Компания Supermicro пополнила ассортимент серверов моделью Storage SuperServer ASG-4116S-NU160R на аппаратной платформе AMD. Это система хранения высокой плотности типоразмера 4U, допускающая установку более 160 твердотельных накопителей с интерфейсом PCIe.

Источник изображения: Supermicro

Устройство оснащается процессором семейства AMD EPYC 9005 Turin с показателем TDP до 360 Вт (до 96C/192T). Предусмотрены 12 слотов для модулей оперативной памяти DDR5-6400 RDIMM ECC суммарным объёмом до 6 Тбайт. В оснащение входят два сетевых порта 10GbE RJ45 на основе контроллера Broadcom BCM57416 и выделенный сетевой порт управления 1GbE RJ45 на базе ASPEED AST2600. Есть три слота PCIe 5.0 x16 для карт формата FHHL, два фронтальных порта USB 3.0 Type-A и аналоговый порт D-Sub.

Сервер оснащён 160 слотами для SSD стандарта SFF U.2 (PCIe 4.0 x1; NVMe) с вертикальной загрузкой и возможностью горячей замены. Кроме того, предусмотрены четыре фронтальных отсека для накопителей E1.S (PCIe 5.0; x4 NVMe) с поддержкой горячей замены, а также два внутренних коннектора для SSD типоразмера M.2 M-key 22110/2280 (NVMe). Таким образом, в общей сложности могут быть задействованы до 166 накопителей.

Источник изображения: Supermicro

Новинка оборудована системой воздушного охлаждения. Диапазон рабочих температур простирается от +10 до +35 °C. Питание обеспечивают два блока мощностью 2600 Вт с резервированием и сертификатом 80 PLUS Titanium. Габариты системы составляют 845 × 448,4 × 176 мм, масса — 92 кг. Присутствует модуль TPM 2.0 для обеспечения безопасности.

Компания Dell сообщила о том, что её система ObjectScale стала первым в мире объектным хранилищем, получившим поддержку SSD вместимостью 245,76 Тбайт. Речь идёт о накопителях Kioxia LC9, которые были анонсированы ещё в июле прошлого года.

В основу платформы ObjectScale положен 2U-сервер PowerEdge R7725 (более ранний анонс говорил об использовании модели с процессорами AMD). Он допускает установку 40 накопителей Kioxia LC9 типоразмера E3.L на 245,76 Тбайт. В сумме это даёт 9,83 Пбайт «сырой» ёмкости. В одной стойке могут быть смонтированы до 20 серверов, в результате чего совокупный объём СХД достигнет 196,6 Пбайт.

Собственно SSD серии Kioxia LC9 построены на чипах флеш-памяти BiCS FLASH QLC 3D с технологией CBA (CMOS directly Bonded to Array). Применяется интерфейс PCIe 5.0 x4 (NVMe 2.0); реализована поддержка двух портов. Скорость последовательного чтения составляет до 12 Гбайт/с, скорость последовательной записи — до 3 Гбайт/с. Предусмотрены средства защиты от сбоев питания.

Решение ObjectScale предназначено для построения высокоэффективной инфраструктуры для работы с неструктурированными данными. Это могут быть огромные массивы информации для аналитики и машинного обучения, резервные копии и архивы, медиаконтент и пр. Платформа также подходит для определённых ИИ-задач.

Источник изображения: Dell

Нужно отметить, что СХД высокой плотности формата 2U типа All-Flash предлагают и другие компании. В частности, в ассортименте HPE присутствует система Alletra Storage Server 4120 с поддержкой 48 накопителей SFF. Supermicro предлагает решение 2U SBB, рассчитанное на 48 двухпортовых NVMe SSD. А у Lenovo есть сервер ThinkSystem SR650 V2, допускающий установку до 40 SSD.

