoint files. Version model weights with bucket versioning and restore previous checkpoints instantly.
Generative AI Assets
Store raw video/audio for fine-tuning multimodal models. Serve generated images and videos via Vultr CDN to end users without bandwidth spikes.
Database Backups
Automated PostgreSQL, MongoDB, and Redis backups to object storage. Lifecycle rules automatically archive old backups to cold storage tiers.
Quick Integration Examples
import boto3
s3 = boto3.client(
"s3",
endpoint_url="https://ewr1.vultrobjects.com",
aws_access_key_id="YOUR_ACCESS_KEY",
aws_secret_access_key="YOUR_SECRET_KEY",
)
# Upload dataset
s3.upload_file("dataset.tar.gz", "my-ml-bucket", "datasets/dataset.tar.gz")
# Stream to GPU instance
obj = s3.get_object(Bucket="my-ml-bucket", Key="models/llama3-70b.gguf")
data = obj["Body"].read()# Configure rclone rclone config create vultr s3 \ provider=Other \ endpoint=ewr1.vultrobjects.com \ access_key_id=YOUR_KEY \ secret_access_key=YOUR_SECRET # Sync datasets to GPU instance rclone sync vultr:my-ml-bucket/datasets ./datasets/ \ --transfers=32 --checkers=16 --progress
Related Technical Guides
Related Infrastructure Pages
オブジェクトストレージ FAQ
Vultr Object Storage は AWS S3 と互換性がありますか？
はい。Vultr Object Storage は S3 互換 API を使用しているため、AWS S3 で動作するあらゆるツール（boto3、rclone、s3fs、MinIO クライアント、AWS CLI）は、エンドポイントの変更だけで Vultr Object Storage とネイティブに動作します。
AWS S3 との価格差は何ですか？
Vultr Object Storage は AWS S3 よりも大幅に安価です。Vultr はストレージの GB 単位で課金し、標準操作に対するリクエストごとの料金がないため、GPU インスタンスによる頻繁なアクセスを伴う大規模 ML データセットストレージに最適です。
Vultr Object Storage を GPU インスタンスに直接マウントできますか？
はい。s3fs-fuse または goofys を使用して Vultr Object Storage をマウントするか、トレーニングスクリプト内で Python（boto3）から S3 互換 API を介してアクセスできます。これにより、ローカルディスクのボトルネックなしで大規模データセットをストリーミングできます。
Vultr Object Storage に最も適したデータタイプは何ですか？
ML トレーニングデータセット、モデルウェイトファイル（GGUF、safetensors）、推論アーティファクト、生成 AI 用ビデオアセット、データベースバックアップ、静的ウェブサイトアセットはすべてオブジェクトストレージに最適です。
Ready to Store AI Datasets on Vultr?
New accounts signed up via referral link may be eligible for promotional credits. Credits subject to Vultr's official program terms.