На фоне бума ИИ и спровоцированного им дефицита чипов флеш-памяти NAND цены на SSD продолжают стремительно расти. Как сообщает ресурс Blocks & Files, ссылаясь на аналитику американской компании VDURA (разрабатывает программно-определяемую инфраструктуру для хранения и управления данными), в июле 2026 года стоимость твердотельных накопителей поднялась на 5 % по сравнению с предыдущим месяцем. А за год показатель взлетел в 6,5 раза.

В частности, TLC SSD вместимостью 30 Тбайт в настоящее время предлагаются примерно за $22 600. Для сравнения: в III квартале 2025 года такие устройства стоили $3460. Аналогично накопители QLC указанной ёмкости подорожали за год с $2768 до $18 080.

VDURA отмечает, что параллельно растут цены и на HDD: в течение июля нынешнего года такие решения, как и SSD, прибавили примерно 5 %. В годовом исчислении стоимость жёстких дисков вместимостью 30 Тбайт поднялась в 2,5 раза — в среднем с $495 до $1216. Таким образом, сейчас TLC SSD стоят в 18,6 раза больше по сравнению с HDD при аналогичной ёмкости. Это ниже пикового значения в 23,2× по состоянию на I квартал 2026 года, но значительно превосходит прошлогодний уровень в 7×.

Источник изображения: VDURA

По словам старшего вице-президента VDURA по продуктам и операциям, колебания цен на флеш-память перестали быть хаотичными, но закрепились на уровне, который ломает прежние экономические модели архитектур хранения All-Flash. По его словам, рост на 5 % за месяц на фоне 6,5-кратного годового увеличения — это не временное явление, а реальность, которую должны учитывать все компании, реализующие проекты в сфере облаков и фабрик ИИ.

В сложившейся ситуации, по мнению VDURA, компаниям следует применять гибридный подход к построению систем хранения данных. В качестве примера приводится платформа ёмкостью 25 Пбайт с установившейся скоростью чтения 1000 Гбайт/с для кластера из примерно 2 тыс. GPU. При использовании исключительно TLC SSD на 30 Тбайт общая стоимость владения за три года составит $51,6 млн. В случае QLC SSD этот показатель оценивается в $48,42 млн. А при развёртывании гибридной системы с SSD суммарной вместимостью 5,78 Пбайт и HDD общей ёмкостью 22,68 Пбайт стоимость владения за три года составит $12,86 млн. Это соответствует четырёхкратному выигрышу по сравнению с архитектурами All-Flash.

Компании Smart IOPS и H3 Platform, по сообщению ресурса Storage Review, разработали высокопроизводительную систему хранения данных, ориентированную на наиболее требовательные рабочие нагрузки в области ИИ. Платформа обеспечивает показатель IOPS на уровне 1 млрд при произвольном чтении.

В основу СХД положены накопители Smart IOPS Unobtanium T50 в форм-факторе E3.S 2T. Эти SSD выполнены на чипах флеш-памяти TLC NAND, которые функционируют в режиме pseudo-SLC. Для подключения служит интерфейс PCIe 6 x4 (NVMe 2.0). Вместимость составляет 9, 18 и 36 Тбайт. Заявленная скорость передачи информации достигает 28 Гбайт/с при последовательном чтении и 24 Гбайт/с при последовательной записи. Величина IOPS при произвольном чтении данных блоками по 512 байт составляет до 50 млн, при произвольной записи — до 10 млн.

Собственно СХД несёт на борту четыре ускорителя NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition с 96 Гбайт GDDR7 и четыре сетевых адаптера NVIDIA ConnectX-8. Доступны 20 посадочных мест для накопителей E3.S 2T с бюджетом питания 60 Вт на каждый слот. Задействовано воздушно охлаждение. При установке 20 изделий семейства Unobtanium T50 достигается суммарное значение IOPS до 1 млрд.

Источник изображения: Storage Review

Платформа ориентирована на такие рабочие нагрузки, как графовые нейронные сети, векторный поиск, рекомендательные системы, генерация с дополненной выборкой (RAG) и аналитические задачи, при которых формируются огромные объёмы случайных запросов небольшого размера. Пробные поставки новых SSD и самой платформы хранения начнутся в I квартале 2027-го, а массовое производство намечено на II четверть следующего года.

Российские компании всё активнее рассматривают отечественные системы хранения данных (СХД) и объектные хранилища S3, однако полностью завершить переход на импортозамещённые решения смогли лишь немногие. Об этом свидетельствует проведённое аналитическим порталом «ИТ-инфраструктура» исследование, полученное в результате опроса 200 руководителей ИТ-подразделений компаний финансового, энергетического, транспортного, торгового и ИТ-секторов.

Результаты исследования показали, что в настоящий момент рынок находится на разных стадиях импортозамещения. Только 10 % организаций в РФ полностью перешли на отечественные системы хранения. Более трети — 35 % — находятся в процессе миграции, 15 % планируют начать переход в ближайшие 12 мес., а 21 % пока не смогли подобрать российское решение с необходимой функциональностью. При этом 19 % компаний не планируют переходить на отечественные СХД и S3-хранилища.

Источник изображения: Аналитический портал «ИТ-инфраструктура» / itinfrastructure.ru

В числе основных причин миграции участники рынка назвали требования регуляторов (68 % респондентов) и стремление снизить зависимость от зарубежных вендоров (63 %), включая риски санкций, прекращения технической поддержки и обновлений. Третьим по популярности фактором стали сложности с поставками зарубежных компонентов (45 %).

Ожидается, что наибольшее влияние на развитие рынка в ближайшей перспективе окажут рост объёмов данных и темпов цифровизации (62 %), повышение требований бизнеса к долгосрочному хранению и архивированию (60 %), вопросы безопасности и киберустойчивости (54 %), а также искусственный интеллект (50 %), повсеместное распространение которого приведёт к изменению требований к инфраструктуре хранения данных в организациях.

В целом, по мнению экспертов, российский рынок СХД постепенно переходит от этапа экстренной замены зарубежных решений к более зрелому подходу, при котором компании одновременно решают задачи импортозамещения, модернизации архитектуры и подготовки инфраструктуры к дальнейшему росту объёмов данных. При этом главным критерием перехода становится уже не скорость импортозамещения сама по себе, а способность выстроить надёжную, безопасную и масштабируемую инфраструктуру хранения, которая будет отвечать долгосрочным потребностям бизнеса.

Компания WEKA анонсировала специализированные системы хранения данных третьего поколения — устройства WEKApod 3, оптимизированные для ресурсоёмких ИИ-нагрузок. Решения, как утверждается, обеспечивают до 1,1 Эбайт эффективной вместимости в расчёте на серверную стойку (с учётом сжатия и дедупликации на основе технологии NeuralMesh).

В семейство WEKApod 3 вошли три модели: WEKApod Nitro, WEKApod Prime и WEKApod Prime Max. Все они выполнены в форм-факторе 2U. Заявленная пропускная способность достигает 10,2 Тбайт/с на стойку (56U), производительность — 210 млн IOPS (операций ввода/вывода в секунду).

Изделие WEKApod Nitro получило двухсекционное шасси с четырьмя узлами, благодаря чему формируются четыре полностью независимых домена отказоустойчивости. Допускается установка 56 NVMe SSD с TLC-памятью. «Сырая» ёмкость составляет до 1,72 Пбайт или 48,2 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 122 Пбайт). Задействована сеть NVIDIA ConnectX, обеспечивающая пропускную способность до 800 Гбит/с. WEKApod Prime имеет схожую конфигурацию, но допускает применение не только TLC-накопителей, но и QLC. «Сырая» ёмкость достигает 12,8 Пбайт, или 358,5 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 906,5 Пбайт).

Источник изображения: WEKA

Наконец, версия WEKApod Prime Max получила двухузловую конструкцию с возможностью монтажа 70 накопителей QLC/TLC. «Сырая» ёмкость — до 15,8 Пбайт или 441,5 Пбайт на стойку 56U (эффективная ёмкость — до 1,1 Эбайт). Для всех новинок заявлена поддержка протоколов POSIX, NFS, SMB, S3, GPUDirect Storage. Системы могут эксплуатироваться при температуре окружающей среды до +35 °C.

СХД семейства WEKApod 3 рассчитаны на работу с новейшей программной платформой NeuralMesh 6, которая объединяет хранение и управление данными в едином стеке. Эта система предоставляет многопользовательскую архитектуру, которая сочетает физическую изоляцию оборудования с логической сетевой изоляцией. Новые решения WEKApod уже доступны для заказа, а их массовые поставки начнутся предстоящей осенью.

Согласно отчёту IDC Worldwide Quarterly Enterprise Storage Systems Tracker, компания Dell Technologies возглавила в I квартале 2026 года рейтинг поставщиков внешних СХД для предприятий с долей рынка 31,2 % при росте на 40,8 % в годовом исчислении, что почти вдвое превышает темпы роста в целом по сегменту (22,7 %). Её продажи были выше, чем суммарный объём поставок остальных четырёх ведущих поставщиков внешних СХД: NetApp, Everpure (Pure Storage), Huawei и HPE.

Результаты Dell отражают её эффективность в стремлении соответствовать трём основным приоритетам клиентов, включая гибкость частного облака, инфраструктуру ИИ, построенную на данных, принадлежащих предприятиям, и киберустойчивость, встроенную в платформу, пишет StorageReview. Впрочем, компания продаёт не просто СХД, а комплексный набор решений.

Ресурс отметил, что при выборе корпоративных СХД клиенты теперь определяются не только исходя из объёма и производительности, и всё больше среди них хотят получить инфраструктуру, поддерживающую смешанные среды гипервизоров, конвейеры обработки данных для ИИ и более быстрое восстановление после кибератак без необходимости кардинальных архитектурных изменений. А благодаря простоте обновления PowerStore продолжает пользоваться популярностью на рынке. Она даёт возможность развивать инфраструктуру без принудительного перехода на новую систему, одновременно внедряя поддержку современных рабочих нагрузок.

Источник изображения: IDC

Текущее портфолио Dell, в центре которого программно-определяемая платформа для хранения данных среднего и корпоративного уровня PowerStore, построено вокруг этой конвергенции. В сегменте частных облаков Dell ориентируется на предприятия, которые хотят как простоты эксплуатации, так и возможности выбора инфраструктуры. Благодаря платформам Dell Private Cloud и Dell Automation Platform клиенты могут развёртывать облачные стеки Broadcom, Microsoft, Nutanix и Red Hat на дезагрегированной инфраструктуре Dell, а не быть привязанными к единственной HCI-модели.

Компания делают ставку на новые СХД Dell PowerStore Elite, которые позиционируются как основа для хранения данных для организаций, которым необходимо консолидировать блочные и файловые данные, а также виртуальные машины и контейнеры на единой платформе. По мнению компании, успешные корпоративные инициативы в сфере ИИ в меньшей степени зависят от общедоступных источников данных и в большей — от способности обнаруживать внутренние данные, управлять ими и внедрять их в работу, для чего предлагается инструментарий AI Data Platform в составе Dell AI Factory.

По словам Dell, PowerScale и ObjectScale преобразовывают фрагментированные корпоративные данные в готовые к использованию в ИИ-хранилищах. Например, новая система ObjectScale X7700 обеспечивает почти наполовину большую ёмкость, чем предыдущее поколение СХД. Аналитические возможности платформы хранения Dell можно до шести раз ускорить посредством GPU. Защита данных осуществляется с помощью унифицированной платформы киберустойчивости PowerProtect One. Также сообщается о решении Cyber Detect, которое интегрирует обнаружение программ-вымогателей с помощью ИИ и глубокой аналитики с PowerStore и PowerMax.

Компания StorONE, по сообщению ресурса Blocks & Files, расширила возможности своей технологии перераспределения информации между различными уровнями СХД в реальном времени. Теперь массив All-Flash на основе SSD может применяться в качестве кеш-памяти для менее производительных HDD.

Решение StorONE предполагает применение специального ПО для интеллектуального перераспределения файлов между накопителями разных типов. В частности, важные «горячие» данные хранятся на дорогостоящих SSD, которые обеспечивают быстрый доступ и высокие скорости чтения/записи. В свою очередь, «холодные» данные, используемые сравнительно редко, переносятся на менее дорогие HDD. В результате, достигается оптимальный баланс между быстродействием и стоимостью СХД.

На фоне стремительного расширения ИИ-инфраструктуры на мировом рынке сформировался дефицит чипов памяти, в том числе изделий NAND, которые являются основой SSD. В результате, твердотельные накопители сейчас стоят примерно в 15 раз дороже, чем HDD, а выполнение заказов на поставки нового серверного оборудования на основе флеш-памяти может затягиваться на 9–15 мес. В таких условиях набирает популярность модель, при которой SSD выполнят функции кеша для HDD большой вместимости.

Источник изображения: William Warby / Unsplash

Ранее технология StorONE позволяла использовать свободную ёмкость SSD. Нововведение даёт возможность задействовать выделенную область в активных флеш-массивах в качестве высокопроизводительного уровня хранения. При этом для конечных приложений технология работает прозрачно, они по-прежнему видят один том, тогда как StorONE в фоне перемещает блоки между разными типами накопителей. По словам компании, таким образом эффективную ёмкость All-Flash СХД можно увеличить до девяти раз.

В связи с дефицитом чипов NAND и ростом стоимости SSD различные производители предлагают разные варианты расширения возможностей СХД. Так, Dell поддерживает многоуровневое хранение данных на устройствах All-Flash, гибридных и дисковых массивах. VAST Data развивает программу Amplify для повышения эффективности использования имеющихся накопителей. VDURA анонсировала инициативу Flash Relief Program: благодаря гибридной архитектуре, основанной на накопителях разных типов. DDN также предлагает гибридный подход, сочетающий три уровня хранения — на базе SSD высокого класса, недорогих SSD и HDD, которые при желании можно дополнить также облачным уровнем. А WEKA выпустила руководство по решению проблем с СХД в условиях дефицита NAND-памяти.

Meta✴ полностью перестроила своё хранилище для ИИ, чтобы предотвратить простой ускорителей. Как сообщает SDxCentral, система, лежащая в основе её операций с ИИ, позволила кратно сократить время, необходимое исследователям для перемещения обучающих данных ИИ между регионами. Согласно опубликованным аналитическим выкладкам, скорость работы имеющихся СХД не поспевала за растущими вычислительными мощностями GPU, которые примерно утраивались каждые два года.

Стремясь устранить этот разрыв и обеспечить поддержку кластеров хранения данных, охватывающих все продукты Meta✴, включая Meta✴ AI, Reality Labs, платформы социальных сетей и потребности потенциальных облачных клиентов, специалисты компании перестроили слой хранения BLOB-объектов (Binary Large Object), работающий поверх её глобальной многопользовательской СХД Tectonic, обслуживающей экзабайты данных.

Загрузка данных на два GPU (Источник изображений: Meta✴)

Компания отметила, что хотя устаревшая архитектура BLOB-хранилищ Meta✴ вполне подходила для веб-приложений, таких как Facebook✴ и Instagram✴, для обучения ИИ она оказалась неэффективной. У неё было слишком много слоёв сервисов, и она должна была выполнять множественные запросы к метаданным на нескольких уровнях, прежде чем определить путь к файлу и его фактическое местоположение в хранилище, что увеличивало задержку и отражалось на производительности.

Прежний алгоритм обработки запросов для API getObject

Перестройка СХД была основана на трёх ключевых изменениях. Во-первых, разрозненная система метаданных была объединена в единую схему, поддерживаемую ZippyDB, что позволило сделать практически мгновенным поиск путей. Во-вторых, были убраны прослойки, не позволявшие передавать байты напрямую с серверов хранения (fat client), что повысило энергоэффективность и снизило задержку. В-третьих, был осуществлён переход от глобальной модели развёртывания к региональной, в рамках которой хранилище данных размещается рядом с GPU, которые в нём действительно нуждаются. Всё это позволило свести к нулю накладные расходы при работе с Tectonic, уложиться в бюджет по энергопотреблению и упростить архитектуру хранения. Более того, Meta✴ задействовала свободную память GPU для распределённого кеша «горячих» данных.

Новый алгоритм обработки запросов для API getObject

Команда воспользовалась опытом разработки Owl — системой дистрибуции больших объектов, которая сочетает децентрализованную P2P-плоскость данных с централизованной плоскостью управления. Специалисты интегрировали логику однорангового обмена из Owl SDK на уровне клиента, что снизило частоту запросов GPU к хранилищу. Также был добавлен отдельный кеш метаданных, который возвращает адреса часто запрашиваемых файлов за 1–2 мс. Это позволило справляться с пиками обращений, например, когда GPU одновременно запрашивают одни и те же «горячие» веса модели, а также улучшить задержку, поскольку данные берутся из памяти, а не с диска.

Эволюция архитектуры загрузки данных

В финальной версии стека хранилища BLOB-объектов были приняты меры к устранению узких мест, таких как пики исходящего трафика, которые в конечном итоге приводили к перегрузке и таймаутам, а также к остановке работы GPU. В частности, было добавлено ПО для динамического управления параллельным доступом на поведения приложений. При высокой нагрузке система автоматически уменьшает количество доступных приложению запросов.

Также в Meta✴ решили проблему доставки данных исследователям. Поскольку вычислительные мощности были разбросаны по регионам, сотрудникам регулярно приходилось часами ждать, пока наборы данных будут скопированы и отправлены в конкретный регион мира, где будет выполняться их задача обучения. Для этого была создана многоуровневая система кеширования. RAM и SSD на GPU-хостах выступают в качестве самого быстрого слоя, которые получают данные от региональных флеш-хранилищ BLOB-объектов, куда, в свою очередь, данные попадают из глобальных озёр данных на базе HDD.

Для ускорения используется механизм предвыборки, который заранее загружает данные, которые исследователь собирается использовать. Эта схема уже позволила значительно сократить время загрузки во всех рабочих нагрузках Meta✴. В среднем время загрузки сократилось со 150 мин. до всего 10 мин. (сокращение на 93 %). Meta✴ зафиксировала максимальное сокращение времени загрузки с 89 ч. до всего 182 мин.

Организация IO500 Foundation опубликовала свежий рейтинг IO500, в лидеры которого попала ИИ-система Peng Cheng Cloud Brain III на базе хранилища Huawei OceanStor A800. Система показала результат в 2,8 раза выше предыдущего рекорда, отметила Huawei.

СХД Huawei OceanStor A800 была развёрнута для подключения к 664 вычислительным узлам. Её протестировали в сложных условиях с использованием 79 680 параллельных процессов и в 13 тестовых сценариях. СХД с ФС OceanFS набрала 603 334,58 балла с пропускной способностью 8291,11 ГиБ/с и производительностью на метаданных 43 903 983,64 kIOP/s. Это обеспечило Peng Cheng Cloud Brain III первое место как в исследовательском списке (Research List), так и в общем списке (Full List), демонстрируя высокую производительность и стабильность СХД Huawei OceanStor A800.

Источник изображения: Huawei

Благодаря архитектуре разделения плоскостей управления и данных, хранилище Huawei OceanStor A800 напрямую передаёт данные с DPU на SSD, реализуя сквозной ввод-вывод. В нём также используется высокопроизводительный механизм ускорения работы с файлами DataTurbo и интеллектуальная политика многоуровневого кеширования для увеличения объёма операций с метаданными при работе с массивом файлов небольшого размера. Кроме того, СХД поддерживает возможности как горизонтального, так и вертикального масштабирования, обеспечивая совокупную пропускную способность в сотни Тбайт/с при одновременном расширении ёмкости на уровне Эбайт.